Aceleración del análisis con una solución de IA generativa (IA gen) del tamaño adecuado

OCO Global, Prolifics e IBM
Grupo de jóvenes empresarios con ropa informal elegante trabajando juntos en una oficina creativa
Enriquecimiento y contextualización de la información empresarial

Los clientes de OCO Global confían en sus conocimientos para ayudarles a hacer negocios en cualquier parte del mundo. Una de sus ofertas de servicios es el suministro de información detallada de la empresa, que sus clientes utilizan para elegir proveedores estratégicos, realizar la debida diligencia sobre posibles socios e identificar posibles clientes y acuerdos. 

Cuando la base de datos que sustentaba este servicio de información era relativamente pequeña (abarcaba unos cientos de miles de organizaciones), era posible que el equipo interno de OCO Global gestionara los datos. Sin embargo, cuando el equipo decidió obtener datos adicionales de un proveedor externo, se encontró con un desafío de escalamiento importante. OCO Global quería enriquecer los nuevos datos y, aunque este nuevo proceso solo tardaría alrededor de diez segundos por fila para un empleado calificado, había 13 millones de nuevas filas de datos. Esta enorme cifra implicó cuatro años sólidos de trabajo ininterrumpido.

Yeray Callero, director de tecnología en OCO Global, explica: "Para añadir valor al conjunto de datos, planeamos revisar la clasificación por sectores. Queríamos saber si algunas organizaciones podrían encajar en dos o más categorías y si sería apropiado ampliar nuestro conjunto estándar de sectores. Consideramos que llevaría una cantidad de tiempo inaceptable revisar y etiquetar los datos manualmente".

50 veces más rápido que la solución alternativa considerada El modelo de IA del tamaño adecuado combina rendimiento y eficiencia La solución se puede extender fácilmente a otros casos de uso
Prolifics se tomó su tiempo para explorar nuestro desafío empresarial, en lugar de limitarse a proponer la solución técnica que creíamos que necesitábamos. Identificaron la solución del tamaño correcto y trabajaron con IBM para optimizarla.
Yeray Callero CTO OCO Global
Elección del enfoque de IA adecuado para acelerar el procesamiento

Intrigado por la posibilidad de utilizar la IA generativa para revisar sus datos y sugerir categorías de sectores diferentes o adicionales, Callero y su equipo experimentaron con una API de OpenAI.

"El uso de la API de OpenAI produjo buenos resultados", dice Callero. "Sin embargo, desde que se hizo la llamada a la API hasta que se procesó, la respuesta tardó unos cinco segundos por fila, por lo que todavía nos quedaban dos años de tiempo de procesamiento sólido". 

En busca de un resultado mucho más rápido, OCO Global se puso en contacto con IBM y Prolifics, un socio comercial global de IBM con más de 3.000 empleados y un historial de éxito de 30 años. IBM Client Engineering y especialistas técnicos trabajaron con Prolifics para diseñar una solución basada en IBM watsonx.ai Estudio de IA que ofrece un rendimiento de ida y vuelta de 0,1 segundos por fila, 50 veces más rápido que el enfoque anterior. 

La amplia disponibilidad de modelos en watsonx.ai permitió a OCO Global encontrar el modelo que mejor se ajustaba a su caso de uso, equilibrando el rendimiento, la precisión y el coste. El equipo conjunto eligió un modelo de terceros que logra buenas calificaciones en razonamiento y clasificación, pero que también es relativamente pequeño y, por lo tanto, eficiente en términos de consumo de recursos. 

"IBM y Prolifics nos ofrecieron la capacidad y los recursos necesarios para alcanzar nuestros objetivos empresariales en un tiempo mucho más manejable: de dos años a un par de semanas", afirma Callero. 

Reducción del tiempo de obtención de valor y creación de una plataforma para el futuro

Al utilizar la solución de Prolifics, Callero estima que para 250 000 registros, se necesitan cuatro horas para seleccionar y limpiar los datos, pasarlos a través de watsonx.ai para su clasificación y procesar los resultados. Este plazo se compara muy favorablemente con los dos días estimados utilizando el enfoque anterior.

Actualmente, la solución es un producto mínimo viable (MVP): OCO Global lo está utilizando en subconjuntos de datos, revisando los resultados y ajustando las entradas y los procesos circundantes. 

"Queríamos empezar de la forma más sencilla posible", dice Callero. "Nos hemos dado un año para completar nuestra clasificación de datos, lo que nos permite adoptar un enfoque iterativo y también explorar otros posibles usos de watsonx.ai".

Otro posible caso de uso es clasificar grandes cantidades de archivos internos y facilitar a los empleados de OCO Global la búsqueda de documentación. Otra posibilidad es utilizar watsonx.ai para encontrar y resaltar posibles señales de mercado en artículos de noticias. 

"Prolifics e IBM Customer Success nos están ayudando a revisar y priorizar posibles proyectos", dice Callero. "Hoy tenemos una plataforma de trabajo para crear soluciones basadas en IA generativa, por lo que podemos centrarnos en la lógica empresarial y en lo que queremos lograr".

Y concluye: "La sólida asociación entre IBM y Prolifics ha sido sin duda uno de los factores de nuestro éxito. Prolifics se tomó el tiempo de explorar nuestro desafío empresarial en lugar de simplemente proponer la solución técnica que pensábamos que necesitábamos. Identificaron la solución del tamaño adecuado y trabajaron con IBM para optimizarla y ofrecernos las mejores opciones y precios. Ahora esperamos impulsar aún más el valor de la IA generativa a través de esta asociación".  

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Acerca de OCO Global

OCO Global (enlace externo a ibm.com) es una empresa de asesoramiento centrada en la tecnología, el comercio, la inversión y el desarrollo económico. Ayuda a los clientes a lograr resultados innovadores y sostenibles conectándolos con oportunidades en todo el mundo que crean prosperidad, empleo y crecimiento económico.

 

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Ejemplos presentados únicamente a título ilustrativo. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden ofrecer resultados esperados de forma general.