Desde un asistente virtual para ayudas gubernamentales a un procesador ultra veloz de documentos judiciales, la plataforma de IA generativa y datos Watsonx.ai de IBM permite a entidades del sector público y privado tener sus propias aplicaciones y herramientas de IA a medida –personalizando y escalando modelos base de acuerdo a sus necesidades y datos.
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) han sido muy populares con aplicaciones de AI generativa como Chat GPT, pero pueden no ser los adecuados en cuestiones de seguridad y transparencia para empresas y gobiernos, explicó Juan Bernabé Moreno, IBM Research Europa, Irlanda y Reino Unido, en una reciente charla informativa. IBM se ha enfocado así en el desarrollo de una tercera generación de modelos de base especializados, sus Granite, abiertos bajo licencias como Apache 2.0. “Nuestra apuesta es modelos pequeños, que ofrezcan el mismo rendimiento”, señaló.
Las organizaciones pueden entrenar, ajustar y desplegar estos modelos básicos con sus propios datos, lo cual da ventajas de seguridad por la gobernanza y control del desarrollo, y permite una mayor eficiencia energética que los modelos masivos. Hay decenas de casos de uso ya en marcha, con algunos de ellos co-creados en los últimos meses por entidades españolas con los equipos del IBM Innovation Studio en Madrid.
Un asistente “traductor” de ayudas
En colaboración con la Junta de Extremadura, IBM está desarrollando un asistente virtual basado en Watsonx.ai que facilita el acceso a información sobre ayudas a la inversión empresarial en la región. Una primera versión ya estuvo disponible en septiembre en una prueba piloto de tres meses en la web y la aplicación móvil de Extremadura Empresarial.
“Hemos estado trabajando con el área de Empresa de la Junta de Extremadura con una problemática que tiene muchas veces el sector público, que a la hora de comunicarse con la ciudadanía recurre a muchos términos jurídicos, legales que para el ciudadano de a pie a veces es un poco complicado”, contó Roberto Ocaña Pastor, líder de Squad Phoenix de IBM.
El asistente fue entrenado con la información oficial y actualizada proporcionada por la Junta, y gracias a la IA generativa puede responder consultas en lenguaje natural de los usuarios –empresarios, autónomos y emprendedores– de forma clara y personalizada. De este modo, “traduce” lo que está en la ley y las convocatorias para que sea comprensible. Se pueden consultar aspectos como los requisitos, cuantías y procesos necesarios, y como recuerda el contexto, mantener “una conversación” en torno a una ayuda en concreto.
El objetivo de este tipo de herramientas, indicó Ocaña Pastor, es que el ahorro de tiempo que implica permita a los empleados públicos “dedicarse a tareas donde realmente aportan valor, y no tareas repetitivas, continuas, que cualquier máquina pueda hacer”.
Combinar IA clásica e IA generativa
Ana Riveras Matías, Client Engineering de IBM y líder del equipo Squad Pegaso, contó que en su caso, han creado una IA generativa para facilitar la comparación de ofertas de proveedores para una empresa española del sector logístico. No sólo tiene como objetivo obtener una mayor rapidez y eficiencia, sino también “eliminar los sesgos en cuanto a cada proveedor”.
La herramienta emplea IA generativa para extraer del pliego de licitación los requisitos principales en forma de preguntas, y luego busca las respuestas en las distintas propuestas, analizando documentos de diferentes formatos y asignando puntuaciones según su nivel de cumplimiento. Todo ello con un diseño amigable y fácil de navegar para los empleados.
Otra innovadora solución desarrollada en la nube permite optimizar el procesamiento de documentos y reclamaciones en el ámbito jurídico para la administración pública. María Borbonés García, del Squad Onion, explicó que primero probaron la búsqueda de demandas judiciales por similitud, utilizando un modelo más clásico de IA, y después, hicieron un filtro por temas, fechas y ubicación, por medio de etiquetas y categorías.
La IA generativa, por último, les permitió analizar las demandas que tenían temas similares y generar una nueva respuesta para un nuevo caso. “Combinando IA clásica con regenerativa, redujimos en un 80% el tiempo de respuesta a una demanda”, resaltó Borbonés García.
