IA generativa

Nuestra visión

La IA generativa es la próxima revolución.

Tras el auge del deep learning, el mercado de la IA y el big data parecía destinado a un crecimiento constante. Esa previsión se vio alterada por los rápidos avances y la popularidad de los modelos de IA generativa. La llegada de los grandes modelos de lenguaje y de los modelos de difusión, como GPT y DALL·E de OpenAI, ha demostrado el potencial de la IA generativa para todos los sectores en los próximos años.

Estamos asistiendo a la aparición de una nueva ola de herramientas basadas en IA generativa, impulsada por el rendimiento de los últimos modelos que hacen funcionar ChatGPT, GitHub Copilot o Midjourney.

Aunque estas herramientas listas para usar ya aportan mucho valor, son los datos propios y los modelos ajustados (fine-tuning) los que permiten diferenciarse de verdad.

Tanto si utilizan herramientas listas para usar como si desarrollan casos de uso más avanzados, las empresas se enfrentan a tres grandes retos:

• Garantizar una adopción controlada: el uso interno de las herramientas de IA generativa debe estar regulado, con formaciones específicas y buenas prácticas establecidas.
• Evitar que se disparen los costes de computación: utilizar, ajustar o entrenar grandes modelos de lenguaje puede resultar caro, y esos costes deben controlarse.
• Garantizar la seguridad y la confidencialidad de los datos: hay que implantar un entorno empresarial seguro, que aloje todas las herramientas de IA generativa, para proteger los datos.

Nuestra oferta

Para afrontar estos retos y que cada empresa pueda aprovechar los avances de la IA generativa, Emerton Data trabaja en cuatro ejes:

Estrategia de IA generativa

• Acompañamiento a la alta dirección: formación y estrategia
• Estrategia de capacitación y despliegue

Base técnica de IA generativa

• Despliegue interno seguro y protegido
• Infraestructura de IA generativa al servicio de los casos de uso

Casos de uso de IA generativa

• Priorización de casos de uso y hoja de ruta
• Del prototipo al producto (opiniones de clientes, búsqueda de información, transcripción de voz, generación de imágenes para el diseño, etc.)

Investigación en IA generativa

• Fine-tuning y despliegue de modelos a gran escala
• Metodología de experimentación integral