Podcast - El impacto de la IA generativa en el panorama empresarial.

La IA generativa es una tecnología revolucionaria que está transformando múltiples industrias, desde la creación de contenido hasta el desarrollo de software.

Pero, ¿cómo está cambiando el panorama tecnológico y empresarial? ¿Cómo pueden las compañías aprovechar esta tecnología para impulsar la innovación y el crecimiento?

En este episodio hablamos con Rodrigo Aldecoa, experto en IA y socio de Lexa Go, para analizar cómo están utilizando la IA generativa en su compañía y los retos a los que se enfrentan.

¿Qué tipo de IA generativa utiliza Lexa Go para resolver dudas laborales? ¿Qué arquitectura y modelos utilizáis?

Toda la arquitectura de Lexa Go gira alrededor de nuestra base de datos de derecho laboral, que está creada desde cero por nuestro equipo jurídico durante años y, probablemente, y lo más importante de todo, es que ha sido diseñada específicamente para ser consumida por una inteligencia artificial.

Como con cualquier herramienta de IA, el origen, la calidad y el preprocesado inicial de los datos es lo que va a marcar el éxito del producto final. Puedes montar todos los algoritmos que quieras alrededor de tus datos pero, si estos no están estructurados como tus modelos necesitan, vas a conseguir un resultado mediocre.

Desde Lexa Go lo que queríamos era tener el control completo del resultado que nos devuelve la IA. Queremos poder actualizarla con la nueva legislación cuando sea necesario y, además, controlar la manera en la que responde al usuario.

Para eso, lo primero que necesitamos es una base de datos fuerte y bien estructurada, además de una arquitectura de IA avanzada alrededor de esta base de datos.

Utilizamos una arquitectura tipo RAG (Retrieval Augmented Generation) para explotar la base de datos y para poder localizar, de una manera mucho más eficiente, dónde se encuentra la información que contiene la respuesta a la consulta del usuario.

¿Cuáles fueron los desafíos técnicos a los que se enfrentó el equipo de desarrollo en la primera fase de desarrollo del producto?

El principal reto, que a la vez está ligado al que era nuestro principal objetivo, ha sido garantizar en todo momento la seguridad jurídica en nuestras respuestas.

La IA generativa, de vez en cuando, “alucina” y responde con argumentos que, aunque parece que son ciertos, cuando lees el detalle, no se ajusta exactamente a la realidad o a los hechos.

En nuestro caso, nuestros clientes son asesorías y departamentos de recursos humanos de empresas y, en ese sentido, no podemos permitirnos que Lexa Go conteste con algún dato que no esté acorde con la legalidad vigente.

Para hacer esto, la clave ha estado en la iteración constante entre nuestro equipo técnico y nuestro equipo jurídico, sobre todo en dos aspectos principales; por un lado, hemos optimizado el contenido y la estructura de nuestra base de datos para que sean inputs de LLMs.

Hemos ido prueba y error, sintetizando y redactando de una manera mucho más directa, porque es cierto que a los modelos de lenguaje no les gusta cómo hablan los abogados. Estos grandes modelos de lenguaje han sido entrenados con cantidad ingente de documentos que hay en Internet, pero el lenguaje legal es una minoría de ellos.

Por lo tanto, lo que entienden mucho mejor es el lenguaje natural. Lo que hemos hecho es ir hacia una base de datos con un sistema de bloques de información autocontenida, en lenguaje natural, y que además ya incluye los links a sentencias y normativas relacionadas con esa información.

Y por otro lado, hemos tenido que atar en corto a los modelos de GPT que proporciona OpenIA, para que “no alucine” y para que no busque información incorrecta.

Para ello, hemos utilizado ingeniería de prompting, forzando a que la generación de la respuesta final al usuario utilice única y exclusivamente la información de nuestra base de datos, y así hemos conseguido que “el grado de alucinación” de las respuestas sea prácticamente inexistente.

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Imagen de portada: Unsplash