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La IA se está abriendo camino en muchas áreas de la banca y la tecnología financiera, pero un área en la que ya tiene una fuerte presencia es la detección de delitos financieros. Y hay algunas empresas que están haciendo cosas nuevas e innovadoras con esta tecnología de IA aquí.

Mi próximo invitado en el podcast Fintech One-on-One es Adam Famularo, director ejecutivo de Fusión de trabajo. Su empresa ha creado estos trabajadores digitales con IA que se integran en la plantilla de un banco o fintech. Estos son asistentes digitales reales a los que WorkFusion les ha dado vida.

En este podcast aprenderás:

• Lo que atrajo a Adam al puesto de director ejecutivo en WorkFusion.
• Cómo describe la empresa hoy.
• Cómo operan sus AI Digital Workers y los diferentes roles laborales que tienen.
• Una explicación de los casos de uso de estos trabajadores digitales.
• Cómo han formado a los trabajadores digitales.
• Cómo los bancos están aumentando estos trabajadores digitales con su fuerza laboral.
• Qué tipo de retroalimentación han recibido al humanizar sus modelos de IA.
• Qué implica el proceso de incorporación.
• Dónde encajan los trabajadores digitales de IA en su software central.
• Las organizaciones típicas que utilizan WorkFusion en la actualidad.
• Un par de case estudios de los bancos utilizando su software.
• Cuánto dependen de los LLM y Gen AI.
• Cómo reducen el riesgo de errores o alucinaciones.
• Cómo será todo esto dentro de cinco años.
• Cómo afectará esto a los trabajadores humanos que interactúan con los trabajadores de IA.

Lea una transcripción de nuestra conversación a continuación.

Pedro Renton  00:01

Bienvenido al podcast Fintech One-on-One. Este es Peter Renton, presidente y cofundador de Fintech Nexus. He estado haciendo este programa desde 2013, lo que lo convierte en el programa de entrevistas individuales de mayor duración en todo el sector fintech. Muchas gracias por acompañarme en este viaje.

Pedro Renton  00:27

Antes de comenzar, quiero recordarles que Fintech Nexus es ahora una empresa de medios digitales. Hemos vendido nuestro negocio de eventos y estamos 100% enfocados en ser la empresa líder en medios digitales para fintech. ¿Qué significa esto para ti? Ahora puede interactuar con una de las comunidades de tecnología financiera más grandes, más de 200,000 XNUMX personas, a través de una variedad de productos digitales, seminarios web, informes técnicos detallados, podcasts, envíos masivos de correos electrónicos, publicidad y mucho más. Podemos crear un programa personalizado diseñado solo para usted. Si desea llegar a una audiencia senior de fintech, comuníquese con ventas en fintech nexus.com hoy.

Pedro Renton  01:04

Hoy en el programa, estoy encantado de darle la bienvenida a Adam Famularo. Es el director ejecutivo de WorkFusion. Ahora bien, WorkFusion es una empresa muy interesante, está en el ámbito de los delitos financieros, pero la forma en que lo han abordado es a través de la lente de la IA. Y ahora cuentan con asistentes digitales de inteligencia artificial que llevan a bancos y fintechs para ayudarlos a combatir los delitos financieros. Y obviamente hablamos de lo que esto significa, cómo funciona todo, cómo crearon sus trabajadores digitales de IA. Y ya sabes, lo que Adam cree será el papel de estos trabajadores digitales tanto hoy como en el futuro. Y la pieza de avance fue realmente interesante para escuchar los pensamientos de Adam allí. De todos modos, fue una discusión fascinante. Espero que disfrutes el espectáculo.

Pedro Renton  02:04

Bienvenido al podcast, Adán.

Adam Famularo  02:06

Gracias por invitarme, Peter.

Pedro Renton  02:07

Mi placer. Entonces, comencemos brindándoles a los oyentes un poco de información sobre usted, si pudiera mencionar algunos de los puntos destacados de su carrera antes de WorkFusion.

Adam Famularo  02:19

Antes de WorkFusion, fundé una empresa de software de gestión de datos llamada erwin. Y, ya sabes, nos involucramos mucho en los datos, ya que existe una enorme proliferación de datos en el mercado, desde dispositivos de IoT y otros, y las regulaciones gubernamentales que afectan a esa industria o cosas como el GDPR, requerían que las personas descubrieran cómo estaban. va a gobernar y gestionar sus datos. Así que construimos una empresa muy exitosa durante un período de cinco años, hasta que Quest Software nos compró a fines de 2020, literalmente el último día de 2020. Y antes de eso, fui ejecutivo en Verizon durante algunos años. Y luego pasé gran parte de mi carrera en CA Technologies como gerente general en múltiples líneas de negocios, desde computación en la nube hasta almacenamiento y software de seguridad.

Pedro Renton  03:14

Bien, entonces, ¿qué te atrajo del puesto de director ejecutivo en WorkFusion? Como si no fueras el fundador de la empresa, ¿verdad?

Adam Famularo  03:20

No, no, no soy un fundador. Sé lo que es fundar empresas. Y no es fácil. Y también invierto en fundadores, además hago inversiones en tecnología. Pero en esta empresa, cuando técnicamente me estaba tomando un tiempo libre y disfrutando del tiempo con la familia, se me acercó un buen amigo y colega que también pasó por la empresa. Y cuando miré la tecnología, fue asombroso. Y definitivamente fue una de esas experiencias de Peter con los ojos bien abiertos en las que pensé, muchacho, lo que esta tecnología podría hacer para cambiar realmente la industria en el mercado es algo realmente emocionante y algo que debería analizar detenidamente. Y cuanto más me adentré en esto desde los inversores y la junta directiva, para luego separar a las personas, los empleados y los clientes, me emocioné cada vez más hasta el punto en que me uní en septiembre de 2021.

Pedro Renton  03:38

Parece que no tuviste mucho tiempo libre.

Adam Famularo  04:15

No, no demasiado. Tuve alrededor de seis meses sólidos, tuve tres meses adicionales que usé para ayudar en todo el trabajo de integración entre nuestras dos empresas.

Pedro Renton  04:24

Bien, entonces hablemos de qué hace exactamente WorkFusion. ¿Cómo lo describe?

Adam Famularo  04:30

Entonces, cómo describo WorkFusion es que, en esencia, somos una empresa de inteligencia artificial que utiliza tecnología IDP. Y somos líderes en algo llamado IDP, que significa procesamiento inteligente de documentos. Para que podamos leer y descifrar cualquier tipo de entrada de datos. Y luego tenemos nuestro motor de inteligencia artificial que nos permite agregarle un flujo de trabajo que luego puede funcionar. Esa es la piedra angular de quiénes somos como tecnología. Lo que hemos hecho como empresa es centrarnos en un caso de uso específico, que son los delitos financieros. Entonces nuestro objetivo es detener a los malos. Y eso es lo que hemos estado haciendo. Entonces, cuando me uní en septiembre del 21, fui a una gira, me reuní con unos 60 clientes y encontré los mejores casos de uso de nuestra tecnología. Y simplemente estaban en este ataque, que tenía que ver con los delitos financieros. Y cuanto más lo analizaba, los clientes más exitosos que teníamos eran los que se tomaban el tiempo para tomar nuestro software y tratarlo como parte de su empresa. Entonces verán que les han dado nombres, roles y responsabilidades. Y realmente han tratado nuestro software como parte de un equipo. Y eso fue lo que me dio la idea de pasar al siguiente nivel con nuestra tecnología. Y lo que hicimos fue tomar nuestra tecnología, les dimos todos los roles laborales específicos y responsabilidades laborales en delitos financieros, les dimos nombres y rostros, como pueden ver en nuestro sitio web, contratamos actores y actrices para retratarlos, de modo que Facilitaría a nuestros clientes incorporar nuestra tecnología y tratarlos como parte de su equipo de delitos financieros.

Pedro Renton  06:15

Derecha.

Adam Famularo  06:16

Eso es lo que hicimos. Lo lanzamos el 2 de febrero de 2022. Y ese fue el nacimiento de nuestra estrategia de trabajadores digitales.

Pedro Renton  06:24

Bien bien. Así que quiero profundizar en esto, porque debo decirles cuándo, recibo muchas propuestas para las personas que están en mi podcast, y la mayoría de ellas no pasan el corte. Pero cuando su gente de relaciones públicas me propuso su empresa y fui a su sitio web, miré a estos trabajadores digitales de IA y pensé: ¿son reales estas personas? Quiero decir, no pude, no pude entenderlo, porque parece real. Pero es como un asistente digital de IA. Y parecen humanos. Como dijiste, contrataste actores. Entonces, tal vez todos estos estén basados ​​en personas reales. Pero lo son cuando ves a estos trabajadores digitales de IA hablando, ¿quiénes son?

Adam Famularo  07:05

Gran pregunta, Peter. Y se vuelve muy interesante para nuestros clientes. Porque lo que sucede es que nuestro punto de vista es que usted contrata a nuestros trabajadores digitales para que trabajen para usted en un puesto de trabajo. Entonces, por ejemplo, contratarías a Tara. Tara realiza la investigación de transacciones. Entonces ella mira todas las transacciones que vienen en el banco y le informará cuáles son falsos positivos y cuáles deben permitirse. Ésa es su función laboral. Trabajará con un equipo de humanos. Y cuando se quede atascada, podrá acercarse a los humanos y decirles: Escuchen, John o Jane, estoy atrapada con este problema. Creo que la respuesta es esto, esto o esto. John o Jane iniciarán sesión, dirán Tara, la respuesta es esta y luego Tara volverá a hacer su trabajo. Esa construcción en sí misma, Peter, es la razón por la que les dimos nombres, funciones laborales y responsabilidades laborales específicas, porque realmente lo es. Los está contratando para que vengan a trabajar para el banco y desempeñen un puesto laboral específico. Y cuando se analiza ese rol laboral, se trata de roles laborales que la mayoría de los humanos no quieren desempeñar. Es un trabajo muy tedioso. Es muy manual, requiere mucha mano de obra. Y tienes a los reguladores contigo. Un trabajo muy propenso a errores. Es por eso que nos centramos en estos casos de uso específicos. Y realmente les dimos una personalidad para que sean vistos como parte de la empresa.

Adam Famularo  07:06

Bien. ¿Se basaron en alguien como un actor que entró e hizo esto, o son puramente generados por IA?

Adam Famularo  08:38

No, son actores y actrices que interpretaron esos papeles.

Pedro Renton  08:44

Bien, entonces son personas reales. Pero cuando interactúas con ellos, obviamente no estás interactuando con el actor, estás interactuando con la IA.

Adam Famularo  08:52

Y nos estamos acercando cada vez más a que interactúes con ellos de esa manera, como si estuviéramos trabajando en cosas que, como sabrás, Tara podrá llamarte a Teams y realmente verás su cara y ella te hablará. usted sobre el problema que ella está teniendo. Así que estamos llevando esto lo más lejos posible para asegurarnos de que los equipos sientan que Tara realmente es parte de su equipo.

Pedro Renton  09:15

Bien, entonces, obviamente, son digitales, pueden, funcionan 24 horas al día, 7 días a la semana, cierto, no tienen que romperse, ¿cómo los usa la gente? ¿Los están usando de esa manera en la que hay un millón de documentos que necesitan ser analizados? Vayan y háganlo. Quiero decir, tal vez nos den algunos ejemplos de cómo usan diferentes tipos de obras digitales, tal vez describan los diferentes tipos que tienen y cómo se usan.

Adam Famularo  09:38

Y esa es una parte realmente importante de darle a cada uno un rol laboral específico y una responsabilidad laboral, porque a donde vas, Peter, es que literalmente podrías hacer cualquier cosa con estos trabajadores digitales, ¿verdad? Simplemente diga: Está bien, concéntrese ahora en leer y descifrar estos datos, y luego podrá crear un algoritmo de aprendizaje detrás de ellos. Lo que hemos hecho es con intención, así que con intención dijimos: "Está bien, Evelyn, te centrarás en los medios adversos". Así que buscarás a toda la gente mala actual y a la nueva gente mala y te asegurarás de que dejemos de hacer negocios con ellos. Y ese es tu trabajo específico, y Tara estás haciendo la investigación de transacciones. Kendrick, verás todas las identificaciones de clientes y te asegurarás de que sean válidas. Darryl, vas a leer los documentos asociados con el proceso KYC. Entonces cada uno tiene un rol laboral y una responsabilidad específicos. Y harán precisamente ese puesto de trabajo. Entonces, lo que encontramos es que otras empresas que intentaron hacer algo como esto, adoptan un enfoque más amplio en el que podemos hacer cualquier cosa por cualquiera. Pero luego se necesita mucho tiempo, dinero y esfuerzo para realizar toda la capacitación. Nuestra mayor diferenciación es que nuestros modelos vienen preentrenados. Entonces, estos son uno, dos, a veces tres años de capacitación que se han invertido en estos modelos. Entonces, nuestro punto de vista es que cuando contratas a Tara o Evelyn para que trabaje para ti, contratas a alguien como si hubiera estado haciendo el trabajo durante tres años. Este no es alguien que, ya sabes, ha salido de la universidad y tienes que capacitarlo desde cero. Es por eso que les hemos dado los nombres, las caras y los roles y responsabilidades laborales específicos que deben realizar.

Pedro Renton  11:18

¿Cómo habéis formado entonces a estos asistentes?

Adam Famularo  11:21

Por eso, estamos muy agradecidos de que nuestra base de clientes existente nos haya permitido tomar los modelos de capacitación que hemos realizado con ellos, desarrollarlos y producirlos. A partir de ahí, ese fue el inicio inicial. A partir de ahí, tenemos a todas las Taras y Evelyns adicionales que están trabajando ahí, sus comentarios van a los modelos, los modelos futuros, estamos tomando todas las mejoras de los modelos, poniéndolas en nuevas versiones y luego trayendo sacarlos al mercado. Entonces eso es lo que hacemos. Ahora tenemos una forma en la que usted también puede registrarse, esto depende de cada banco, donde pueden obtener actualizaciones en tiempo real con Tara y Evelyn a medida que realizamos los cambios de modelo. Pero lo que encontramos es que la mayoría de los bancos quieren estar un poco más estructurados detrás de los cambios que introducen en sus negocios. Entonces, desde ese punto de vista, generalmente podemos realizar actualizaciones cada seis a 12 meses.

Pedro Renton  12:16

Bien. Bueno. También lo son los bancos con los que está trabajando, ¿tienen? Quiero decir, obviamente, todas las cosas que ha mencionado, son cosas que los bancos han estado haciendo durante décadas. Cuando incorporas a estos trabajadores digitales, ¿están simplemente ampliando un equipo existente? ¿Cómo lo están encontrando los bancos?

Adam Famularo  12:34

Esa es la palabra. Así que aumentar el equipo es realmente la palabra correcta. Estuve con el director ejecutivo y su equipo de liderazgo de un banco la semana pasada. Y también usó la misma palabra, que fue, mira, estos están aumentando los miembros de nuestro equipo. Tenemos tantos otros trabajos de alto nivel que podemos promover, capacitar y desarrollar a las personas, que esto está aumentando la fuerza laboral que tenemos hoy. Y vemos que en su mayor parte es que la mayoría de estos bancos están teniendo dificultades para ampliar sus capacidades para manejar el número puro de sanciones que están llegando. Si nos fijamos en la guerra entre Rusia y Ucrania, las sanciones han aumentado en más de 100. % Como saben, la guerra estalló en febrero de 2022. Y están planeando más sanciones provenientes de otros países. Entonces la pregunta es: ¿cómo manejamos toda esta creciente demanda con una fuerza laboral actual que apenas quiere siquiera hacer este trabajo? Así que ahí es donde realmente entramos nosotros, y estamos aumentando los trabajos que existen hoy en día y permitiendo que otros realicen trabajos más complejos y de mayor nivel.

Pedro Renton  13:39

Bien bien. Y luego, ¿sus clientes adoptaron este tipo de, no sé cómo lo llamaría, una forma humanizada de implementar sus modelos, o cómo fue la retroalimentación allí?

Adam Famularo  13:51

Les encanta. Así que hemos tenido varios clientes que han estado haciendo sus propias variantes, porque lo que me representan, el uso de nuestro software, es un cambio cultural. Entonces, cuando algo cambia la cultura, es necesario facilitar que las personas se adapten a ello. Ellos mismos, antes de que tomáramos este tacto, ya sabes, tenía una empresa que creaba pequeñas figuras de robots y les daba nombre. Tenía otra empresa que tenía literalmente un recorte de cartón, la llamé Sarah y la senté en un escritorio. Y esa era la persona que estaba investigando las transacciones. Entonces tuve todo tipo de variaciones diferentes. Así que les encantó el hecho de que hice que fuera muy sencillo entender cuál sería el puesto de trabajo que iba a desempeñar cada uno, que les di un nombre específico y una cara que realmente les facilitó conectarlos con sus equipos. Y pudieron abordarlos como si ahora estuviéramos contratando a Tara para que se hiciera cargo de este trabajo específico. Y, oh, John, tendrás que trabajar con Tara para ayudarla cuando se quede atascada. Eso hizo que todo fuera muy fácil para ellos para poder digerir y usar, y luego la otra gran cosa que hicimos además de simplemente darles nombres y caras, es que construimos todas estas asociaciones. Así que incorporamos todas las integraciones. Así que te resultó muy fácil incorporar a Tara o Evelyn, mientras que en el pasado te habría llevado seis meses implementarlas. Ahora podemos comenzar a funcionar en semanas, tres semanas, cuatro semanas, y usted podrá estar en funcionamiento y comenzar a usar Tara en producción.

Pedro Renton  15:19

Bien, hablemos del proceso de incorporación allí, lo que implica, en particular, si obtienes un nuevo cliente, cierto, con el que nunca has trabajado antes, y quieren llevar tu software a casa. ¿Qué implica el proceso de incorporación?

Adam Famularo  15:31

Ahora, como mencioné, la parte de integración es la número uno, ¿verdad? Entonces, analizamos qué sistemas financieros están utilizando en torno a las evaluaciones de sanciones, como cosas como Firco o Clear, diferentes tipos de empresas con las que debemos integrarnos. Entonces, piense en las herramientas que usaban los humanos y con las que nuestro software de inteligencia artificial debe interoperar. Así que hemos creado todas las asociaciones con todas esas herramientas y hemos creado integraciones listas para usar. Si hay otros en los que necesitamos integrarnos, podemos hacerlo. Eso es parte del tipo de proceso de incorporación. Y aparte de eso, nuestro modelo de máquina está listo para funcionar. Y, por lo general, ya sabes, al pasar de simplemente hacer una prueba de concepto, generalmente tendremos tasas de automatización del 50/55%. Y luego, cuando los conectamos a la organización, ahora asignamos a una persona del equipo para trabajar con Tara o Evelyn. Y ahora esa persona iniciará sesión en el sistema una vez al día, dos veces al día y realizará actualizaciones o, ya sabes, solucionará cualquiera de los problemas en los que Tara o Evelyn se quedaron atascadas. Y luego, a partir de ahí, continuará mejorando y mejorando y mejorando hasta alcanzar el 60%, luego el 70%, luego el 80% de automatización, y Tara y Evelyn están haciendo cada vez más trabajo.

Pedro Renton  16:45

Sabes, tengo curiosidad sobre cómo hacen realmente el trabajo. Lo son, quiero decir que su software debe aparecer como listas de sanciones, las listas se actualizan todo el tiempo, hay más tipos malos que son descubiertos. Quiero decir, ¿simplemente salen y monitorean diferentes bases de datos en tiempo real? ¿Cómo están haciendo este trabajo?

Adam Famularo  17:06

Sí, ese es uno de los trabajos como el de Evelyn que hace medios adversos. Ella está aprovechando todas esas bases de datos diferentes, tanto externas como internas, utilizando sitios web y entendiendo cómo eso está cambiando. Y luego, a medida que cambie, lo transmitirá a su equipo humano para luego implementar cualquiera de los cambios dentro de la organización a partir de lo que está descubriendo.

Pedro Renton  17:29

Entonces, ¿es esto sólo una parte de lo que WorkFusion ofrece ahora? ¿O es esto realmente de lo que hemos estado hablando durante los últimos 15 minutos? ¿Es este realmente el producto ahora?

Adam Famularo  17:38

Ésta es la función principal. Entonces, si lo categorizo, tenemos lo que llamamos nuestra plataforma Work.ai. Nuestra plataforma es la tecnología IDP líder en la industria con nuestro motor de inteligencia artificial, ¿verdad? Ésa es la estructura central de quiénes somos como empresa. Luego, además de eso, construimos nuestra creación de instancias, que son estos ocho trabajadores digitales que simplemente cometen delitos financieros. Eso es todo. Y luego, lo que estamos haciendo con las asociaciones, como firmamos una asociación con una empresa llamada Epic, firmamos otra asociación con una empresa llamada Emphasis. Pero estamos permitiendo que esas empresas creen y desarrollen sus propios trabajadores digitales para diferentes industrias. Como si nunca fueramos a entrar solos en la industria legal. Epic es uno de los líderes en software y servicios legales. Así que vamos a capacitarlos para que tomen nuestro software, creen trabajadores digitales legales y los lleven al mercado, y luego nos darán una pequeña regalía.

Pedro Renton  18:36

Interesante, interesante. Entonces quiero decir que estás enfocado en los servicios financieros, ¿verdad?

Adam Famularo  18:41

Sí.

Pedro Renton  18:41

En cuanto al núcleo de lo que ha estado haciendo, ¿quién es exactamente el mercado objetivo? ¿Necesita tener un tamaño determinado antes de poder incorporar WorkFusion? ¿Con quién estás trabajando?

Adam Famularo  18:53

Sí, esa es una buena pregunta. Así que abarcamos desde fintechs hasta bancos regionales y grandes bancos. Cubrimos bancos, ya sabes, en toda América del Norte, desde EE. UU. hasta Canadá, así como en Europa. Esos son nuestros mercados principales. A quién le vendemos, qué le vendemos principalmente a sus directores de riesgos o directores de cumplimiento. Entonces, las personas responsables de buscar y proteger a las empresas contra los malos son, ya sabes, nuestros usuarios principales y los casos de uso con los que trabajamos.

Pedro Renton  19:28

¿Podría proporcionarnos quizás un estudio de caso sobre uno o dos de los bancos con los que ha trabajado que están interactuando con estos trabajadores digitales de IA?

Adam Famularo  19:40

Sí, aparte de esto, Jess Casssdy, nuestra jefa de relaciones públicas, puede proporcionarle estudios de casos que podemos incluir junto con la entrevista.

Pedro Renton  19:49

Bueno.

Adam Famularo  19:50

También tenemos cosas en nuestro sitio web que podemos usar. Siempre tengo que tener un poco de cuidado porque muchos bancos no quieren que se usen sus nombres y a mí no me gusta pisarles los pies, pero definitivamente podríamos brindarles múltiples...

Pedro Renton  20:03

Eso sería genial. Si pudiera proporcionar eso cuando publiquemos el podcast, lo vincularé en las notas del programa.

Adam Famularo  20:07

Perfect.

Pedro Renton  20:08

Entonces, hablemos de IA generativa por un minuto, porque ha sido un tema candente durante más de un año con Open AI y el tipo de viaje ChatGPT que está en marcha, tengo curiosidad por saber cuánto de lo que has hecho está tomando algo de tiempo. de estos elementos de la tecnología de IA generativa y grandes modelos de lenguaje. Quiero decir, ¿cuánto de lo que ha producido hoy depende de alguna de esta nueva tecnología?

Adam Famularo  20:37

En realidad, muchos. Así que hemos profundizado bastante con los LLM. Y comenzamos desde el principio tanto con ChatGPT como con Google, con Bard y ahora el nuevo producto de Bard. Creemos que los LLM son este gran tipo de juego horizontal para comprender datos e información. Pero lo que no tienen es esa presencia vertical profunda, y ahí es donde entramos nosotros. Entonces tenemos la tecnología a la que me refería antes, la llamamos humanos en el circuito, donde conectamos humanos a nuestra tecnología para ayudar. mejorar nuestros modelos. Bueno, tenemos lo mismo con los LLM, donde conectamos LLM a nuestros modelos para ayudar a mejorarlos y realizar el trabajo que ellos realizan mejor, y luego lo incorporamos al nuestro. Y al final del día, hemos podido ver mejoras en la tasa de automatización desde, quiero decir, disparamos, llevamos a Tara dentro de una empresa del 80 % de automatización al 92 % de automatización mediante la integración de LLM. Así que hay un buen ajuste ahí. , donde utilizamos LLM junto con humanos involucrados para ayudar a crear un mejor trabajador que entregamos al mercado.

Pedro Renton  21:54

Bien, y estás en un área donde realmente no puedes cometer errores, ¿verdad? Tienes un, este es un negocio serio en el que estás, no estás hablando de, ya sabes, películas o televisión ni nada de eso. Estás hablando de finanzas y de empresas muy, muy reguladas. Y al incorporar algo de eso, como los modelos de lenguaje grandes, ¿cómo se reduce el riesgo de alucinaciones o errores de cualquier tipo?

Adam Famularo  22:21

Sí, bueno, hay un par de puntos buenos ahí, Peter. El primer punto es que los LLM no son bienvenidos en todos los bancos, ¿verdad? Y de eso queda debidamente anotado por cada banco. Y los que están saltando lo están haciendo con gran expectación, ¿verdad? Así que lo rodean con una caja, observan, monitorean y se aseguran de que no se hagan daño a sí mismos. Desde nuestro punto de vista, lo vemos de una manera muy similar: tenemos información y datos básicos que tomamos de los LLM y documentamos cualquier decisión que utilizamos para tomar en los LLM. No somos una caja negra, somos en gran medida una caja blanca y, según su punto, los reguladores deben entrar y gustarles lo que ven con nosotros. Y lo hacen, ¿verdad? Hoy en día, los reguladores entran y ven que nuestro producto está instalado y en uso, y pueden hacer clic fácilmente y ver todas las decisiones que tomamos y por qué las tomamos. Esa es una pieza muy, muy importante para nosotros: somos en gran medida una caja blanca. Está abierto, ¿verdad? Es un ecosistema abierto en el que las personas pueden entender qué decisión tomamos, por qué la tomamos y pueden demostrar que esta decisión fue la correcta en ese momento. Entonces, desde nuestro punto de vista, permitimos que nuestros bancos estén un poco mejor atendidos y protegidos, porque nuestro software se basa en los LLM, no solo usando los LLM para tomar decisiones, sino también sus datos. Y luego somos nosotros los que finalmente tomamos las decisiones al final del día.

Pedro Renton  23:49

Entonces, si hay una alucinación del LLM, la captarás antes de que realmente salga a la naturaleza.

Adam Famularo  23:57

Correcto.

Pedro Renton  23:58

Bueno. Bueno. Entonces, en la última parte de nuestra entrevista aquí, quiero hablar sobre el futuro porque creo que estás en una posición interesante, sentado donde estás con esto, realmente has hecho todo lo posible, digamos, para tener una especie de Los trabajadores digitales con IA serán parte del futuro del trabajo, digamos. Entonces, mi primera pregunta aquí es, cuando miras el estado en el que nos encontramos hoy, quiero decir, me imagino que miraremos hacia atrás dentro de 10 años y pensaremos que esto fue 1.0. Y éramos bastante rudimentarios, ¿verdad?

Adam Famularo  24:31

Rudimentario. Mucho es así.

Pedro Renton  24:33

Bueno, ¿a dónde vamos? ¿Cómo se verá esto en su nicho de delitos financieros y todas las cosas de las que hablamos? ¿Cómo será el interior de un banco dentro de cinco años?

Adam Famularo  24:45

Va a ser mucho más avanzado de lo que es ahora. Empecé a darte un adelanto al principio de la conversación. Pero como ahora, la interacción es, ya sabes, dentro de un portal en el que inicias sesión, ves todas estas fuentes de datos y luego creas y ayudas a mejorar los modelos basados ​​en esas fuentes de datos. Sabes, estamos considerando tomar, ya sabes, las caras de los actores y actrices, y permitirles que puedan conversar contigo, tal como estoy conversando contigo, Peter ahora mismo. Podrás conversar con Tara, así como así. Podremos tener una conversación, Tara podrá aprender de ti en este modo de conversación y podrá volver a trabajar. Eso tampoco está muy lejos. Son como 12 meses, 24 meses, podrás conversar con la IA como si estuvieras conversando con un colega. Y eso va a cambiar todo, porque cuanto más cerca esté la tecnología de IA de sentirse y actuar como un ser humano, más trabajo será propenso a pasarse al lado de la IA, y hacerlo mucho más fácil y más rápido para que otros también aprendan de ellos.

Pedro Renton  25:54

¿Qué tal si te preocupan las falsificaciones profundas y las diferentes formas en que se habla sobre el futuro? Y ya puedes tenerlo, básicamente puedes crear un video de cualquiera diciendo cualquier cosa.

Adam Famularo  26:04

Correcto.

Pedro Renton  26:05

Hoy esa tecnología existe. Entonces, ¿cómo es eso? ¿Cómo piensas sobre eso en el futuro?

Adam Famularo  26:11

De hecho, estamos considerando usar parte de esa tecnología para que podamos representar nuestra IA como humanos, ¿verdad? Así es como estamos trabajando para lograrlo. Y hacer que sea una IA más conversacional, ese es el siguiente, el próximo mundo en esto se está llevando a un punto conversacional, ¿verdad? Sabes, no estoy tan preocupado por eso, siento que los gobiernos y los gobiernos de todo el mundo están mirando esto con mucha atención, creo que habrá cosas ahí para asegurarnos de que sepamos que es una IA. versus es un ser humano, creo que eso es lo que debe ser parte del diálogo. Pero sí siento que habrá reglas y protecciones adecuadas para ayudar a detener la suplantación. La parte de la suplantación es realmente lo que se vuelve peligroso, si se hace pasar, ya sabes, por un presidente, y dice algo, y luego la gente actúa en consecuencia. Pero no fue el presidente quien lo dijo, ¿verdad? Ahí es donde se vuelve realmente peligroso. Y tengo la esperanza de que se establezcan las reglas y regulaciones adecuadas para ayudarnos a evitar que esto se salga de control.

Pedro Renton  27:21

Entonces, ¿qué sucederá cuando los bancos crezcan y la tecnología mejore? Usted dijo antes que esto realmente está aumentando los trabajadores hoy en día. Dentro de cinco a diez años, si lo desea, si realmente desea reforzar su Unidad de Delitos Financieros en su banco, ¿contratará gente? ¿O vas a contratar, ya sabes, trabajadores digitales de IA de WorkFusion?

Adam Famularo  27:44

Sí, ¿sabes qué, Peter? Esa es la mejor pregunta del día, porque esto ocurrirá en todas las industrias. Entonces, al final del día, cada industria va a cambiar, donde la gente terminará haciendo más trabajos de alto nivel, todavía vas a necesitar gente en el proceso, de alguna manera, o forma, pero ellos No estamos haciendo el trabajo de nivel básico que están haciendo hoy. Así que muchos de esos trabajos de recuperación, como los de L1, van a desaparecer, eso sucederá absolutamente. Pero el trabajo de gama alta seguirá subiendo. Y la gente siempre necesitará conversar con la IA de alguna forma que siempre estará ahí. Pero siento que es como cuando, ya sabes, la automatización llegó a la industria manufacturera, ¿verdad? Entonces, la gente pasa de hacer un trabajo, que los robots automatizados hacían mejor, a otro trabajo en el que, ya sabes, los humanos lo hacían mejor, verás ese tipo de flujo y reflujo dentro de las empresas a lo largo de los años. la próxima década.

Pedro Renton  28:42

Bueno, será realmente interesante ver cómo se desarrolla todo esto. Y estás en un espacio muy interesante. Y creo que ya sabes, lo que va a pasar en los próximos tres a cinco años, creo que a veces pienso que ni siquiera podemos imaginar algunas de las cosas y algunas de las formas en que va a cambiar, como si No podía imaginar un iPhone en los años 90. Son ese tipo de tecnologías, simplemente eran ciencia ficción, pero de todos modos, Adam, realmente aprecio que hayas venido al programa hoy. Muchas gracias.

Adam Famularo  29:11

Peter, gracias por invitarme. Fue una gran conversación. Y espero volver a encontrarme con usted pronto.

Pedro Renton  29:18

Bueno, espero que hayan disfrutado el espectáculo. Muchas gracias por escuchar. Continúe y evalúe el programa en la plataforma de podcast que elija y cuéntele a sus amigos y colegas al respecto. De todos modos, en esa nota, me despido. Te agradezco mucho que me escuches y te veré la próxima vez. Adiós.

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