El uso de grafos de conocimiento para potenciar la inteligencia artificial en las empresas
En un escenario donde la preparación para una reunión crucial con un cliente es esencial, un representante de ventas en Glean, una empresa innovadora en búsqueda empresarial, recurrió a su potente herramienta de inteligencia artificial generativa. En cuestión de minutos, el sistema había revisado años de correos electrónicos, mensajes en Slack y llamadas grabadas, proporcionando una visión completa de la relación con el cliente y señalando oportunidades que habrían tomado horas descubrir manualmente.
Esta tecnología va más allá de un simple chatbot de inteligencia artificial. Se trata de un sistema de búsqueda sofisticado que entiende la compleja red de relaciones dentro de los datos de la empresa. ¿El resultado? Un nivel de insight que transformó la forma en que las empresas pueden operar.
El poder de esta tecnología no es solo teórico. Una de las mayores empresas de transporte compartido del mundo experimentó sus beneficios de primera mano. Después de dedicar un equipo completo de ingenieros para desarrollar una solución interna similar, finalmente decidieron hacer la transición a la plataforma de Glean.
«En cuestión de un mes, estaban viendo el doble de uso en la plataforma de Glean porque los resultados estaban ahí», dice Matt Kixmoeller, CMO de Glean, en una entrevista con VentureBeat realizada a finales de agosto de 2024. «Terminaron estimando que en toda su base de empleados, todos estaban ahorrando, en promedio, dos o tres horas a la semana encontrando información más rápido. Y eso significó más de $200 millones en ahorros para ellos a nivel global.»
Este retorno de inversión impresionante no es un incidente aislado. A medida que las empresas se apresuran a integrar la inteligencia artificial generativa en sus operaciones, una tecnología poderosa está emergiendo como el ingrediente secreto para aplicaciones verdaderamente transformadoras: los grafos de conocimiento.
El arma secreta de los ingenieros de datos
Para los ingenieros de datos, la presión para optimizar los flujos de datos, mejorar la calidad de los datos y aumentar el rendimiento de la inteligencia artificial, todo mientras operan bajo restricciones presupuestarias ajustadas, es constante. Aquí es donde entran en juego los grafos de conocimiento.
Al representar las complejas relaciones de datos en un formato intuitivo y flexible, los grafos de conocimiento están revolucionando la forma en que las empresas manejan, entienden y aprovechan sus vastos ecosistemas de información. Esta tecnología resulta especialmente poderosa cuando se combina con sistemas de Generación Aumentada con Recuperación (RAG), dando lugar a GraphRAG, un enfoque que mejora significativamente la precisión y la contextualización de las salidas de inteligencia artificial.
El mercado está tomando nota, con Glean asegurando una financiación masiva de $260 millones en su última ronda de financiación anunciada ayer. Desde soluciones llave en mano hasta implementaciones personalizadas avanzadas, los grafos de conocimiento ofrecen a los profesionales de datos un espectro de opciones para transformar sus estrategias de datos.
A pesar de que la inversión inicial puede ser significativa, los beneficios a largo plazo en integración de datos, rendimiento de la inteligencia artificial generativa y eficiencia operativa son sustanciales. A medida que la tecnología madura y se vuelve más accesible, los grafos de conocimiento están listos para convertirse en una herramienta esencial para los equipos de datos que buscan construir ecosistemas de datos más inteligentes, con conciencia del contexto y eficientes.
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