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viernes, julio 12, 2024
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IA: Audi y Storm Replay se unen para optimizar procesos

La iniciativa implica la implementación de un chatbot de basado en Retrieval Augmented Generation (RAG), con el propósito de hacer más eficiente y confiable el acceso a la información interna.

El chatbot de inteligencia artificial desarrollado por Storm Reply, utilizando la tecnología de inteligencia artificial generativa y creado a través del servicio Amazon SageMaker, tiene como objetivo proporcionar de manera instantánea información crucial a todos los empleados de Audi.

Esta información abarca desde la documentación de proyectos hasta evaluaciones de riesgos o datos de contacto, facilitando así una gestión efectiva del conocimiento en toda la organización.

El chatbot innovador se basa en inteligencia artificial generativa y se distingue por su capacidad para proporcionar respuestas pertinentes y significativas para la empresa. En caso de que una pregunta no pueda ser respondida con certeza debido a la falta de datos, el chatbot comunica esta limitación en lugar de generar una respuesta incorrecta.

Antes de responder a una pregunta, el chatbot recopila información relevante de una base de datos externa que puede ser predefinida por la empresa.

La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) permite optimizar los resultados del chatbot sin necesidad de cambiar el modelo subyacente, empleando así la moderna ingeniería de avisos.

Este enfoque asegura respuestas precisas y oportunas, mejorando significativamente la comunicación interna y elevando la productividad y la calidad de las decisiones laborales y resultados.

Michael Pawelke, Product Owner de AWS Foundation Services en Audi AG, destacó: “el chatbot de IA generativa desarrollado por Storm Reply está acelerando nuestro viaje a la nube. Este chatbot es un magnífico ejemplo de cómo se puede utilizar una tecnología innovadora para resolver casos de uso práctico en un tiempo de comercialización muy breve. Reduce las barreras de acceso al conocimiento de nuestras partes interesadas internas y debería requerir poco esfuerzo adicional su extensión a otros casos de uso”.

(Business Wire)

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