Cogniware, s.r.o., ofrece productos analíticos innovadores basados en IA y servicios profesionales de élite para ayudar a sus clientes a identificar posibles amenazas a la seguridad y descubrir patrones ocultos de comportamiento sospechoso y delitos. Cogniware apoya a sus clientes con una plataforma de análisis de datos impulsada por IA llamada Argos, una solución de análisis de datos con amplia seguridad para investigación, análisis profundo, búsqueda de patrones y mucho más. La plataforma Argos se diseñó para recopilar, vincular y analizar eficazmente diversos formatos de datos, pero Cogniware vio la oportunidad de aumentar aún más la usabilidad de la plataforma.

Al aprovechar la IA para manejar interacciones de datos más complejas, Argos podría ser útil para sectores, como la aplicación de la ley y la banca comercial, donde el análisis de datos rápido y preciso es vital. Por lo tanto, Cogniware tuvo como objetivo agilizar la experiencia del usuario y aumentar la eficiencia general de la plataforma. Hacer que el sistema sea aún más intuitivo y fácil de usar, de modo que los usuarios puedan consultar datos mediante lenguaje natural y adaptar la plataforma a las necesidades específicas de los clientes, lo que refleja el compromiso de Cogniware de hacer que Argos sea útil para todos los investigadores.

Cogniware se asoció con IBM® Client Engineering para hacer un piloto de la integración de los modelos de LLM IBM® watsonx.ai en la plataforma Argos. El equipo se centró en permitir a los usuarios consultar datos en lenguaje natural, en el cual el sistema generaba automáticamente patrones analíticos. El piloto incluyó a personal de Cogniware e IBM y duró varios meses. El alcance del piloto incluyó datos internos de Cogniware, así como conjuntos de datos externos, lo que garantiza una evaluación sólida de las capacidades del sistema.

Durante el piloto, el factor clave fue el uso de LLM para traducir consultas de texto libre en patrones analíticos estructurados, minimizando así el riesgo de alucinaciones del modelo, que podrían proporcionar resultados falsos o engañosos. Según Dominik Regner, gerente de ventas de Cogniware: “Para tomar decisiones críticas, es necesario tener resultados precisos; no hay lugar para alucinaciones o errores cometidos por parte del LLM”. El piloto incorporó LLM para resumir textos y extraer entidades, lo cual mejora la eficiencia general de la plataforma. “Nos centramos en dos objetivos principales: poder procesar documentos no estructurados con LLM y agregar el conocimiento extraído a nuestro grafo, y consultar de manera eficiente los datos del grafo con lenguaje natural, todo de una manera intuitiva y altamente segura. Nuestros clientes necesitan tener confianza absoluta en las medidas de seguridad de sus datos confidenciales. Los resultados de nuestra colaboración con el equipo de IBM representan un punto de inflexión en nuestro camino para ofrecer software de analytics de autoservicio a usuarios orientados a los negocios”, dijo Martin Kovář, gerente de producto de Cogniware.