Noticias

Aug 20, 2023

Cómo la IA generativa está transformando las soluciones de búsqueda empresarial

Únase a altos ejecutivos en San Francisco el 11 y 12 de julio para escuchar cómo son los líderes

Únase a los principales ejecutivos en San Francisco el 11 y 12 de julio para escuchar cómo los líderes están integrando y optimizando las inversiones en IA para el éxito. Aprende más

Presentado por Glean

La IA generativa puede desbloquear todo el potencial de los datos en entornos empresariales para los empleados que confían en ellos. En este evento VB Spotlight, aprenda cómo la IA generativa ha transformado la búsqueda empresarial, mejorando la productividad, generando mejores resultados comerciales y más.

¡Mira gratis a pedido!

La búsqueda empresarial es un punto de dolor cada vez mayor. La explosión de herramientas SaaS durante la última década ha traído consigo una gama sofisticada de soluciones que han cambiado la forma en que se realiza el trabajo, pero también ha traído consigo la fragmentación de datos. Los empleados trabajan en múltiples aplicaciones dispares, crean contenido en una, se comunican sobre él en varias otras, buscan información de fondo en otra, y así sucesivamente. Nadie tiene claro dónde viven los documentos, dónde se puede desenterrar la información, si vive en la cabeza de alguien o si está oculta en algún lugar de la red.

Transformar 2023

Únase a nosotros en San Francisco los días 11 y 12 de julio, donde los altos ejecutivos compartirán cómo han integrado y optimizado las inversiones en IA para lograr el éxito y evitar errores comunes.

"Los puntos débiles provienen de no saber cómo navegar por esta expansión de software e información, y la sobrecarga mental requerida para recordar estas cosas trasciende las funciones", dice Eddie Zhou, ingeniero fundador de inteligencia en Glean. "Hace que la incorporación de nuevos empleados también sea un gran problema, especialmente en un entorno híbrido o remoto: es difícil saber qué debe mirar y dónde debe buscarlo".

La IA generativa, que ha estado en los titulares, ha hecho posible que los usuarios interactúen con un asistente de trabajo empresarial de una manera mucho más natural, eliminando una gran parte de la sobrecarga cognitiva. Hace que la búsqueda empresarial se sienta como las búsquedas web a las que están acostumbrados, lo que reduce la barrera del conocimiento.

Las empresas han estado tratando de enfrentar el desafío de la búsqueda empresarial durante décadas, principalmente con herramientas internas personalizadas, pero la tecnología para crear una solución integral no existía antes. Una estandarización general de las herramientas en todas las organizaciones (la mayoría de las empresas usan la suite de Microsoft, por ejemplo, o Jira, etc.) fue un paso hacia la escalabilidad. La inteligencia artificial fue otro paso adelante, pero el principal desafío en la búsqueda empresarial es la escasez: un conjunto mucho más pequeño de documentos a partir del cual entrenar un modelo.

"La llegada de grandes modelos de lenguaje básico en 2018 hizo posible traer conocimiento de la web y de conjuntos de datos más grandes para hacer que la búsqueda empresarial, que opera en un conjunto de datos mucho más pequeño, funcione más cerca de la forma en que las personas han llegado a esperar", dice Zhou.

Construir el tipo de sistema que aprende y funciona desde el principio fue un punto de inflexión clave, y muchos jugadores de búsqueda empresarial hoy en día están operando en ese modelo, construyendo sistemas heurísticos manuales que deben conectarse y ajustarse a mano. Y ahora, la IA generativa es un salto adelante, que aporta un nuevo tipo de inteligencia a un motor de búsqueda plug-and-play.

La IA conversacional esencialmente alcanzó su punto máximo en 2016 y 2017 y luego pareció agotarse, porque se hicieron muchas promesas sobre el potencial de la tecnología, antes de que la tecnología fuera lo suficientemente sofisticada como para cumplirlas. Hoy en día, con la generalización de ChatGPT, la tecnología es significativamente más avanzada y la visión de un agente conversacional en el entorno laboral es una posibilidad mucho más real, dice Zhou.

Se trata de dar a las personas acceso a la información que necesitan de una manera intuitiva. Y puede brindarles a los usuarios la información que necesitan, cuando la necesitan, mediante la búsqueda integral de aplicaciones en toda la empresa, la comprensión del contexto, el idioma, el comportamiento y las relaciones para encontrar respuestas personalizadas. Puede sacar a la superficie el conocimiento e incluso conectar a los usuarios con las personas que pueden ayudar a responder preguntas o realizar tareas.

Una solución como Glean se conecta a todas las fuentes de datos de una organización, rastrea el contenido e indexa todos los metadatos que existen para esas fuentes de datos, como enlaces entre documentos y mensajes, autores, permisos de acceso, actividad relacionada con el contenido, por quién, desde dónde y cuando. Por ejemplo, si bien la búsqueda de Slack es útil para mostrar un mensaje antiguo, esa búsqueda no puede seguir un enlace a Google Drive e indexar la información de esos documentos. Poder conectarse con todo aquello en lo que una determinada empresa pueda tener conocimiento, hace que el conocimiento del buscador sea completo. Aprovechar los datos de múltiples fuentes significa que el motor siempre está aprendiendo y mejora la pila de búsqueda.

"Esa integridad realmente es necesaria para ofrecer una experiencia de búsqueda que funcione", dice Zhou. "Cuando un empleado determinado llega a su teclado, en su mente tiene un modelo mental de todas las formas en que se conectan sus datos. El sistema con el que están trabajando también necesita tener eso".

La conversación sobre la confianza y la ética en la IA generativa es crucial, agrega Zhou, y el modelo de conocimiento confiable es fundamental para brindar una experiencia generativa en la empresa.

Está integrado en la forma en que la plataforma indexa la información. Para cada fuente de datos a la que se conecta y cada documento que rastrea, también rastrea de forma nativa sus capas de permisos. Esta vista unificada de quién es un usuario en todas las fuentes de datos significa que una búsqueda solo mostrará los documentos y la información a la que tiene acceso. La capacidad de referencia, o transparencia sobre dónde encontró esa información el modelo generativo, significa que un usuario puede confiar en las respuestas que recibe.

"Para nosotros, la base del modelo de conocimiento confiable son los permisos y el gobierno de datos, y es fundamental para brindar una buena experiencia generativa", dice. "Construir sobre la búsqueda autorizada también nos permite asegurarnos de que estamos brindando información relevante, porque hemos entendido quién es un usuario, entendido el idioma de una empresa determinada, además de las relaciones entre la información y esas personas. En última instancia, podemos ofrecer una mejor experiencia de extremo a extremo".

Para obtener más información sobre cómo la IA generativa desbloquea todo el potencial de los datos empresariales, una mirada más cercana al modelo de conocimiento confiable para la IA generativa y más, no se pierda este VB Spotlight.

¡Regístrese para ver gratis a pedido!

Agenda

presentadores

La misión de VentureBeat es ser una plaza pública digital para que los responsables de la toma de decisiones técnicas adquieran conocimientos sobre tecnología empresarial transformadora y realicen transacciones. Descubre nuestras sesiones informativas.