Sistemas Compuestos de IA (AICS) y Agentes de IA (AIA) en Advanced Analytics
Actualmente, en el contexto empresarial, los datos son uno de los recursos más valiosos con los que cuentan las organizaciones. Permiten a las empresas tomar decisiones informadas relacionadas con su negocio, lo que pone de manifiesto la importancia crucial del análisis y la ciencia de datos en nuestra vida diaria.
Sin embargo, las empresas que quieren generar valor a partir de grandes cantidades de datos se enfrentan a una serie de retos:
- Garantizar la calidad, integridad y coherencia de los datos;
- la complejidad de integrar datos de diferentes fuentes y con diferentes formatos;
- la contextualización y el enriquecimiento, que son decisivos;
- seguridad y protección contra infracciones;
- gestión de grandes volúmenes de datos sin poner en peligro su rendimiento;
- la aplicación de políticas eficaces de gobernanza;
- y la falta de conocimientos técnicos internos (in-house) específicos para gestionar, analizar y generar actionable insights a partir de esta información.
Para hacer frente a estos desafíos, las organizaciones deben adoptar un enfoque estratégico, aprovechando las tecnologías avanzadas y las mejores prácticas en la gestión de datos.
Los Sistemas Compuestos de IA (AICS) - o AI Compound Systems - y los Agentes de IA (AIA) son dos tecnologías esenciales en este ámbito, ya que automatizan el procesamiento de datos, mejoran la calidad de los datos y proporcionan información crítica en tiempo real.
Las AIA están diseñadas para realizar tareas de forma autónoma
Los Sistemas Compuestos de IA (AICS) son arquitecturas avanzadas que integran varios modelos y herramientas de IA para resolver problemas complejos de manera más efectiva que los enfoques de Modelo Único. Estos sistemas combinan varios componentes, como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), el Machine Learning (ML) y las fuentes de datos externas.
Las AIA están diseñadas para realizar tareas de forma autónoma, interactuando con su entorno, tomando decisiones y ejecutando acciones para lograr objetivos específicos.
Estos sistemas pueden aumentar el rendimiento de los sistemas predictivos, mejorar la fiabilidad de los datos, respaldar la toma de decisiones y promover una cultura corporativa data-driven, lo que genera beneficios financieros.
Sin embargo, el diseño y el mantenimiento de estas tecnologías son complejos debido a la necesidad de integrar múltiples componentes, estos requieren un conocimiento técnico profundo de las subdisciplinas de IA. Además, el desarrollo y la mejora de estos sistemas requieren importantes recursos intensivos, habilidades de computación y experiencia.
Existen soluciones disponibles en el mercado, como RASA y Stratio, que utilizan un enfoque estratégico concertado de AICS y AIA combinándolos con business logic, semantic business layers y flow retrieval.
Izertis cuenta con una relevante experiencia en el desarrollo y adaptación de tecnologías de IA
Rasa es una plataforma de IA que utiliza Natural Language Understanding (NLU) a través de técnicas de ML integradas y gestión del diálogo con el usuario, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones inteligentes conversacionales sofisticadas e intuitivas.
Stratio es un data fabric con diferentes tecnologías de IA para mejorar la calidad de los datos, la seguridad y el contexto de negocio, que utiliza la ontología semántica para proporcionar contexto, significado y unificar datos de múltiples fuentes, y lograr predicciones y decisiones más precisas, integradas con los LLMs (Gemini, OpenAi, Met Llama 3 y Claude 3) más efectivos del mercado.
Izertis cuenta con una relevante experiencia en el desarrollo y adaptación de tecnologías de IA a las necesidades de su empresa, a través de la asociación con RASA y Stratio puede ayudar a su organización en este proceso de transformación digital.