Explorando la IA para una mejor difusión de datos

El reto: Mejorar la accesibilidad de los datos

Nuestro cliente, una agencia líder en estadísticas e investigación de datos, publica información clave en colaboración con importantes organizaciones de investigación y estadísticas en Europa.

El mayor desafío que enfrentaban era hacer que su vasto repositorio de datos estadísticos fuera más accesible y fácil de usar. Navegar a través de un volumen tan grande de datos sin una interfaz fluida resultaba una tarea desalentadora.

Nuestra misión: Revolucionar el acceso a los datos

El cliente buscó nuestra experiencia para explorar el potencial de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) en la mejora de la interacción de los usuarios con su repositorio de datos.

Nuestro objetivo fue ayudar al cliente a comprender las posibilidades que ofrecen los LLMs para mejorar la difusión de datos mediante interfaces conversacionales.

Nuestro enfoque: Análisis detallado y recomendaciones

1. Entendimiento del ecosistema de datos: Gracias a nuestro conocimiento del entorno del cliente, pudimos personalizar nuestro análisis según sus necesidades específicas.
2. Evaluación de tecnologías LLM: Realizamos una revisión exhaustiva de las tecnologías LLM disponibles en ese momento. Identificamos y probamos un subconjunto de LLMs que consideramos más adecuados para respaldar el caso de uso.
3. Comparación científica: Comparamos las tecnologías LLM seleccionadas con un enfoque científico, evaluando su rendimiento, costos y otros factores relevantes.
4. Recomendación de arquitectura de alto nivel: Basándonos en nuestro análisis, recomendamos una arquitectura de alto nivel para la posible implementación futura.

Plan en dos fases: integral y perspicaz

Llevamos a cabo un plan en dos fases para abordar los desafíos del cliente, asegurando que nuestro enfoque fuera exhaustivo y efectivo.

Este proceso no solo mejoró la accesibilidad de los datos, sino que también sentó las bases para una integración futura de soluciones impulsadas por IA, optimizando así la experiencia del usuario.

Comenzamos identificando y delimitando las mejores tecnologías y herramientas basadas en LLM generativos, adecuadas para el entorno de difusión del cliente. Realizamos una evaluación detallada y comparación de las herramientas más maduras en el campo, asegurándonos de seleccionar las más apropiadas.

En tres semanas, entregamos un informe detallado con nuestros esfuerzos de delimitación y la clasificación de las tecnologías especializadas basadas en LLM. Para la sexta semana, habíamos completado una evaluación exhaustiva y comparación, listos para pasar a la siguiente fase.

En la segunda fase, demostramos las tecnologías y herramientas seleccionadas basadas en LLM generativos dentro del entorno de difusión del cliente.

Nuestro objetivo era explorar cómo estas tecnologías podían mejorar la experiencia del usuario, aumentar la precisión en la recuperación de datos, manejar errores de entrada de datos y facilitar búsquedas más complejas.

Recomendamos un marco para la creación de Pruebas de Concepto (PoCs), detallando objetivos específicos, el alcance y las métricas de evaluación. El resultado de esta fase fue un informe detallado sobre nuestros hallazgos, acompañado de demostraciones y pruebas de las tecnologías seleccionadas.

Entregamos el código fuente y la documentación para las PoCs, sentando las bases para futuros desarrollos.

Brindando Información Valiosa

Nuestro estudio proporcionó al cliente valiosos conocimientos sobre el potencial de las tecnologías LLM.

Presentamos nuestros hallazgos al cliente, concienciando sobre cómo las tecnologías LLM podían mejorar la difusión de los datos estadísticos.

Nuestro trabajo respondió preguntas críticas como:

• ¿Cuál es el ecosistema tecnológico?
• ¿Cuáles son los conceptos y enfoques detrás de la aplicación de las tecnologías?
• ¿Cuáles son las capacidades y opciones para el entorno de difusión de la agencia?
• ¿Cómo abordar la implementación de LLMs para el entorno de difusión?

Mirando hacia el futuro: Los próximos pasos

De cara al futuro, los siguientes pasos consisten en realizar pruebas de valor (PoV) sobre casos de uso respaldados por soluciones de Generative AI.

Estos casos de uso irán más allá de la difusión de estadísticas, abarcando aplicaciones administrativas y de TI.

La base establecida por nuestro proyecto ha puesto al cliente en el camino hacia una mayor eficiencia e innovación, asegurando que sigan liderando la excelencia estadística.