Ejemplo de prueba de concepto (PdC)

Cuando se trata del procesamiento eficiente de documentos y textos no estructurados, la inteligencia artificial (IA) puede aportar un enorme valor añadido. En esta entrada de blog, presentamos una prueba de concepto (PoC) para la implementación de un sistema asistido por IA para el procesamiento de documentos con Konfuzio.

¿Qué es una prueba de concepto?

Una prueba de concepto es una demostración práctica que demuestra que una idea, proyecto o sistema puede funcionar como se pretende. Una PdC puede servir para demostrar la viabilidad y los beneficios potenciales de una nueva tecnología antes de realizar grandes inversiones. Es un paso importante para minimizar los riesgos y aumentar la confianza en la tecnología. Para más información, consulte otro artículo: ¿Qué es una prueba de concepto?

¿Cuáles son las ventajas de un PdC?

En el mundo de los negocios digitales, el dominio de los datos no estructurados suele ser crucial. Aquí es donde Konfuzio, una solución especializada en IA, ofrece nuevas perspectivas. Una prueba de concepto (PoC) con Konfuzio no solo es una estrategia segura para poner a prueba la tecnología, sino que también abre una visión clara de los valores añadidos y los potenciales de la inteligencia artificial en el contexto profesional.

Además, la adopción temprana de Konfuzio podría posicionar a su organización como pionera tecnológica que mantiene el pulso de la innovación. Y eso es solo el principio: Konfuzio le permite dominar los requisitos normativos y llevar la seguridad de sus datos a un nuevo nivel cuando utilice IA.

Con una PoC, no sólo obtendrá una visión de las capacidades de Konfuzio, sino también una base sólida para tomar decisiones sobre su papel en el futuro de su empresa. Con Konfuzio se abre un mundo de posibilidades: ¿está preparado para explorarlo?

El proceso PoC con Konfuzio

Cuando encargue un PoC con Konfuzio, pasará por el siguiente proceso estructurado junto con nuestro equipo de expertos:

Plan de prueba de concepto (PdC) de IA2023-07-022023-07-092023-07-162023-07-232023-07-302023-08-062023-08-132023-08-202023-08-272023-09-032023-09-102023-09-172023-09-24Análisis de requisitos Criterios de éxito Recogida de datos para la formación Creación del plan de pruebas Análisis de datos Análisis de seguridad de datos Configuración del funcionamiento de la IA Formación de modelos Ajuste del modelo Ejecución y evaluación de pruebas Presentación de resultados Revisión y ajuste de los planes PdC Caso prácticoRecogida y análisis de datosAnálisis de seguridad de datos y configuración de operacionesFormación y ajuste de modelosPruebas y evaluaciónFinalización del PdCPlan de prueba de concepto (PdC) de IA
  1. Debate sobre casos prácticosEn primer lugar, entendemos sus requisitos específicos y el caso de uso deseado para el PoC. Podría tratarse, por ejemplo, del análisis de documentos contractuales, solicitudes de crédito u otros textos no estructurados.
  2. Definición de los criterios de éxitoAntes de iniciar la PoC, establecemos criterios de éxito que se utilizan para evaluar el rendimiento y la utilidad del sistema de IA. Pueden ser, por ejemplo, la precisión de la extracción, la velocidad de procesamiento u otras métricas específicas.
  3. Recogida y análisis de datosIdentificamos y recopilamos conjuntamente datos de muestra relevantes para entrenar y evaluar el sistema Konfuzio. Podrían proceder de documentos existentes en su organización o crearse específicamente para el PoC.
  4. Análisis de la seguridad de los datosLos datos son el núcleo de cualquier sistema de inteligencia artificial. Por lo tanto, es crucial que nos aseguremos de que sus datos estén seguros durante toda la PdC. En esta fase, analizamos los requisitos de seguridad de los datos, aplicamos las medidas de seguridad adecuadas y nos aseguramos de que todas las actividades cumplan las leyes de protección de datos.
  5. Configuración operativa de la IAPuesta en marcha: Una vez que hemos confirmado que el sistema de IA funciona eficazmente y que la seguridad de los datos está garantizada, ponemos el sistema en funcionamiento. Esto incluye la creación de la infraestructura necesaria, el establecimiento de procedimientos de funcionamiento y mantenimiento, y la formación de su equipo sobre cómo utilizar el sistema.
  6. Formación y ajuste de modelosNuestros científicos de datos utilizan los datos recopilados para entrenar modelos de IA específicos para sus requisitos. Al hacerlo, adaptamos el sistema a la estructura y las necesidades de extracción de los documentos pertinentes para lograr los mejores resultados posibles.
  7. Pruebas y evaluaciónEn PoC, evaluamos el sistema con una cantidad representativa de datos de prueba y valoramos la precisión de la extracción y el flujo de trabajo. Sus comentarios durante esta fase son cruciales para seguir mejorando el sistema y adaptarlo a sus necesidades.
  8. Finalización de la PdC y presentación de los resultadosTras probar y evaluar el sistema de IA, documentamos y presentamos los resultados. Estos incluyen un análisis del rendimiento del sistema con respecto a los criterios de éxito definidos y recomendaciones para la siguiente fase.

Este enfoque estructurado nos permite garantizar que el PoC satisface sus requisitos específicos y le ofrece una visión clara de las posibilidades y ventajas del procesamiento de documentos asistido por IA con Konfuzio.

Viabilidad técnica frente a valor profesional

A la hora de evaluar y planificar un proyecto de IA, es esencial tener en cuenta tanto la viabilidad técnica como el valor empresarial de los casos de uso propuestos. Mientras que la viabilidad técnica se centra en los retos tecnológicos y operativos que hay que superar para implantar y hacer funcionar el sistema, el valor empresarial se centra en los beneficios y el valor que el sistema puede generar para la empresa y sus clientes.

La viabilidad técnica y el valor profesional son dos caras de la misma moneda y siempre deben mantenerse en equilibrio. Una alta viabilidad técnica, por ejemplo mediante el uso de modelos avanzados de IA, no significa necesariamente un alto valor empresarial si los problemas o tareas resueltos son de poca importancia para la empresa. Del mismo modo, un caso de uso con un alto valor empresarial, como la mejora de la satisfacción del cliente, puede perder todo su impacto si no existe la viabilidad técnica.

Por lo tanto, al crear un PoC con Konfuzio, es crucial que trabajemos en estrecha colaboración con nuestros clientes para comprender y evaluar tanto la viabilidad técnica como el valor empresarial de cada caso de uso. Nuestro objetivo es encontrar un equilibrio entre estos dos aspectos que nos permita desarrollar e implantar un sistema de IA que sea a la vez técnicamente potente y técnicamente valioso.

Ejemplos PoC y casos de uso

La inteligencia artificial (IA) se ha abierto camino en numerosos sectores al hacer utilizables los datos no estructurados. Konfuzio, una solución avanzada de IA, utiliza algoritmos de análisis de texto y procesamiento de documentos para crear valor añadido en ámbitos como la sanidad, las finanzas, el comercio minorista, el transporte y la logística, y el sector energético. A continuación le mostramos ejemplos de cómo Konfuzio está revolucionando estos sectores y cómo puede usted beneficiarse de ello.

En el Sector sanitario el componente NLP y NLU de Konfuzio permite analizar en profundidad los informes médicos. Mediante el uso de algoritmos basados en transformadores como BERT, se pueden comprender mejor los textos clínicos y extraer información relevante para el diagnóstico y la planificación de terapias.

En Sector financiero, especialmente en el ámbito de la detección de fraudes, los métodos de aprendizaje profundo como la LSTM (memoria a largo plazo) pueden utilizarse para la detección de secuencias y la detección de anomalías. Ayudan a identificar patrones inusuales en textos no estructurados y datos de transacciones para detectar posibles fraudes.

En las zonas Agrupaciones de corredores, aseguradoras y reaseguradoras La IA de Konfuzio ofrece ventajas significativas mediante el uso de algoritmos NLP y NLU, así como técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Los modelos basados en transformadores, como BERT y GPT, permiten analizar e interpretar en profundidad documentos de seguros complejos, informes de siniestros y textos relacionados con pólizas. Ayudan a los grupos de corredores a extraer y procesar la información de forma rápida y eficaz. Las aseguradoras se benefician de una evaluación de riesgos automatizada y precisa mediante la aplicación de algoritmos de clasificación como las máquinas de vectores soporte (SVM) o los árboles de decisión. En reaseguros, los algoritmos de aprendizaje profundo, especialmente los LSTM, permiten analizar grandes conjuntos de datos secuenciales y, por lo tanto, respaldan la identificación de patrones de pérdidas y perfiles de riesgo. Konfuzio es una solución clave en estos contextos para aumentar la eficiencia y optimizar el manejo de datos no estructurados.

Para el Venta al por menor Konfuzio utiliza algoritmos de aprendizaje profundo y PLN para la clasificación de textos y el análisis de opiniones. Mediante el análisis de las opiniones de los clientes y las reseñas de productos, Konfuzio puede desarrollar un conocimiento profundo de las preferencias de los clientes y generar recomendaciones de productos personalizadas.

En la zona Transporte y logística La visión por ordenador se utiliza junto con la PNL para extraer y procesar información de distintos tipos de documentos. Mediante el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para la clasificación de documentos y modelos de transformadores para la extracción de texto, se puede extraer de forma eficiente información relevante de cartas de porte o instrucciones de entrega.

En Sector de la energía la combinación de PNL para analizar informes de texto y algoritmos de previsión de series temporales como LSTM o ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) es especialmente relevante. Con estos métodos, Konfuzio puede elaborar previsiones de consumo y producción de energía y ayudar a optimizar el funcionamiento de la red eléctrica.

En todos estos escenarios, Konfuzio se basa en la combinación de PNL, NLU, visión por ordenador y algoritmos generativos de IA para transformar datos no estructurados en información valiosa y resolver retos específicos del sector.

Más información sobre un PoC de IA

Si desea obtener más información sobre el proceso de creación de un PdC o está interesado en trabajar con Konfuzio para mejorar su procesamiento de documentos, no dude en ponerse en contacto con nosotros. Estaremos encantados de estudiar sus necesidades con más detalle y crear un PdC a su medida.

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