La creciente demanda por la implementación de aplicaciones que emplean inteligencia artificial generativa ha llevado a muchas empresas a priorizar la optimización de la gestión de datos y la mejora de la experiencia del usuario. Un paso fundamental en este camino es la integración de fuentes de datos relevantes, lo que implica una considerable inversión de tiempo, recursos humanos y tecnología.
Para desarrollar una aplicación conversacional basada en inteligencia artificial generativa, las organizaciones deben crear conectores para sus fuentes de datos. Estos conectores permiten indexar la información, facilitando su acceso mediante modelos de lenguaje de gran escala. Este proceso requiere seleccionar índices adecuados para la búsqueda semántica y vectorial, construir una infraestructura para la recuperación y clasificación de datos, y desarrollar aplicaciones web robustas que puedan interactuar eficazmente con los usuarios.
Un ejemplo sobresaliente de esta tecnología es Amazon Q Business. Este asistente, completamente gestionado y potenciado por inteligencia artificial generativa, permite a las empresas responder de manera rápida y eficaz a preguntas críticas, crear contenido y realizar tareas de forma segura. La herramienta incluye conectores nativos que integran y sincronizan datos de diversas plataformas, como ServiceNow, Microsoft SharePoint y Salesforce.
Sin embargo, muchas compañías almacenan información valiosa en formatos no estructurados en intranets o sistemas de archivos inaccesibles mediante estos conectores nativos. Para solucionar este problema, Amazon Q Business ha introducido un conector de fuente de datos personalizado, que permite cargar contenido desde un espectro más amplio de fuentes de datos.
Este conector personalizado ofrece a las organizaciones la posibilidad de extraer información valiosa de aplicaciones de terceros mediante la integración de inteligencia artificial generativa y procesamiento de lenguaje natural. Al configurar este tipo de conector, las empresas pueden mejorar su capacidad para realizar preguntas específicas sobre políticas y procedimientos internos, como las relacionadas con beneficios para empleados o la identificación de responsables de datos.
La solución se ilustra con la configuración de una aplicación de ejemplo que incorpora políticas empresariales ficticias, estableciendo controles de acceso basados en permisos de usuario. Esto permite que diferentes usuarios, según sus credenciales, accedan a distintos niveles de información y produzcan respuestas precisas a sus consultas, usando la tecnología más avanzada en inteligencia artificial.
Conforme más empresas adoptan soluciones de inteligencia artificial generativa como Amazon Q Business, la gestión y aprovechamiento de sus datos evoluciona, permitiéndoles no solo aumentar su eficiencia, sino también innovar en respuestas y ofertas ante las necesidades del negocio.
