Durante el año pasado, hemos oído hablar de aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA) en la web abierta, que logran de todo, desde escribir artículos y mejorar la búsqueda hasta crear obras de arte y alterar el habla, algunas con más éxito que otras. Pero a medida que la tecnología madura, finalmente comenzamos a ver casos de uso empresarial valiosos para la IA generativa y conversacional. La intersección de la gestión del conocimiento y la IA es un avance particularmente útil, cuya necesidad es innegable. Permitir que las empresas pongan a trabajar su gran cantidad de datos internos es una función que las organizaciones han esperado durante mucho tiempo. Y aunque parezca sencillo, sin la ayuda de la IA es casi imposible. 

¿Por qué la IA generativa ahora?

Para empezar, los datos son efectivamente inútiles si son demasiado difíciles de encontrar (y a menudo lo son). Incluso en los raros casos en los que la información pertinente no está confusa y desorganizada, es probable que esté distribuida en varias aplicaciones en texto, imagen, audio y otros formatos, sin mencionar diferentes departamentos, equipos e individuos de la organización. 

La IA puede analizar estos datos de una manera que los humanos simplemente no pueden. Su capacidad para comprender, digerir, resumir y generar contenido a escala no tiene paralelo. Puede realizar estas tareas en millones, incluso miles de millones de documentos en un período de tiempo relativamente corto. Esto no sólo aumenta la productividad humana, sino que también conduce a una mejor toma de decisiones en las organizaciones. El valor percibido es difícil de discutir.

Pero el valor material es aún mayor, lo que ahorra a las organizaciones una cantidad significativa de tiempo y dinero. Según una estimación de Accenture, en el futuro hasta un 40% de las horas de trabajo se incrementarán o automatizarán mediante IA generativa. Por supuesto, esto variará según la industria, pero escribir, programar, investigar y agilizar la toma de decisiones son áreas de gestión del conocimiento donde la IA puede brillar. 

Los desafios

Como cualquier tecnología nueva, la IA generativa no lo soluciona todo y está lejos de reemplazar a los humanos. Si bien la IA generativa sobresale en la entrega de contenido rápido y contextualmente relevante, existen límites a su precisión y explicabilidad, y es propensa a sufrir alucinaciones. Si bien esto puede ser menos problemático para el uso recreativo, herramientas como chatGPT por sí solas a menudo no son lo suficientemente confiables para el uso empresarial. 

De hecho, la encuesta de Accenture antes mencionada encontró que el 90% de los encuestados cree que los datos se están convirtiendo en un diferenciador competitivo al evaluar las herramientas de IA generativa para las empresas. Claramente, existe un apetito por una IA que cumpla con los requisitos para uso comercial. Pero estamos lidiando con la promesa excesiva de respuestas rápidas, relevantes y conversacionales y con una serie de soluciones que se quedan cortas. 

He aquí por qué: GPT no puede responder preguntas específicas sobre los datos internos de una organización sin recibir esa información. Es necesaria una capa base que pueda conectar, integrar y buscar de forma segura los documentos de una organización y al mismo tiempo preservar el acceso de los usuarios a las fuentes de información. grandes modelos de lenguaje (LLM) para trabajar. Y la explicabilidad es crucial para el éxito.

Aquí es donde entra en juego la búsqueda neuronal, que proporciona resultados de búsqueda más precisos y sensibles al contexto. Esto ayuda a los usuarios a implementar de manera eficiente la búsqueda semántica para encontrar la información relevante necesaria para responder consultas en lenguaje natural, independientemente de las palabras clave utilizadas. Resultados de búsqueda más relevantes y transparentes enviados de forma segura a un LLM como GPT demuestran cómo la gestión del conocimiento y la IA pueden y deben funcionar en conjunto. 

Los Beneficios

Quizás se pregunte si esto es relevante para su propio negocio. Si bien la gestión del conocimiento puede proporcionar valor en todas las industrias, aquellas que dependen en gran medida de la búsqueda encontrarán la IA empresarial más útil. Por ejemplo, en la ingeniería de alta tecnología y en las industrias química, de ciencias biológicas y farmacéutica, donde los humanos no pueden seguir el ritmo del descubrimiento de conocimientos, se obtendrán importantes ganancias de productividad. 

Es mucho más eficiente para la IA resumir documentos de investigación largos y complejos y documentación interna del proyecto que para un investigador leerlos con todo detalle. Pero la cosa no termina ahí. La nueva búsqueda generativa impulsada por IA ahora puede agregar una capa de seguridad que las herramientas web abiertas no agregan. 

La seguridad de los datos (garantizar que el manejo de datos confidenciales o información de identificación personal sea seguro y cumpla con las regulaciones de la industria) es una consideración importante para las organizaciones. Nadie debería tener acceso a información que normalmente no tendría. La seguridad también incluye confiabilidad, es decir, garantizar que los resultados sean precisos, de origen apropiado y libres de alucinaciones. 

Cómo Empezar

Entonces, ¿cómo pueden empezar las empresas? En primer lugar, los líderes organizacionales deberían comenzar a experimentar con tecnologías de IA generativa hoy. Concéntrese en áreas donde la productividad es primordial y desarrolle a partir de ahí. Explore posibles modelos y entornos de hospedaje que se pueden utilizar de acuerdo con las políticas únicas de una organización. También es importante tener en cuenta factores específicos del dominio, especialmente en industrias altamente reguladas como la atención médica o el derecho. 

El papel de la IA, los LLM y GPT para dar sentido a grandes cantidades de datos no estructurados en las empresas es claro. Además, la oportunidad para que los profesionales de la gestión del conocimiento impulsen el cambio dentro de sus organizaciones está aquí y ahora. La ausencia de IA significa dejar sobre la mesa la productividad, el ahorro de tiempo, el dinero y la capacidad de mejorar en gran medida la búsqueda empresarial. El futuro comienza ahora: no pierda el potencial de la gestión del conocimiento impulsada por la IA. 

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• Fuente: https://www.dataversity.net/knowledge-management-and-ai-putting-your-internal-data-to-work/