A medida que la inteligencia synthetic (IA) continúa dominando los titulares, el enfoque de la conversación está cambiando a los resultados e implicaciones para las empresas. Muchas grandes empresas están utilizando AI para automatizar tareas repetitivas, como la contabilidad, y aumentar la eficiencia operativa en normal. AI ha mostrado valor para las grandes organizaciones que tienen recursos para implementarlo cuidadosamente a través de sus propios modelos y software program LLM. Pero las pequeñas y medianas empresas (PYME) no tienen los mismos recursos, por lo que deben descubrir cómo usar mejor el poder de las LLM.
Uno de los principales desafíos es decidir qué funciona mejor para sus necesidades únicas de una manera segura que salvaguarda sus datos. Otro desafío: ¿cómo pueden las PYMES aprovechar el poder de los modelos de IA para competir con organizaciones más grandes?
Implementación de programas para eficiencia con disponibilidad limitada
En este mercado competitivo, las PYME no pueden permitirse el lujo de quedarse atrás de pares o organizaciones más grandes cuando se trata de desarrollos tecnológicos. Según un reciente Informe de Salesforce, 75% de las PYME Al menos están experimentando con IA, con el 83% de los que aumentan sus ingresos con la adopción de la tecnología. Sin embargo, hay una brecha de adopción. 78% de las PYME en crecimiento están planeando aumentar sus inversiones de IA, mientras que solo la mitad (55%) de la disminución de las PYME tiene los mismos planes.
Ya sea experimentando con la tecnología o no, una verdad permanece: las PYMES no pueden jugar en un juego contra compañías más grandes cuando carecen de la misma infraestructura y soporte de la fuerza laboral. Pero no tienen que sufrir por eso. Para las PYME con equipos más pequeños, la IA es una herramienta clave para mejorar la eficiencia, aprovechar las oportunidades de crecimiento y mantener el ritmo de los competidores que aprovechan la automatización de la toma de decisiones más inteligentes.
Por ejemplo, los equipos contables de las PYME pueden luchar con la velocidad, la eficiencia y la precisión, a menudo abrumados con los atrasos financieros. La IA puede cambiar el éxito de un equipo financiero, liberándolos de tareas contables repetitivas, al tiempo que les da confianza para cambiar su enfoque al análisis estratégico necesario para impulsar el negocio hacia adelante.
Para que los equipos más pequeños hagan la transición de la experimentación a la implementación estratégica, la tecnología necesita operar de manera eficiente con menos esfuerzo handbook, extrayendo concepts relevantes para la toma de decisiones mientras sigue siendo accesible para los empleados.
El héroe no reconocido: recuperación de generación aumentada
Para las PYME, el futuro de AI radica en la generación aumentada de recuperación (RAG). Los entornos de RAG funcionan recuperando y almacenando datos en varias fuentes, dominios y formatos accesibles para la persona que ingresa los datos. Con un sistema de RAG bien construido, las empresas pueden proporcionar sus datos patentados en contexto a un modelo poderoso. Utilizando el conocimiento normal y los datos específicos de la Compañía, el modelo puede responder preguntas utilizando solo los datos recuperados. Este enfoque permite que incluso las organizaciones más pequeñas accedan al mismo poder de procesamiento de negocios y contabilidad que los gigantes tecnológicos (Faang y más allá).
RAG brinda a las pequeñas empresas la capacidad de extraer información procesable de sus datos, competir a escala y adoptar la próxima ola de innovación sin costos iniciales o infraestructura masivos. Esto se hace utilizando un modelo de incrustación para vectorizar los datos para la recuperación. La capacidad de hacer una búsqueda semántica que aprovecha el procesamiento del lenguaje pure (PNL) en las fuentes de RAG permite que los LLM reciban los datos correctos y proporcionen una respuesta valiosa. Esto cut back enormemente las alucinaciones del programa porque RAG se basa en un conjunto de datos, lo que aumenta la confiabilidad de los datos.
Una de las grandes ventajas de RAG para uso comercial es que los modelos no están capacitados en los datos. Esto significa que la información puesta en el programa no se utilizará para el desarrollo continuo del software program synthetic. Para información confidencial, como los datos financieros y de contabilidad, las empresas pueden compartir información patentada para obtener información sin tener que preocuparse de que los datos se conviertan en conocimiento público.
Trapo a riquezas: cómo integrarse en flujos de trabajo
Las organizaciones pueden beneficiarse de la IA de la misma manera que los profesionales calificados dominan su oficio. Así como los electricistas entienden la interfaz entre la energía y la infraestructura, las PYMES deben aprender a adaptar el trapo para abordar sus necesidades únicas.
Una comprensión sólida de las herramientas también garantiza que las PYME apliquen AI para resolver efectivamente los desafíos comerciales correctos. Algunos consejos clave para que las empresas implementen el trapo incluyen:
- Curar y estructurar la base de conocimiento – Un sistema de recuperación es tan bueno como los datos que se alimentan con él. Las empresas deben invertir en la limpieza, estructuración e integrar su base de conocimiento, ya sea su documentación interna, interacciones del cliente o archivos de investigación. Una base de datos de vectores bien organizada (FAISS, Pinecone, Chroma) establecerá las bases para la recuperación de alta calidad.
- Optimizar la recuperación y la generación -Los modelos listos para usar no lo cortarán. Tune el recolector (recuperación densa del pasaje, búsqueda híbrida) y generador (LLM) para alinearse con el dominio de la compañía. Si un sistema no está recuperando los datos correctos, incluso el mejor LLM generará tonterías. Equilibre la precisión y el recuerdo para obtener la información correcta en el momento adecuado.
- Bloquear la seguridad y el cumplimiento – La adopción de IA en la empresa no es solo sobre el rendimiento, se trata de confianza. Implemente controles de acceso estrictos y garantice el cumplimiento de las regulaciones (GDPR o SOC 2). Si no se siguen estas reglas, una tubería de trapo podría convertirse en un pasivo en lugar de un activo.
- Monitorear, iterar, mejorar – Los sistemas de IA no son “establecidos y olvidados”. Para vigilarlos adecuadamente, los departamentos deben rastrear la calidad de la recuperación, medir la precisión de la respuesta y establecer un ciclo de retroalimentación con usuarios reales. Implemente la validación humana en el bucle donde sea necesario y refine continuamente las métricas de recuperación y el ajuste del modelo. Las empresas que ganan con IA son las que lo tratan como un sistema vivo, no como una herramienta estática.
La IA estratégica hace que la gestión empresarial efectiva
Si bien la IA puede ser un poderoso, si no abrumador, Rag proporciona un enfoque de adopción. Debido a que los programas de RAG extraen los datos ya aumentados de las empresas, permite rendimientos de inversión que son útiles para las necesidades únicas de seguimiento comercial y financiero de las PYME. Con la capacidad de extraer concepts ricas en contexto de los datos patentados de manera segura y eficiente, RAG permite que los equipos más pequeños tomen decisiones más rápidas y más inteligentes y cierren la brecha entre ellos y los competidores mucho más grandes.
El liderazgo de SMB que busca el equilibrio debe priorizar el trapo como una forma de encontrar eficiencia mientras asegura sus datos. Para que Thoseready va más allá de la experimentación y el crecimiento estratégico, Rag no es solo una solución técnica, es una ventaja competitiva.
