El pasado día 10 de mayo tuvimos la oportunidad de organizar, de la mano de Amazon Web Services, un evento conjunto para descubrir a través de la innovación tecnológica, cómo en Panel Sistemas aprovechamos estratégicamente los servicios de AWS y la Inteligencia Artificial Generativa para impulsar el desarrollo de software personalizado para nuestros clientes.
En este evento, que se celebró en las oficinas de AWS en Madrid, hicimos un recorrido teórico y práctico en el que exploramos los casos de uso actuales en IA Generativa y su potencial innovador en diversas industrias, revelando el impacto transformador de esta poderosa colaboración en el panorama empresarial actual. También presentamos Ailana, el nuevo asistente virtual personalizado de Panel basado en IA Generativa.
Te contamos cómo fue el evento y las conclusiones más valiosas que pudimos extraer de todos los asistentes y ponencias.
¿Época de cambio o cambio de época?
Stefano De Carli, Account Manager de Amazon Web Services, y Jesús Aneiros, Director de Ciencia del Dato de Panel, nos dan la bienvenida al evento y nos invitan a reflexionar sobre cómo la creatividad puede impulsar la innovación a través de la IA Generativa.
“La IA ha experimentado un cambio radical en los últimos meses en términos de concepto, implementación y percepción. Pero ¿estamos ante una época de cambios o un cambio de época?” Así nos introduce Jesús de lleno en el nuevo paradigma, invitándonos a reflexionar sobre esta nueva revolución: ”Realmente tenemos que pensar si es algo coyuntural, un avance tecnológico como muchos otros, o si realmente representa una transformación permanente en la forma de trabajar”.
El rápido crecimiento de la IA Generativa ha captado la atención de empresas y tecnólogos y ha permitido que las organizaciones quieran integrarla ya en sus procesos y operaciones. Tenemos acceso masivo a los datos, todos los días aparecen cientos de modelos fundacionales nuevos, contamos con una gran capacidad computacional… pero hay muchas más preguntas que debemos hacernos:
¿Somos capaces de asimilarlo? ¿Estamos preparados? ¿Entendemos el cambio? Y sobre todo, ¿cómo lo podemos aprovechar y para qué? ¿Somos capaces de ver sus posibilidades?
En palabras de Jesús, “La clave es que en el centro del cambio están las personas. Necesitamos que las personas comprendan y se adapten a la IA, pues somos las que decidiremos sus usos y aplicaciones”.
Para ello es fundamental que los empleados entiendan cómo la IA les puede ayudar a tomar decisiones y a mejorar el negocio. Este reto implica ir más allá de la puesta a disposición de herramientas, de evolucionar procesos o de proporcionar conocimientos sobre IA. Se trata de introducir la IA en la forma de pensar de las personas de la organización. Y para trabajar este reto necesitamos incorporar una nueva forma de mirar, de entender no sólo qué es “La IA” sino crear e introducir en la cultura de las compañías el concepto de “Nuestra IA”.
En este contexto, cada persona, departamento y compañía se encuentran en un punto, por eso es clave alinear a las personas de la organización, capacitándolas y construyendo un contexto en el que la IA se incorpore para aportar valor al negocio de forma integrada, cotidiana y alineada con la estrategia de la compañía.
Concluye Jesús con una visión del futuro por el que apostamos, y que no es tan lejano. Un futuro en el que las personas están cómodas con los usos de la IA, entienden cómo funciona y saben utilizarla. Un futuro en el que las organizaciones generan valor y experiencia de cliente gracias a la IA. Y un futuro en el que la regulación de la IA es robusta dotando de seguridad jurídica a los actores y garantizando una adopción responsable.
En este sentido, la propuesta de valor que ofrece Panel es intentar trabajar, por una parte, el conocimiento y la estrategia en IA en la organización, entender en qué nos puede ayudar y para qué, mediante la creación de centros de excelencia en IA, programas corporativos de dinamización y activación de la IA, definición de casos de uso…. hasta su incorporación en los procesos a través de plataformas personalizadas end to end como BeDataScience y soluciones basadas en IA Generativa como Ailana, un asistente virtual que potencia el valor de nuestros datos generando contenido y ayudándonos a explotar de otra forma la información para mejorar la productividad.
Stefano por su parte nos contó cómo están gestionando a día de hoy la innovación en Amazon. La existencia de muchos productos y servicios de Amazon que ya utilizan IA se debe sobre todo a la cultura de la compañía, que sitúa al cliente en el centro (Customer Centric), entendiendo qué necesita a nivel práctico y cuáles son sus objetivos de negocio, tecnológicos y estratégicos, para luego construir alrededor del cliente todas las innovaciones que lanzan al mercado.
En palabras de Stefano: “Ya son 25 años en los que en Amazon usamos la inteligencia artificial, está en nuestro ADN”. Productos como los Customer reviews, Alexa, o Amazon Pharmacy (no disponible aún en Europa), refuerzan el concepto de creatividad, de empujar y acelerar la productividad de los empleados para optimizar los procesos de negocio, sin centrarnos tanto en la tecnología o en el modelo. “De hecho, cuando hablamos de IA Generativa, sólo hablamos de la punta del iceberg, porque el valor añadido reside en la gestión de los datos” afirma Stefano. Con respecto a la tecnología, servicios de infraestructura y plataforma como Amazon Bedrock, nos permiten construir y escalar aplicaciones propias de IA Generativa como Ailana.
Estamos sin duda viviendo una auténtica revolución, en la que se plantean muchas incógnitas, pero con infinitas posibilidades. La IA Generativa tiene un potencial transformador significativo, y la clave está en entender cómo la IA puede ser personalizada y aplicada de manera efectiva en diferentes contextos y sectores.
Construyendo el futuro de forma fácil, escalable y segura con AWS
Llega el turno de Julián Arambarri, Solutions Architect en Amazon Web Services, para ayudarnos a entender cómo funciona la IA Generativa, por qué es clave la tecnología que la soporta y cómo los servicios de Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker Jumpstart y Amazon Q permiten construir el futuro que deseamos de forma fácil, escalable y segura.
Para explicarnos cómo es la infraestructura de servicios de IA Generativa de AWS, Julián nos hace una comparativa con piezas de Lego que las empresas de software, como Panel, tienen a su disposición para construir sus propias soluciones. Una de estas piezas como comentábamos, Amazon Bedrock, nos permite utilizar distintos modelos de IA generativa de forma muy sencilla para construir aplicaciones como Ailana. Es importante destacar que estas plataformas aseguran que el desarrollo sea responsable, que cumpla con las diferentes legislaciones y esté dentro de los distintos marcos regulatorios, principalmente del europeo y del español.
Antes de entrar en la parte de customización de la solución, Julián nos explica lo importante que es la selección de los modelos adecuados. Hoy en día tenemos la posibilidad de utilizar múltiples modelos, y cada día surgen más y más modelos nuevos. Pero hay algunos que son mejores para unas tareas que otros. Con Amazon Bedrock esto es transparente, pues recoge todos aquellos modelos que tienen mejor rendimiento para cada tipo de tarea, consiguiendo que el cliente final no tenga que preocuparse de ello.
Vayamos ahora a la parte de customización. Entonces, ¿cómo hago que la solución de IA sea mía, que tenga valor para mí, que sea Nuestra IA? “Ahí es donde entran en juego tus datos, lo que va a hacer que sea tuya van a ser tus datos, no el modelo” afirma Julián. Para customizar el modelo, hay varias técnicas distintas en tiempo y complejidad. La primera de ellas, el Prompt Engineering, es la más sencilla de todas, pero también la más importante. Consiste en cómo nosotros le vamos a hacer la pregunta al modelo, cómo la formulamos para obtener la mejor respuesta posible.
En segundo lugar, tenemos el RAG (Retrieval Augmented Generation), una técnica que Julián nos explica con una metáfora: “Podemos imaginar que los modelos son como una persona muy sabia. No sabe mucho en profundidad, pero si le hacemos una pregunta sobre algo genérico nos suele responder y nos suele responder bien. Pero si le preguntamos algo más concreto, puede fallar o directamente, se lo puede inventar. Si a este sabio le damos una estantería con un montón de libros de un tema en concreto, cuando le hagamos una pregunta relacionada con este tema el sabio cogerá el libro donde está la información relacionada, y en función de lo que ha leído y la información que ha recogido, nos dará una respuesta más acorde y con mucha más precisión, mejor rendimiento y menor riesgo de “alucinaciones”. En definitiva, nuestros datos estarán en la librería que consultaría el modelo.
Las otras opciones como el Fine Tuning o el Continued Pre-training consisten en entrenar un poco más el modelo. En nuestro ejemplo, equivaldría a decirle al “sabio” que se estudie los libros, en vez de ir a consultarlos. Estas técnicas mejoran aún más el rendimiento, pero son más complejas y requieren un mayor coste y tiempo, por lo que sólo se recomiendan en casos muy concretos, principalmente cuando nuestros datos son estables. Para el 95% de los proyectos, prompt-engineering y RAG es más que suficiente.
Julián nos introduce también otras funcionalidades que se pueden integrar en la IA generativa como son los agentes, que permiten descomponer una tarea compleja en tareas mucho más pequeñas que luego se van a ir resolviendo. La capa de seguridad (Guardrails) que podemos añadir en Amazon Bedrock es también muy importante, para seleccionar mediante filtros aquellos temas de los que no queremos hablar (contenido sexual, datos personales… o incluso datos de la competencia o secretos profesionales internos que puedan existir en mis datos). De esta forma, la información sensible que tenemos en la librería queda protegida, evitando que nuestros datos se expongan o puedan dañar nuestra reputación. En este aspecto también es importante destacar que Amazon Bedrock también está preparado para aportar seguridad a nivel de datos, es decir, cualquier dato que se utilice no será utilizado para entrenar modelos de terceros.
Ailana: da un paso diferencial con la IA Generativa de Panel Sistemas
Llega el turno de presentar Ailana, la solución de IA Generativa de Panel que utiliza los servicios de AWS y permite potenciar los procesos de negocio de las compañías.
Ailana es un asistente virtual versátil y flexible, que pretende simplificar lo complejo desde el punto de vista de los usuarios. Aprovecha la IA Generativa para potenciar el valor de nuestros datos, para poder generar contenido, y acercarnos y explotar de otra forma la información para ayudar a optimizar procesos, a mejorar la productividad. Y todo esto en un contexto de credibilidad y confianza.
Te contamos más en detalle la presentación de Ailana por parte de Marta de Juan, Directora del Lab de Innovación en IA, y Marcos Checa, Director del área de Data & Analytics de Panel. Marta y Marcos nos enseñaron su arquitectura al detalle y cómo funciona Ailana en acción en dos ejemplos reales.
Compañeros de viaje: Inteligencia Artificial para la gestión de la Inteligencia Contextual
En este momento del evento, Jesús nos presenta a Sandra Sotillo, Directora Ejecutiva Trustmaker, una compañía que ofrece consultoría estratégica para ayudar a las empresas a generar confianza, conectando los activos intangibles como la confianza, el propósito, la sostenibilidad, o la reputación con el negocio, para generar valor en las empresas.
Te contamos aquí más en detalle el caso de uso de Trustmaker y cómo Sandra emprendió hace ya 4 años un viaje de innovación revolucionario en su sector de la mano de BeDataScience by Panel, para incorporar la IA en su negocio y cambiar su forma de trabajar, en particular en sus servicios de Inteligencia Contextual, generando aún más valor y eficiencias a la compañía.
Fin y charla coloquio
A continuación todo el equipo de ponentes dio lugar a una ronda de preguntas en la que se plantearon dudas y experiencias por parte de los asistentes, principalmente sobre cómo poder aplicar esta nueva tecnología a sus propios casos de uso de negocio, cuándo y cómo invertir, tiempos de desarrollo, calidad del dato, seguridad y privacidad, y cuestiones más técnicas sobre infraestructura y tratamiento de otro tipologías de datos.
En palabras de Jesús: “este cambio de paradigma supone un nuevo campo de juego con infinitas posibilidades, en el que tenemos que aprender a jugar y a establecer nuevas reglas. La IA generativa nos aporta otra forma de acercarnos a la información, pero el resto sigue estando ahí, seguimos generando modelos predictivos, sistemas de recomendación… La diferencia es que ahora tenemos un espectro mucho más amplio y de mayor capacidad, pero cuanto antes empecemos a utilizar la IA, antes tendremos una ventaja competitiva y antes podremos adaptarnos al nuevo campo de juego.”
Como conclusión, podemos decir que toda tecnología no sólo es creada por el ser humano, sino que es él mismo el que ha de encontrar su aplicación en términos de eficiencia y competitividad. La IA aprende, y el humano ha de aprender con ella. Quedarse atrás en esta carrera significa reducir drásticamente las posibilidades de innovar, de crear nuevas oportunidades y estar a la vanguardia.
En definitiva un evento muy ameno y diferente, en el que se abordaron no solamente aspectos teóricos sobre la IA generativa, sino en el que pudimos ver aplicaciones reales y entender cómo funciona la tecnología e infraestructura que lo soporta, y cómo la podemos aplicar en nuestro contexto de negocio.
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