Skello, una destacada solución de software como servicio (SaaS) en recursos humanos, ha introducido un asistente potenciado por inteligencia artificial (IA) para mejorar la experiencia del usuario y el acceso a datos. Con aproximadamente 20,000 clientes y 400,000 usuarios diarios en Europa, la empresa busca satisfacer las necesidades en constante evolución de diversos sectores, incluidos la hostelería, el comercio minorista, la salud, la construcción y la industria. Entre sus características destacadas se encuentran la creación de horarios, el seguimiento de tiempo y la preparación de nóminas.
La implementación de esta innovadora herramienta ha sido posible gracias a Amazon Bedrock, un servicio de gestión completo que permite acceder a modelos de base de alto rendimiento a través de una sola API. Este desarrollo busca abordar los desafíos de acceder a datos en un entorno de múltiples inquilinos, garantizando al mismo tiempo la seguridad de la información del cliente. La necesidad de los usuarios de acceder y entender sus datos de manera más efectiva resultó en la identificación de dos áreas clave: la rápida obtención de información no estructurada y la visualización de datos mediante gráficos.
Además, la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) permite la interpretación de preguntas en lenguaje natural, lo que resulta en consultas estructuradas precisas. Sin embargo, su implementación requiere consideraciones minuciosas en cuanto a seguridad y cumplimiento normativo, especialmente bajo regulaciones como el GDPR. Este enfoque ha incluido la creación de un sistema que no solo responde preguntas complejas de manera eficiente, sino que también mantiene un alto estándar de protección de datos.
Con una arquitectura orientada a la seguridad, la solución de Skello asegura que los controles de acceso y autenticación se apliquen antes de cualquier interacción con el modelo de IA. Esto previene accesos no autorizados y garantiza que la información no se contamine entre diferentes cuentas de clientes. Los beneficios de esta implementación incluyen tiempos de respuesta más rápidos, visualizaciones automáticas de datos y una experiencia de usuario más intuitiva, permitiendo que los usuarios sin conocimientos técnicos puedan generar representaciones gráficas de sus consultas de manera rápida y efectiva.
Como resultado, la democratización de la visualización de datos se está convirtiendo en una realidad, empoderando a los usuarios para narrar historias significativas a partir de sus datos, enriqueciendo así la toma de decisiones dentro de sus organizaciones.
vía: AWS machine learning blog
