En 2022, nos propusimos repensar nuestra estrategia de datos. La IA generativa (GenAI) requiere una base sólida de datos y API. G-P tenía la previsión de establecer una base sólida que nos permitiera dar forma a nuestro futuro con una transformación responsable de la IA.
Usamos la IA de manera responsable
El cumplimiento en toda la organización está en nuestro ADN. Como líderes de la industria en cumplimiento global de empleo, somos conocidos por pensar profundamente en cómo protegemos a nuestros clientes. Cuando adoptamos y creamos nuevas herramientas, consideramos todos los ángulos: legal, laboral, política, seguridad, arquitectura, ingeniería y datos.
La modernización con los datos primero
Cuando comenzamos nuestro viaje de modernización, hicimos de dos componentes la piedra angular de nuestro proceso:
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Arquitectura basada en dominios con una cuenta de AWS como límite. Cada contexto delimitado tiene su propia cuenta de AWS porque un solo equipo es el propietario total de ese contexto delimitado. Con cualquier arquitectura distribuida, la mayor parte de la comunicación es asíncrona y funciona a través de eventos. Un contexto limitado representa una capacidad comercial.
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Databrick’s Data Lakehouse contiene todos los datos estructurados y no estructurados. Ingerimos y limpiamos datos a través de un proceso de promoción. Los datos de nuestro nivel Gold se aprueban, limpian, etiquetan y validan. A medida que el lago escucha los eventos, la ingestión ocurre de manera eficiente sin esfuerzo adicional.
Ahora, los datos ingeridos de eventos no solo cumplen con las normas y están estructurados, sino que también están listos de inmediato para las perspectivas y aplicaciones impulsadas por IA. Hemos
democratizado los datos
con un conjunto de productos de datos que se pueden consumir en toda la organización para IA, agentes, informes, procesos y productos.
La innovación comienza con la experimentación
La innovación ocurre cuando todos tienen voz. Presentamos un Hackathon de IA anual en 2023 como una iniciativa clave. Claro, tenemos un laboratorio de IA dedicado, pero la innovación no recae en un solo equipo. Todos en la organización (no solo ingeniería) pueden participar y aportar ideas.
GenAI democratiza la innovación
Nuestro producto más nuevo, G-P Gia™ , comenzó como una entrada ganadora en nuestro hackatón inaugural. La premisa era simple: los líderes de RR. HH. tienen preguntas de cumplimiento y necesitan respuestas rápidamente. Las preguntas más comunes involucran a más de 180 países a los que prestamos servicios. La solución a este problema fue usar nuestros datos patentados para crear un modelo de IA específico de la empresa que pueda responder cualquier consulta.
Gia —y nuestros hackathons— son excelentes ejemplos de uso responsable de la IA en acción. Pudimos probar herramientas, explorar nuevas técnicas y educar al personal de una sola vez. Aún mejor, podríamos controlar conjuntos de datos y tener expertos internos a mano para ayudar al personal.
El uso reflexivo de la IA puede ser un desafío para las organizaciones durante la adopción rápida. Cada empresa deberá navegar por el uso y aprender cómo proteger a los clientes, al personal y a las partes interesadas. Nuestros primeros experimentos nos llevaron a las barandillas que nos guían hoy. La lección principal: Tenga cuidado con las herramientas que utilizamos, los datos que utilizamos para capacitar y cómo nos integramos con los sistemas existentes.
La herramienta de IA adecuada para el trabajo
En G-P , algunos departamentos utilizan el Mapeo de Wardley para enfocarse en las áreas más impactantes para nuestros clientes. Es fundamental con la innovación tecnológica que pensemos holísticamente en la capacidad. De manera similar, comenzamos nuestro viaje de IA antes de que OpenAI lanzara ChatGPT, pero cambiamos nuestro uso y nuestra elección de herramientas a medida que la locura de GenAI comenzó a acelerarse.
Cuatro perspectivas surgieron rápidamente de la experiencia:
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La innovación de hoy se convertirá en el producto básico del mañana. No tiene sentido intentar competir con proveedores de modelos de lenguaje grande (LLM).
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Manténgase fiel a sus cimientos. Independientemente del camino que tome la IA, nuestros valores fundamentales y las necesidades de los clientes permanecen sin cambios. Codificamos nuestra base y conocimiento con datos y API.
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Separe el agente del asistente. La IA puede ayudar a un usuario con una tarea (como un copiloto inteligente) o actuar como un agente que realiza la tarea en su nombre. Hacemos ambas cosas, pero no confundimos las dos.
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Confíe en los estándares, no en las herramientas. Cambiamos las herramientas cuando no satisfacen nuestras necesidades. Trabajar según los estándares es una buena práctica y nos libera para experimentar e innovar.
Las herramientas de IA que utilizamos varían según la necesidad, pero nuestro principio rector sigue siendo el mismo: los clientes no nos compran IA. Compran tecnología de RR. HH. sin fricción (y compatible).
La adopción responsable de la IA genera confianza
G-PLa fortaleza de es nuestra capacidad de adaptarnos y nuestra dedicación al cumplimiento, y trabajar en tecnología requiere una adaptación constante. Nuestras barandillas y uso intencional nos ayudan a adoptar la IA y minimizar el riesgo de maneras que generan confianza en los usuarios y clientes.
Hemos adoptado la IA sin perderse el ritmo. Hay muchas empresas y personas que se verán desafiadas por la IA. Al igual que muchas tecnologías, es increíble, pero no mágica. Comprendemos profundamente cómo funciona la IA e implementamos bases, por adelantado, que nos permiten crear tanto valor como podamos para nuestros clientes.
Dé forma a su estrategia en torno al uso intencional y responsable de la IA y obtendrá acceso a innovación, herramientas confiables y crecimiento sin límites.
