Cómo implementar la inteligencia artificial en una empresa

En el panorama empresarial en constante evolución, las empresas recurren cada vez más a la inteligencia artificial (IA) para obtener una ventaja competitiva, optimizar las operaciones y desbloquear nuevas posibilidades. 

La inteligencia artificial, la simulación de la inteligencia humana en máquinas, ha experimentado un crecimiento sin precedentes en los últimos años. Su capacidad para analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y tomar decisiones inteligentes lo ha convertido en un elemento revolucionario en diversas industrias. Las empresas están integrando cada vez más la IA en sus operaciones para mejorar la eficiencia, impulsar la innovación y obtener una ventaja competitiva.

La integración de la IA en diversas facetas de los negocios ha marcado un cambio de paradigma, revolucionando la forma en que las empresas operan, toman decisiones e interactúan con los clientes. En este artículo exploramos las diversas aplicaciones de la IA en las empresas y profundizamos en las estrategias para una implementación exitosa.

Componentes o piezas para tomar en cuenta para implementar Inteligencia artificial en su organización

La implementación de inteligencia artificial (IA) en una organización implica una planificación cuidadosa, la consideración de varios factores y un enfoque estratégico. Hay herramientas, como la muy conocida ChatGPT, que se pueden adaptar a las necesidades específicas de la empresa y ser de lo más útiles para aplicarla en los procesos de trabajo diarios.

Para lograr que ChatGPT esté al tanto de los flujos de trabajo de la empresa, además de la información y datos de esta, se deben seguir varios pasos, siendo el primero:

Preparar los datos para modelarlos (vectorizarlos)

La preparación de datos para el modelado, a menudo denominada preprocesamiento de datos, es un paso crucial en la construcción de un modelo de IA. Las técnicas específicas que utilice dependen del tipo de datos que tenga y de la naturaleza de su tarea de IA. Lo primero que se debe hacer es recopilar datos relevantes para cada tarea que se le quiera solicitar a ChatGPT. Asegúrese de que su conjunto de datos sea representativo del problema que está intentando resolver.

Luego, se debe pasar a la vectorización. Convertir texto o datos categóricos en vectores numéricos que puedan usarse como entrada para modelos de aprendizaje automático. Las técnicas incluyen Bag-of-Words, TF-IDF (Frecuencia de términos-Frecuencia de documentos inversa), incrustaciones de palabras (por ejemplo, Word2Vec, GloVe), etc.

Procesamiento de datos para dejarlo listo para inteligencia artificial

Los datos, luego de que fueron recolectados y vectorizados de manera correcta para ser ingresados en ChatGPT, o cualquier herramienta de inteligencia artificial que decida utilizar, deben ser procesados y pasar por varias etapas para que el lenguaje natural pueda entenderlos. Se debe: 

• Convierta variables categóricas: si sus datos incluyen variables categóricas, codifíquelas en formato numérico. Las técnicas comunes incluyen codificación one-hot o codificación de etiquetas.
• Estandarizar o normalizar características numéricas: escale las características numéricas a un rango estándar para evitar sesgos.
• Manejar los valores atípicos: decida cómo manejar los valores atípicos, ya sea eliminándolos o transformándolos.

El texto, dividirlo en palabras individuales o subpalabras. Elimina palabras comunes que no aportan mucho al significado. Reducir las palabras a su forma base o raíz.

Uso de prompt para hacer preguntas y pedidos a la inteligencia artificial

Al interactuar con modelos de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, utilizar indicaciones, o prompts, es un enfoque común para hacer preguntas o solicitudes. Un prompt es un comando o entrada que se le da al sistema de IA para generar una respuesta.

Como consejo principal, hay que ser claro y específico en sus indicaciones. Cuanto más precisa sea su entrada, mejor será la respuesta de la IA. En lugar de consultas vagas, proporcione preguntas o instrucciones detalladas para obtener la información o la asistencia que necesita.

Una empresa que cuente con un ChatGPT ya entrenado con toda la información, datos y documentación de la compañía, puede utilizar esta ventaja para afianzar la ciberseguridad, mantener el control sobre sus datos y vela por que no salgan de sus instalaciones.

Las industrias con requisitos regulatorios estrictos pueden encontrar más adecuada la inteligencia artificial adaptada a sus necesidades. Mantener los sistemas de IA en el sitio permite a las organizaciones cumplir con las regulaciones de protección de datos y los estándares de la industria sin depender de servicios externos en la nube.

Langchain: el framework para trabajar la inteligencia artificial empresarial

¿Qué es Langchain?

Como lo explican en su documentación oficial “LangChain es un marco para desarrollar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Permite aplicaciones que son conscientes del contexto, conectando un modelo de lenguaje con fuentes de contexto (instrucciones rápidas, algunos ejemplos, contenido en el que basar su respuesta, etc.)”.

En resumen, LangChain es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores de software que trabajan con inteligencia artificial (IA) y su subconjunto de aprendizaje automático combinar grandes modelos de lenguaje con otros componentes externos para desarrollar aplicaciones basadas en LLM. El objetivo de LangChain es vincular LLM potentes, como GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI, a una variedad de fuentes de datos externas para crear y aprovechar los beneficios de las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Cómo usar Langchain para trabajar la inteligencia artificial local

Como lo habíamos explicado antes, Langchain está diseñado específicamente para crear aplicaciones que son soportadas por modelos de lenguaje, ideal para integrarla en un proyecto empresarial impulsado por una inteligencia artificial, como ChatGPT.

Langchain permite un nivel sofisticado de integración, permitiendo a la aplicación conectarse con otras fuentes de datos y también interactuar con todo el ambiente. El frameworrk puede conectar un modelo de lenguaje con otras fuentes de datos, permitiéndole incorporar los datos externos en su proceso de toma de decisión.

Para utilizar LangChain, primero debe elegir un proveedor de LLM. Hay varios proveedores de LLM diferentes disponibles, incluidos OpenAI, Cohere y Hugging Face. Después de elegir un proveedor de LLM, puede crear una aplicación LangChain creando una cadena, que es una secuencia de LLM que trabajan juntos para realizar una tarea. Por ejemplo, podría crear una cadena que primero utilice un LLM para generar un borrador de un texto. Luego, podrías utilizar otro LLM para editar el texto y mejorar su calidad.

Para cargar información local en Langchain, por ejemplo un PDF, se siguen los siguientes pasos: 

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
loader = PyPDFLoader("docs/your_pdf_name.pdf")
pages = loader.load()

Cada página es un Document. Un documento contiene texto (page_content) y metadatos.

len(pages)
page = pages[0]
print(page.page_content[0:500])
page.metadata

Langchain para la creación de prompt: templates para dar instrucciones a la inteligencia artificial

En la documentación oficial de Langchain explican “Un prompt para un modelo de lenguaje es un conjunto de instrucciones o entradas proporcionadas por un usuario para guiar la respuesta del modelo, ayudándolo a comprender el contexto y generar resultados relevantes y coherentes basados en el lenguaje, como responder preguntas, completar oraciones o participar en una conversación”.

Langchain ofrece a los desarrolladores la opción de templates para dar instrucciones directas a ChatGPT o cualquier herramienta que se utilice para la inteligencia artificial local. Explican su creación de esta manera: 

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful AI bot. Your name is {name}."),
        ("human", "Hello, how are you doing?"),
        ("ai", "I'm doing well, thanks!"),
        ("human", "{user_input}"),
    ]
)
messages = chat_template.format_messages(name="Bob", user_input="What is your name?")

Cómo poder conectar la inteligencia artificial local con el mundo

Conectar los sistemas locales de inteligencia artificial (IA) con el mundo implica integrar sus aplicaciones o modelos de IA con servicios, redes o plataformas externos. Langchain es una tecnología que le permite lograr esto. 

Exponga su funcionalidad de IA a través de API bien documentadas. Las API permiten que sistemas o aplicaciones externos, como Langchain, se comuniquen con su sistema de inteligencia artificial. Asegúrese de que los puntos finales de su API sean seguros y sigan los estándares de la industria.

Palabras finales

Contar con un sistema de inteligencia artificial local, como en este caso un ChatGPT donde hemos registrado todos los datos de la empresa, permite comparar esto con datos de todo el mundo utilizando un sistema de enlace, para así poder potenciar los procesos internos, mejorarlos y adaptarlos a las nuevas tendencias. Sugerimos:

• Definir objetivos e indicadores clave de rendimiento (KPI): Define claramente los objetivos que quieres alcanzar comparando datos. Estos objetivos podrían estar relacionados con mejorar la eficiencia, reducir costos, mejorar la precisión o lograr otras metas específicas. Identifique indicadores clave de rendimiento (KPI) que ayudarán a medir el éxito.
• Recopilación e integración de datos: Recopile datos relevantes de sus sistemas de IA locales. Esto puede incluir datos relacionados con procesos, métricas de rendimiento, interacciones de los usuarios o cualquier otra información relevante. Integre datos de diferentes fuentes para crear un conjunto de datos completo.
• Limpieza y preprocesamiento de datos: Limpie y preprocese los datos para garantizar la precisión y la coherencia. Aborde los valores faltantes o erróneos y formatee los datos de manera que sean adecuados para el análisis. Este paso es crucial para obtener información confiable.
• Análisis y comparación de datos: Utilizar técnicas estadísticas y analíticas para comparar los datos. Esto podría implicar comparar métricas de rendimiento, identificar tendencias o evaluar el impacto de diferentes variables en los flujos de trabajo. Las herramientas de visualización de datos pueden resultar útiles para presentar los hallazgos.

En Rootstack, tenemos el equipo de expertos ideal para ayudarle en la implementación de un sistema de inteligencia artificial adaptado a las necesidades específicas de su empresa, contáctenos. 

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