Ha quedado demostrado en estos últimos años que la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) es mucho más que un simple chatbot (preguntas vs respuestas más o menos complejas y acertadas). La Inteligencia Artificial Generativa es una rama de la Inteligencia Artificial focalizada en la creación de nuevos datos a partir de un conjunto de datos ya existentes. Gracias a la utilización de algoritmos, la GenAI en cuestión puede aprender del contenido que ya está creado y usarlo como punto de partida para aprender a realizar uno nuevo.
Aunque las ventajas a las que se puede acceder con un uso eficiente de
la GenAI, son muchos y de un gran espectro, a continuación, se citan las
que, a consideración de Semantic Systems, son las principales:
1. Generación de datos: La GenAI puede generar datos sintéticos
que se parecen a los datos reales, lo que puede ayudar a las empresas a
obtener datos en grandes cantidades sin la necesidad de recopilar datos
reales y poder hacer simulaciones muy cercanas a la realidad productiva/operacional.
2. Aumento de Productividad: La IA generativa puede generar
borradores, variaciones y mejoras de los resultados muy rápidamente, ya
sean imágenes, código, texto, audio, etc. Esto, en temas repetitivos, reduce
los costos y los tiempos necesarios para completar tareas recurrentes de
cierta complejidad y que realmente no aportan un valor añadido.
3. Innovación por transferencia: La IA generativa detecta
y adapta prácticas ganadoras de otras industrias —patrones de proceso,
modelos, flujos de atención— que tu sector aún no explota. Así emergen
soluciones no obvias, probadas en otros ámbitos, con alto ROI y escalables
a múltiples unidades de negocio.
A nivel más empresarial y poniendo el foco en los clientes de Semantic
Systems, la implantación de soluciones Repcon con funcionalidades embebidas
por la GenAI, es a la vez una oportunidad de negocio sin parangón, como
un proceso complejo y desafiante.
Es de vital importancia crear con nuestros clientes un equipo multidisciplinar
(compuesto por consultores de Semantic y diferentes estratos de las empresas
clientes) en el que se debe de determinar con qué tipo de dominio de datos
se quiere trabajar y sobre todo cual es la mejor manera de entrenar al
modelo generativo utilizando ese conjunto de datos existente.
Líneas de I+D Semantic en esta temática:
Descubrimiento de Reglas de negocio dentro de la empresa. El conocimiento “implícito” en flujos y procesos a menudo se queda en la experiencia, este tipo de IA nos permite descubrir esas reglas.
Encadenamiento de flujos de pensamiento. La IA generativa nos ofrece tomas de decisión más adecuadas en base a decisiones previas, posibilitando ejecutar acciones consideras más “normales” dentro del proceso.
Conexión simbólica-neuronal. Por nuestra experiencia, podemos conectar la parte determinista en la salida de las decisiones de las redes neuronales de la IA generativa evitando dar respuestas no válidas.
Razonamiento y trazabilidad. De igual manera, es fundamental poder justificar las respuestas y generar información que procede de un razonamiento lógico y contrastado con la realidad para evitar respuestas incoherentes.
Este proyecto pretende investigar sobre diferentes aproximaciones existentes en la inyección de grafos con GenAI y además enriquecer dichas aproximaciones mediante el estudio y diseño de enfoques neuro simbólicos.
En Semantic Systems compartimos contenidos tecnológicos como: Sistemas e Infraestructuras IT, Ciberseguridad, Transformación Digital, Industria 4.0, Gemelos Digitales, etc.