En un avance tecnológico significativo, Crypto.com ha implementado un asistente de inteligencia artificial generativa en su plataforma, utilizando tecnologías de Amazon Web Services (AWS). Este desarrollo busca optimizar la calidad del servicio ofrecido a sus 140 millones de usuarios en 90 países.
Los asistentes de inteligencia artificial modernos enfrentan una serie de desafíos complejos. No solo deben proporcionar respuestas inmediatas a preguntas simples, sino también realizar acciones significativas que alineen con las políticas de la empresa. Para superar estos retos, la arquitectura modular se ha convertido en una solución clave, dividiendo el sistema en componentes especializados que funcionan de manera independiente pero colaborando en armonía.
Un elemento crucial en la mejora de estos sistemas es la ingeniería de prompts. Este proceso consiste en elaborar instrucciones que guían las respuestas de los modelos de lenguaje, algo fundamental en entornos empresariales donde la precisión es vital. La incorporación de ciclos de retroalimentación permite a estos modelos aprender de sus errores y ajustar sus respuestas, mejorando así su fiabilidad.
Un enfoque innovador es la crítica, que empareja los modelos de lenguaje grande (LLMs) con mecanismos externos para ofrecer retroalimentación. Este método permite a los asistentes de IA corregir sus salidas y adaptarse a situaciones desafiantes, incrementando su efectividad. Por ejemplo, un asistente que gestiona consultas sobre límites de crédito puede aprender a incluir procedimientos de verificación gracias a este sistema de crítica.
La retroalimentación no solo corrige errores, sino que también permite a los LLMs desarrollar una comprensión más profunda de las instrucciones. A través de varias iteraciones, los modelos ajustan sus estrategias, anticipando posibles malentendidos.
Crypto.com ha logrado transformar un conjunto básico de instrucciones en un sistema robusto y en constante mejora gracias a la retroalimentación iterativa. Durante las pruebas, alcanzaron una mejora notable en la tasa de precisión, pasando del 60% a un impresionante 94%, lo cual valida la efectividad de su estrategia.
Este enfoque ilustra cómo los asistentes de inteligencia artificial pueden evolucionar de ser sistemas estáticos a herramientas dinámicas y auto-mejorables. A futuro, el perfeccionamiento continuo de los mecanismos de retroalimentación y las técnicas de ingeniería de prompts será esencial para desarrollar sistemas cada vez más sofisticados y confiables.
