IA aplicada y ciencia de datos

La IA generativa aplicada se refiere a la industrialización de modelos como GPT, Claude o Mistral a partir de datos propiedad de la empresa para automatizar las tareas empresariales. Diamétral implementa sistemas RAG, agentes autónomos y copilotos hechos a medida, con supervisión humana, gobernanza y medición del valor empresarial generado.

Un sistema de generación aumentada de recuperación (RAG) combina un modelo lingüístico con una base de conocimientos patentada para generar respuestas que se incrustan en sus documentos. Diametral utiliza los RAG en los contratos, procedimientos, catálogos de productos, catálogos de productos o bases de conocimiento complementarias, lo que elimina las alucinaciones típicas de los LLM generales y garantiza la trazabilidad de las fuentes.

La industrialización de un agente de IA implica sacarlo del modo de demostración para convertirlo en un sistema supervisado, medido y gobernado. Diametral supervisa a cada agente con medidas de seguridad (filtros de contenido, validación humana de las acciones críticas, registros completos) y mide el valor generado mensualmente para garantizar que sigan siendo un activo y no una caja negra.

Un POC demuestra la viabilidad en un perímetro pequeño, una IA industrializada trabaja en producción con SLA, monitoreo e integración en herramientas comerciales. Diametral evita el eterno síndrome del POC al establecer los criterios para la transición a la producción desde el principio: el volumen objetivo, la integración de los sistemas de información, la gobernanza y el ROI esperado.

Evitar las alucinaciones se basa en cuatro prácticas: anclar las respuestas en los documentos mediante un RAG, validar los resultados mediante reglas empresariales, establecer la supervisión humana en los casos delicados y hacer un seguimiento de cada respuesta para su auditoría. Diametral integra estas capas de forma predeterminada en cada implementación de IA generativa en las empresas.