Estrategia e implementación de IA generativa.
Despliegue una inteligencia artificial generativa que aporte valor empresarial real: yendo más allá de las demostraciones de chatbots hacia sistemas de GenAI integrados en sus flujos de trabajo más críticos, fundamentados en su conocimiento y sus datos propios, y gobernados para garantizar precisión y fiabilidad.
Servicios de inteligencia artificial
La situación — Cuándo acuden los clientes a nosotros
Las organizaciones acuden a nosotros para la estrategia e implementación de GenAI cuando:
- Los pilotos de GenAI han demostrado potencial pero se han estancado en el escalado a nivel empresarial, porque los fundamentos de datos, la arquitectura de la información, el diseño de la recuperación, la gobernanza y la preparación organizativa para GenAI en producción nunca se abordaron adecuadamente
- Los sistemas de IA producen resultados poco fiables, con alucinaciones o inconsistentes, y la causa raíz es una base de conocimiento y contenido sin estructurar y sin gobernanza, más que una limitación del modelo (un problema que Iknow está en una posición única para diagnosticar y resolver)
- La dirección reconoce que la GenAI solo es tan buena como el conocimiento sobre el que razona, y quiere construir la GenAI sobre una base de información debidamente estructurada, gobernada y semánticamente rica, en lugar de esperar que el modelo compense una calidad deficiente del contenido y los metadatos
- Organizaciones que buscan construir una ventaja propia con GenAI: ajustando modelos con su conocimiento organizativo único, desplegando sistemas RAG fundamentados en contenido gobernado y creando aplicaciones de GenAI que reflejen la experiencia de la organización en lugar del conocimiento genérico de internet
Qué hacemos — Nuestro enfoque
// Fase 1
Priorización de casos de uso de GenAI y diseño de arquitectura
Identificamos y priorizamos las oportunidades de GenAI de mayor valor —evaluando los casos de uso según el valor de negocio, la preparación del conocimiento y los datos, la viabilidad técnica y el riesgo de IA responsable— y diseñamos la arquitectura de la solución de GenAI: selección del modelo de base, diseño del sistema RAG, enfoque de ajuste fino, especificaciones de las canalizaciones de datos, arquitectura de integración y controles de IA responsable.
// Fase 2
Preparación de la base de conocimiento y contenido
Preparamos la base de conocimiento y contenido sobre la que razonará el sistema de GenAI, aplicando la experiencia distintiva de Iknow en gestión de la información y gestión del conocimiento para estructurar el contenido, enriquecer los metadatos, diseñar taxonomías y ontologías para la recuperación semántica y gobernar los activos de conocimiento que determinan la calidad de los resultados de la GenAI. Esta es la fase en la que la ventaja competitiva de Iknow es más visible.
// Fase 3
Arquitectura RAG y optimización de la recuperación
Diseñamos e implementamos la canalización RAG: estrategia de ingesta y fragmentación de documentos, enfoque de embeddings, selección de la base de datos vectorial, arquitectura de recuperación, diseño de la inyección de contexto y la optimización iterativa de la calidad de la recuperación que determina si el sistema de GenAI produce resultados precisos y fundamentados.
// Fase 4
Desarrollo del modelo, ajuste fino y construcción de la aplicación
Construimos la aplicación de GenAI: ajuste fino de los modelos de base con datos propios cuando procede, desarrollo de la capa de aplicación (interfaz de usuario, API, integración con sistemas empresariales), implementación de barreras de seguridad y validación de resultados, y despliegue en el entorno de nube preferido del cliente.
// Fase 5
Gobernanza, monitorización y mejora continua
Implementamos controles de gobernanza específicos para GenAI: monitorización de alucinaciones, métricas de calidad de los resultados, protocolos de supervisión humana y el ciclo de mejora continua que mantiene un alto rendimiento de la GenAI a medida que evolucionan el contenido, los modelos y las necesidades de los usuarios.
Qué recibe — Los entregables
- Cartera de casos de uso de GenAI con priorización según valor, preparación y riesgo
- Arquitectura de la solución de GenAI: selección del modelo, diseño de RAG, enfoque de ajuste fino, canalización de datos, integración y controles de IA responsable
- Preparación de la base de conocimiento y contenido: activos de contenido y conocimiento estructurados, enriquecidos e indexados semánticamente
- Implementación de la canalización RAG: fragmentación, embeddings, arquitectura de recuperación y optimización de la calidad
- Modelo de base ajustado (cuando corresponda) con validación de rendimiento documentada
- Aplicación de GenAI completa: interfaz de usuario, API, integración empresarial y barreras de seguridad
- Controles de gobernanza de GenAI: monitorización de alucinaciones, validación de resultados, supervisión humana y registro de auditoría
- Programa de mejora continua: métricas de calidad, monitorización y cadencia de reentrenamiento
La GenAI solo es tan buena como el conocimiento sobre el que razona, y nadie entiende las bases de conocimiento mejor que Iknow.
Construimos la GenAI sobre contenido estructurado y gobernado: la diferencia entre una IA que produce respuestas fiables y una IA que inventa respuestas con aparente seguridad.