Panel simbolizando los sistemas de Q&A con letras.

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Los sistemas de Q&A (preguntas y respuestas) contextuales han revolucionado la forma en que las empresas acceden y gestionan el conocimiento. Responder preguntas a través de este tipo de herramientas permite a las organizaciones sacar provecho de su vasta reserva de datos. 

En este artículo, descubre qué son los sistemas Q&A contextuales y cómo funcionan, como así también cuál es el aporte de la IA para una gestión dinámica del conocimiento. Además, conoce cuál es la mejor estrategia para recuperar el conocimiento y por qué implementar servicios propios on-site o bajo infraestructura controlada permiten mejorar la seguridad de los datos.

No te pierdas este artículo imperdible para las organizaciones que buscan optimizar la captura y recuperación del conocimiento de tu organización.

Qué son los sistemas Q&A contextuales

Los sistemas de Q&A contextuales son esquemas de conocimiento basados en Contextos que se actualizan de forma constante. Tales sistemas utilizan Modelos de IA entrenados para buscar la información y extraer el conocimiento en forma de respuesta de lenguaje humano. 

Estos sistemas capturan las interacciones a través de todos los canales y almacenan la información sin importar el formato. Toda esta información es convertida en Contextos de Conocimiento por los sistemas de Q&A con tecnologías Transformers de IA. 

El Conocimiento y las porciones de información relevante queda almacenada en Datastores seguros, que por temas de compliance pueden residir on-site y son permanentemente actualizados. Así, los sistemas de Q&A Contextuales disponibilizan el conocimiento para que los usuarios de la organización lo consulten con lenguaje humano.

Estos sistemas para brindar respuestas a las preguntas de los usuarios pueden adoptar dos enfoques: 

  1. La respuesta Generativa: donde el sistema de Q&A aplica un modelo de AI entrenado para preparar una respuesta basada en los contenidos relevantes recuperados, aplicando tecnologías de proximidad vectorial en un datastore. 
  2. La respuesta por Extracción: En donde el modelo extrae la información relevante directamente de los Contextos y tópicos del datastore del sistema, aplicando técnicas de depuración de contenido para curar el contenido que se presenta como respuesta. 

Así, el uso de la IA en sistemas de Q&A contextuales, permite una gestión del conocimiento más dinámica y adaptativa. De esta forma, contribuye a sumar nuevo conocimiento en el momento, ahorrando tiempo y contribuyendo a la toma de decisiones basada en datos complejos.

Libro abierto vs. Libro cerrado, ¿cuál es la mejor estrategia para recuperar el conocimiento?

Las organizaciones se enfrentan al desafío de recuperar el conocimiento con eficiencia y agilidad, para lograrlo hay dos estrategias posibles. A continuación abordamos en qué consiste cada una de ellas y cuál es más conveniente.

  • Q&A a “Libro Cerrado”: Son sistemas que solo utilizan la memoria interna del Modelo para el almacenamiento del conocimiento. Sería el equivalente a que una persona responda a una inquietud utilizando sus propios aprendizajes, sin buscar información externa. 

    La desventaja de esta estrategia es que, por su forma de operación, estos Modelos en general de LLM (Large Language Models) no usan datos externos. Por lo que cada cambio requerirá de re-entrenar, o hacer un nuevo fine-tunning, actualizando con los nuevos conjuntos de datos. 

    Cada nuevo ciclo de entrenamiento puede tomar días, incluso semanas. Lo cual requerirá de un costo computacional y energético muy alto, haciendo que los Modelos que operan bajo este modo no resulten eficientes. 

  • Q&A sobre Contextos o “Libro Abierto”: Son sistemas que utilizan información y documentos que varían en forma permanente y este es el caso de la gran mayoría de las organizaciones. Gracias a la tecnología de la IA, se pueden disponer de respuestas generativas o extractivas con información actualizada y sin necesidad de someter a los Modelos de IA a constantes reentrenamientos. 

    Sería el caso de una persona que para resolver una pregunta consulta libros de una biblioteca y buscando en un libro en particular (el contexto) prepara una respuesta consistente con la inquietud en cuestión. 

    Por supuesto, no tendría sentido que esta persona recuerde o aprenda el contenido de todos los libros, y mucho menos actualizarse de forma constante con la última información. Tan solo sería necesario saber dónde está la información que necesita, cómo buscarla y presentar la mejor opción de respuesta. 

    Así, los contextos son procesados por los Modelos de IA para crear una respuesta en modo generativo en lenguaje natural y humano o extractivo. Lo cual da como resultado párrafos completos y relevantes.

Beneficios de implementar un servicio de LF Q&A

Una solución eficiente para el manejo del conocimiento en la organización es la implementación de sistemas de LF Q&A basado en contextos. Gracias a ellos, los usuarios pueden obtener respuestas a sus preguntas en lenguaje natural y obtener además las referencias del contenido. De esta forma, es posible aprovechar toda la información de los contenidos no estructurados como emails, manuales, propuestas, documentos de trabajo, etc.

Algunas de las ventajas de este tipo de sistemas podemos mencionar:

  • Gestión eficiente del conocimiento: al capturar el conocimiento de los colaboradores y transformar la información tácita en explícita, haciéndola accesible de forma permanente.

  • Optimización de los Recursos Humanos: liberándolos para enfocarse en tareas que agreguen más valor, en vez de repetir investigaciones y soluciones ya existentes.

  • Mejora en la toma de decisiones: al basarse en información completa, precisa y siempre actualizada.

  • Eficiencia operativa y reducción de costos: ya que disminuye el tiempo y esfuerzo necesario para acceder a la información. A la vez, que elimina la reinversión para recuperar y recrear la información ya conocida o previamente descubierta.

  • Adaptabilidad y escalabilidad: pudiendo manejar desde pequeños hasta grandes volúmenes de contenido no estructurado, manteniendo su eficacia y eficiencia.

  • Integración fluida con sistemas existentes y personalización para satisfacer necesidades específicas de cada organización.

  • Seguridad de datos y cumplimiento regulatorio.

Beneficios de implementar un servicio de LF Q&A

En el contexto actual, la seguridad y la privacidad de los datos son cruciales para cualquier organización. La elección de la plataforma tecnológica para implementar sistemas de Q&A, es más que una simple decisión operativa; es una cuestión estratégica de seguridad. 

Las organizaciones que manejan datos sensibles o confidenciales, sean propios o de sus clientes, necesitan considerar seriamente las implicaciones que tiene usar plataformas basadas en inteligencia artificial. El uso de servicios de proveedores como OpenAI u otros basados en la nube, pueden representar riesgos potenciales de filtraciones de datos y violaciones de seguridad.

Por eso, es más beneficioso usar servicios propios on-site o bajo infraestructura controlada, ya que no comparte datos con otras organizaciones. Dentro de las ventajas de este tipo de implementación podemos detallar:

  • Control total sobre los datos: al no depender de infraestructuras de terceros como OpenAI, las organizaciones mantienen un control completo sobre sus datos y sistemas. Esto elimina los riesgos asociados con el acceso no autorizado o la manipulación de datos sensibles por parte de terceros sin control de la compañía. 

  • Personalización, control y mantenimiento de las medidas de seguridad: por lo general, los proveedores externos rigen sus operaciones con políticas de seguridad genéricas. En tanto, operar sistemas de AI, en particular de Q&A, en forma interna o bajo infraestructura controlada, permite implementar medidas de seguridad personalizadas para ajustarlas a sus necesidades y requisitos reglamentarios y regulatorios.

  • Reducción del riesgo de exposición de datos: al mantener los datos de manera local o en una infraestructura privada.

  • Cumplimiento regulatorio: muchas industrias están sujetas a estrictas normativas sobre el manejo, almacenamiento y transmisión de datos. Aquí también resulta conveniente operar con sistemas que garanticen la aplicación de variaciones en los datos, evitando la intervención de terceros. Así, facilita la adaptación a las regulaciones y previene las complicaciones legales asociadas con el almacenamiento de datos en plataformas internacionales o gestionadas por terceros.

Aunque de alguna forma usar servicios externos puede parecer tentador, evitar el uso de infraestructura basada en proveedores externos para los sistemas de Q&A, resulta ser una medida de seguridad. Por una parte, es una estrategia proactiva para proteger los datos y, por otra parte, será una acción clave para garantizar el cumplimiento de las regulaciones. 

Como podemos ver, los sistemas de Q&A basados en IA representan para las organizaciones mayor agilidad operativa y una recuperación efectiva del conocimiento. A la vez, su implementación de forma interna o bajo infraestructura controlada contribuye a que las empresas tengan pleno control de sus datos y una gestión de la seguridad mucho más confiable.

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