Transformar la información en conocimiento con GenAI - Parte 2

La primera entrada de esta serie de blogs, dedicada a explorar el impacto de la IA en la gestión de contenidos, describió áreas donde se puede obtener mayor valor de la información empresarial no estructurada con GenAI. Concluimos que existen numerosas oportunidades para transformar la información tradicional en conocimiento diferenciador que genere un mayor impacto en el negocio y la industria, tanto para usuarios como para arquitectos, ingenieros y ejecutivos. Sin embargo, existen desafíos y consideraciones reales para la adopción de GenAI, y estos son el tema central de esta segunda entrada.

Caso de uso: una compañía de seguros

Para ilustrar algunos de los desafíos organizativos que implica la adopción de GenAI, consideremos un caso práctico: una compañía de seguros busca obtener información más valiosa a partir de datos no estructurados: pólizas de seguro, contratos legales y otros documentos comerciales relacionados. Sin embargo, su complejidad organizativa y sus centros de conocimiento distribuidos hacen que simplemente introducir los datos en un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) para procesar ventas, atención al cliente u otras solicitudes comerciales resulte insuficiente.

Esto se debe a que la organización está fragmentada en múltiples equipos, cada uno con decenas de agentes. Cada equipo está capacitado para diferentes tipos de reclamaciones y para trabajar con diversas fuentes de información y ecosistemas de aplicaciones únicos. Además, cada grupo suele requerir «sensibilidad al contexto»: la capacidad de un modelo de IA para comprender y responder adecuadamente en función de la información circundante o el conocimiento previo, en lugar de solo la información de entrada inmediata. Este requisito se aplica tanto a los datos estructurados como a los no estructurados al interactuar con los modelos de gestión de litigios para obtener información valiosa, controlar los costos y garantizar la gobernanza.

Desafíos de GenAI por tema y partes interesadas afectadas

El escenario anterior es relevante para muchas otras industrias y soluciones horizontales. Por ejemplo, las Soluciones de Información de Producto son cruciales para los siguientes sectores: seguros (documentos de póliza, detalles legales, etc.), servicios financieros (prospectos, estados de cuenta, etc.), manufactura (especificaciones de producto, garantías, etc.), entre otros. De manera similar, las Soluciones de Información de Producto son populares en ecosistemas de aplicaciones como SAP, donde la información no estructurada relacionada con las transacciones comerciales optimiza los análisis de GenAI. Los casos de uso populares de GenAI en información operativa incluyen Soluciones de Información de Producto, Gestión de Contratos y un Servicio de TI GenAI Común para brindar soluciones repetibles a los equipos de aplicaciones. Cada una de estas soluciones sectoriales y horizontales enfrenta los desafíos que se resumen en la tabla a continuación.

La seguridad de los datos, la precisión de los análisis de GenAI, el control de costes y la gestión del riesgo general son aspectos clave para usuarios, arquitectos y directivos a la hora de adoptar GenAI. La combinación de algunos o todos estos desafíos puede agravar las preocupaciones de seguridad de una organización. Por ello, su solución GenAI debe adaptarse para alcanzar sus objetivos de seguridad.

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