¿Cómo hacer un chatbot? En este artículo, te contamos cómo integramos GPT en nuestras operaciones a través de un nuevo sistema de chatbot de IA privado que nos ha permitido experimentar de forma más rápida y segura.

En una era en la que la inteligencia artificial (IA) está remodelando las industrias y revolucionando nuestra forma de trabajar, las empresas necesitan poder seguir el ritmo para ser competitivas. La urgencia no es solo ponerse al día, sino innovar y estar a la vanguardia de esta apasionante frontera. Y la IA se constituye como el núcleo de los procesos de toma de decisiones en este nuevo paradigma.

Empresas de todos los tamaños están pensando activamente en cómo aplicar la Inteligencia Artificial Generativa (Gen-IA) para transformar sus modelos de negocio. En esta transición, es necesario implicar a los equipos directivos y fomentar una cultura de innovación y adaptabilidad. Hay mucho en juego y las recompensas pueden ser inmensas.

Sin embargo, el camino impulsado por la IA no es sencillo. Requiere una sólida comprensión de la tecnología, una visión clara, y la voluntad de experimentar y aprender. Al embarcarnos en ello en Abstracta, comprendimos desde el inicio la necesidad de compartir nuestras ideas, nuestros logros y desafíos, para poder lograr un mayor aprendizaje.

Por ello, en este artículo, destacamos los problemas más habituales a los que se enfrentan las empresas cuando quieren experimentar utilizando ChatGPT, y cómo hacerlo de forma segura y controlada. Puede resultar de utilidad tanto para entusiastas de la IA como líderes.

Acompáñanos en esta lectura, y descubre todo lo que puedes lograr.

Comenzando

El camino de la integración de la IA en una empresa debe estar lleno de exploración, aprendizaje, adaptación y, sobre todo, experimentación. Cuando empezamos, en Abstracta sabíamos que los métodos tradicionales no serían suficientes. Necesitábamos trabajar con agilidad y creatividad, y prepararnos para aprender tanto de nuestros éxitos como de nuestros fracasos.

Este enfoque práctico nos permitió tener una idea real de nuestra capacidad para resolver tareas específicas y una comprensión clara de las habilidades y fortalezas de la IA. Algunas empresas han optado por utilizar ChatGPT directamente, mientras que otras han aprovechado alguna instancia o API de Microsoft Azure para garantizar la privacidad de los datos.

En nuestro caso, durante las primeras fases, nos planteamos muchas preguntas. ¿Cómo podríamos asegurarnos de que nuestra experimentación se ajustara a nuestros objetivos empresariales? ¿Cómo probar varios modelos sin poner en peligro nuestro presupuesto o nuestra seguridad?

Las respuestas no siempre estaban claras y, a veces, la complejidad parecía abrumadora. Sin embargo, sabíamos que mediante la prueba y el error, el aprendizaje continuo y la adaptación, podríamos forjar el camino que buscábamos.

Nuestros experimentos iniciales, y su documentación, nos abrieron las puertas a nuevas perspectivas, desafíos y oportunidades. Aprendimos las sutilezas de los distintos modelos, los matices de la integración de la IA en nuestros sistemas actuales y la importancia de la colaboración entre nuestras áreas. Nos dimos cuenta de que no se trata de un viaje en solitario, sino de un esfuerzo colectivo, en el que es vital contar con diversas perspectivas y habilidades.

Desafíos

La implantación de la IA en nuestra organización exigió un examen minucioso de numerosos desafíos. Nos concentramos en experimentar de manera segura y eficaz antes de comprometernos plenamente con la IA, lo cual requirió un enfoque multifacético:

• 🔐 Seguridad y privacidad: generar un uso seguro de datos y acceso al chat.
• 💸 Presupuesto: realizar una gestión de costos sostenible, ya que GPT-4 puede llegar a ser realmente caro cuando se empieza a utilizar activamente.
• 🌈 Enfoque multimodelo: ejecutar prueba de diferentes modelos dentro del chatbot, como Llama v2 o Vicuna.
• ♻️ Prompts & transferencia de conocimientos: facilitar la eficacia de las sugerencias y la transferencia de conocimientos en toda la organización. Una vez que alguien encuentra una buena idea para resolver una tarea específica, es necesario organizarla, clasificarla y compartirla.

Solución: crear un chatbot

A lo largo de muchos experimentos y su correspondiente documentación, debates y puestas en común, comprendimos que los desafíos a los cuales nos enfrentábamos eran señales que nos guiaban hacia una integración más sólida y eficaz de la IA.

Encontrar una solución adecuada no era solo cuestión de superar obstáculos, sino de aprovecharlos como oportunidades de aprendizaje. Nuestra solución tenía que ser tan flexible y dinámica como los desafíos que necesitábamos abordar.

¿Cómo crear un chatbot? Para aquellas personas, empresas y organizaciones sin una suscripción a Microsoft Azure, una muy buena opción es autoalojar un propio chatbot, tipo GPT, y configurar los proveedores de Gen AI detrás.

Con esto en mente, en Abstracta probamos algunos repositorios con resultados prometedores, pero aún necesitábamos una capa extra de seguridad, analítica y flexibilidad de modelos. Esto nos llevó a iniciar una colaboración de código abierto para proporcionar las características más necesarias: un chatbot privado autoalojado, seguro y controlado.

El resultado: un nuevo chatbot de IA

El trayecto recorrido nos enseñó que con el enfoque adecuado, la tecnología puede ser más que una herramienta, puede ser una aliada en la innovación. Nuestra solución abordó las preocupaciones con las siguientes características:

• 🏢 Inicio de sesión único: limitamos el acceso a las personas usuarias de nuestro dominio.
• 🔐Seguridad: al utilizar modelos de la fundación Azure AI, o modelos autoalojados, nos aseguramos de que nuestros datos se mantengan seguros y no estén siendo utilizados para entrenamiento.
• 💸 Control de presupuesto: acotamos el presupuesto por persona y por mes.
• ♻️ Compartir prompts: empezamos a experimentar con Vidura, pero luego nos dimos cuenta de que compartir prompts dentro de la interfaz de chat puede conducir a una mejor experiencia y compromiso.
• 📊 Analítica: monitorizamos el uso del chat, sin dejar de mantener las conversaciones privadas y seguras.
• 🚀 Multi-modelo: simplificamos la adición de diferentes modelos que están disponibles, como Llama v2 de Meta. Esto nos permitió añadir fácilmente otro modelo detrás del chat y utilizarlo con solo seleccionar el modelo de un cuadro combinado.

¿El resultado? Una plataforma que nos permite experimentar de forma más rápida y segura, e impulsar la colaboración entre áreas y líderes. Este proceso ha resultado no solo en construir un sistema, sino en forjar un nuevo camino para nuestra organización, en el cual ampliamos nuestros límites y transformamos los retos en oportunidades de crecimiento e innovación.

¿Te has enfrentado a retos similares o has evaluado crear un nuevo chatbot de IA? Si estás buscando ayuda con esto, no dudes en contactarnos para discutir cómo podemos ayudarte a hacer crecer tu negocio. Tenemos un equipo completo de innovación dedicado a explorar fronteras tecnológicas.

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