Modelos de lenguaje grande / IA generativa

Las soluciones personalizadas resultan más valiosas en procesos que implican grandes volúmenes de información no estructurada, trabajo intelectual repetitivo o contenido y reglas específicos de la empresa. Entre los casos de uso habituales se incluyen la redacción de documentos, la búsqueda de conocimiento, el soporte a clientes o empleados y los flujos de trabajo complejos en los que se requiere una mayor integración, control o personalización.

Combinamos la selección de modelos, el diseño de prompts y datos, y puntos de control de revisión humana adecuados al nivel de riesgo de la tarea. Para los casos de uso de mayor relevancia, además, fundamentamos los resultados en datos internos verificados, en lugar de depender de una generación abierta.

Ayudamos a las organizaciones a obtener más valor de las herramientas de IA seleccionando las soluciones adecuadas, configurándolas para casos de uso específicos, integrándolas con los datos y los flujos de trabajo de la empresa y estableciendo las prácticas de gobernanza y uso adecuadas. También formamos a los equipos para que utilicen la IA de forma eficaz y coherente, y solo desarrollamos soluciones más personalizadas cuando las herramientas existentes no pueden satisfacer plenamente las necesidades del negocio.

Una solución de IA personalizada cobra relevancia cuando las herramientas existentes, incluso después de su configuración e integración, no pueden satisfacer plenamente las necesidades del negocio. Este puede ser el caso cuando el caso de uso requiere una funcionalidad muy específica, una integración más profunda con los sistemas, una automatización más compleja, un control más estricto sobre los resultados o requisitos particulares de seguridad y cumplimiento. La decisión debe equilibrar el valor para el negocio, el esfuerzo de implementación, la escalabilidad y las capacidades ya disponibles en el mercado.

Integramos la IA generativa en las herramientas y procesos existentes siempre que sea posible, de modo que los equipos puedan adoptarla como parte de su trabajo diario y no como una actividad independiente. La adopción suele ser por fases, comenzando por los casos de uso prioritarios y los usuarios seleccionados, con el respaldo de orientaciones claras, formación y feedback. Esto ayuda a los equipos a ganar confianza, perfeccionar la forma en que se utiliza la solución y escalar la adopción sin generar interrupciones innecesarias.

Empezamos por identificar la necesidad del negocio, los casos de uso prioritarios, las tareas, las fuentes de datos, los flujos de trabajo y los usuarios implicados. A continuación, determinamos si una herramienta de IA existente puede satisfacer la necesidad mediante la configuración e integración adecuadas, o si se requiere una solución más personalizada. La solución se diseña con los modelos, las conexiones de datos, los controles de seguridad, la gobernanza y la orientación al usuario adecuados, centrándonos en la adopción práctica y el valor empresarial cuantificable.