Artículo de Michael Drogalis, Tecnológico Principal del equipo TSG de Confluent.
Hay mucho escepticismo en torno a la Inteligencia Artificial. Muchos la miran con recelo, pensando en los retos que puede conllevar. Otros, la ven como una oportunidad. Por ahora, el principal contacto que hemos tenido la mayoría de nosotros con la IA ha sido a través de ChatGPT, interactuando con esta plataforma. Sin embargo, ¿Qué pasaría si, en vez de jugar, usáramos ChatGPT para aportar verdadero valor a nuestra organización? Para llevar la generación de IA conversacional al siguiente nivel, es crucial integrar esta herramienta con el poder del Data Streaming, o streaming de datos, en tiempo real.
Una de las áreas más sensibles para las empresas es Customer Experience. Mientras que los bots no son la opción favorita de los clientes, ChatGPT queda muy lejos de estas soluciones y puede verdaderamente aportar valor a este área de la empresa. Hay truco: la clave es integrar el data streaming.
El modelo de ChatGPT es, básicamente, una amplísima red neuronal entrenada con contenido presente en Internet. Al entrenarse con un corpus de datos tan grande, GPT ha sido capaz de deducir una cantidad asombrosa de cosas sobre cómo conversar como un humano y parecer inteligente. Sin embargo, esto se queda corto para resolver dudas de clientes, ya que (afortunadamente) los datos personales siguen siendo privados.
Por ejemplo, en el caso de una aerolínea, ChatGPT será incapaz de responder a preguntas como “¿Puedo optar a un upgrade en mi reserva?”. La respuesta a esta pregunta depende de un gran número de factores, desde la identidad del pasajero hasta los puntos de fidelización, pasando por la capacidad del avión y la distribución de los asientos. Para la mayoría de las aerolíneas, estos datos se reparten en distintas bases de datos, archivos y aplicaciones SaaS, y muchos de estos formatos no están construidos para ser interactivos, lo que dificulta acceder a una visión unificada de los datos.
El streaming de datos es la clave para unificar todas estas fuentes y construir una perspectiva unitaria. El data streaming no es más que la recepción continua de eventos en tiempo real, como mensajes de chat. Al integrar el data streaming en ChatGPT, se abren nuevas oportunidades para mejorar su capacidad de generación de respuestas. En lugar de basarse únicamente en un conjunto estático de datos de entrenamiento, el modelo puede adaptarse y ajustarse constantemente a medida que llegan nuevos inputs y conversaciones. Hay numerosas herramientas para llevar a cabo esta interacción, como pueden ser los conectores de Confluent, que habilitan la lectura unificada de estos sistemas aislados.
La integración del data streaming en ChatGPT también mejora su capacidad para mantener conversaciones coherentes y naturales. Al recibir continuamente nuevos flows de información, el modelo aprende de las interacciones en tiempo real y se adapta a los cambios en el lenguaje y las preferencias del usuario. Esto permite una experiencia de conversación más fluida y personalizada, lo que resulta en respuestas más relevantes y satisfactorias.
El potencial revolucionario del streaming de datos en ChatGPT es innegable. Al combinar el poder de los modelos de lenguaje generativos con la recepción continua de eventos en tiempo real, se abre un nuevo mundo de posibilidades en la generación de inteligencia artificial conversacional en tiempo real. El acceso al contexto actualizado, la mejora en la capacidad de conversación y las diversas aplicaciones en diferentes sectores son solo el comienzo. A medida que firmas como Confluent avanzan en la investigación y las técnicas de implementación, podemos esperar un futuro donde la generación de respuestas en tiempo real alcance niveles de precisión y relevancia nunca vistos con anterioridad. Confluent trabaja para allanar el camino hacia una nueva era en la inteligencia artificial conversacional y su aplicación práctica para la optimización de los negocios, y es emocionante imaginar las infinitas posibilidades que nos esperan.
