Amazon ha lanzado Amazon Q Business, un asistente empresarial impulsado por inteligencia artificial generativa que promete ayudar a las organizaciones a extraer un mayor valor de sus datos. Este sistema permite a los empleados acceder a fuentes de datos empresariales para encontrar respuestas, generar contenido y automatizar tareas, desde consultar políticas de recursos humanos hasta optimizar flujos de trabajo de soporte técnico. Todo esto, manteniendo el respeto por las permisos existentes y proveyendo citas claras.
El núcleo de sistemas como Amazon Q Business se basa en el concepto de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por su sigla en inglés), que permite a los modelos de inteligencia artificial fundamentar sus respuestas en los datos específicos de cada organización. Sin embargo, la implementación tradicional de RAG enfrenta limitaciones en entornos empresariales complejos. Preguntas que requieren una síntesis de información de diversas fuentes, como la comparación de paquetes de beneficios o resultados de proyectos a lo largo de varios trimestres, suelen dejar a los usuarios con respuestas incompletas y sin claridad durante el proceso.
Para abordar estos desafíos, Amazon ha introducido un nuevo enfoque conocido como RAG Agentic, que se basa en una estrategia de recuperación más inteligente y dinámica. Este enfoque utiliza agentes de IA que pueden planificar y ejecutar estrategias de recuperación sofisticadas, permitiendo respuestas más precisas y completas mientras mantienen la rapidez que los usuarios esperan.
Las nuevas capacidades de Amazon Q Business, que incluyen descomposición de consultas y eventos de respuesta transparentes, mejoran significativamente la experiencia del usuario. Por ejemplo, si un empleado pregunta sobre las políticas de vacaciones de dos estados, el sistema descompone la consulta en dos partes manejables, lo que permite una búsqueda más eficaz y evita la frustración por falta de información. Además, el usuario puede ver en tiempo real el progreso del sistema en la recuperación de datos, lo que aporta confianza.
La gestión del diálogo también ha sido mejorada, permitiendo un manejo más fluido de las conversaciones. El agente mantiene un contexto a lo largo de varias interacciones y realiza preguntas aclaratorias cuando encuentra ambigüedades, facilitando así que el usuario no tenga que repetir información anterior. Este enfoque hace que la interpretación de políticas o la solución de problemas técnicos sea más eficiente.
Otra innovación relevante es la optimización de respuestas, donde los agentes pueden evaluar y refinar sus respuestas dinámicamente, asegurando que la información sea completa y relevante. En situaciones complejas, esto permite que el sistema capture contextos relevantes, actualizaciones y excepciones sin perder de vista la conversación inicial.
Con Amazon Q Business, las organizaciones pueden experimentar interacciones más profundas y matizadas con sus datos empresariales, facilitando la consulta de escenarios complejos. Al permitir que los usuarios hagan preguntas detalladas con múltiples elementos, el sistema está diseñado para proporcionar respuestas más completas y precisas.
Esta excelencia en la recuperación de información y la capacidad de interacción consciente transforman cómo las empresas utilizan sus datos, todo dentro de un marco de seguridad que respeta los controles de acceso y permisos existentes. De este modo, Amazon se posiciona como un líder en el ámbito de la inteligencia artificial empresarial, permitiendo maximizar el potencial de los activos de datos.
vía: AWS machine learning blog
