Hercules AI Lanza un Innovador Método de Línea de Ensamblaje para el Desarrollo de Aplicaciones Generativas de Grado Empresarial

Hercules AI, una empresa de inteligencia artificial generativa centrada en moldear el futuro del trabajo, ha desarrollado una metodología eficiente para implementar trabajadores virtuales de IA en las empresas. Anteriormente conocida como Zero Systems, la compañía también ha lanzado RosettaStoneLLM, un modelo diseñado para ayudar a las empresas en industrias reguladas a automatizar flujos de trabajo complejos que requieren toma de decisiones cognitivas.

Este innovador enfoque de "línea de ensamblaje" permite a las organizaciones seleccionar componentes prefabricados para crear y desplegar virtualmente trabajadores de IA de manera eficiente. Todos los componentes están prehechos, probados y configurados, eliminando la necesidad de pedidos personalizados. Hercules AI afirma que este método produce agentes de IA de alta calidad, rentables y fácilmente escalables. Las organizaciones solo necesitan ajustar el modelo para asegurarse de que se alinee con sus flujos de trabajo específicos.

Aunque muchas empresas pueden preferir bots personalizados adaptados a sus necesidades, lograr esto en sectores regulados puede demandar un tiempo y recursos financieros significativos, lo que podría incomodar a los clientes. Sin embargo, industrias como finanzas, seguros y servicios legales pueden ser más receptivas, ya que todos los componentes son analizados por organismos reguladores para garantizar el cumplimiento y la seguridad de los datos. Si este modelo funciona para otros en entornos regulados, ¿por qué no adoptarlo? La única personalización permitida sería con el modelo de lenguaje grande (LLM).

Además, Hercules AI ofrece RosettaStoneLLM, construido sobre Mistral-7B y WizardCoder-13B, con 7 mil millones de parámetros. Este LLM permite a las empresas convertir datos estructurados de diversas hojas de cálculo en formatos que la IA puede utilizar. Para las empresas reguladas con bases de datos extensas, convertir estos archivos en datos utilizables a nivel del sistema puede resultar costoso y laborioso. RosettaStoneLLM está diseñado específicamente para transformar grandes volúmenes de datos estructurados y adaptarlos sin problemas a los flujos de trabajo internos.

Los primeros resultados sugieren que RosettaStoneLLM puede superar a los modelos generales de GPT-4 en tareas como mapeo de entidades y generación de código en hasta un 30%.

Como explicó un portavoz de Hercules AI: “En sectores como seguros y finanzas, los datos estructurados son vitales para las operaciones. Por ejemplo, cuando una compañía de seguros prepara una cotización de seguro de salud, el cliente envía información de la base de datos de recursos humanos que a menudo varía en formato y estructura, junto con convenciones de nomenclatura únicas. Tradicionalmente, convertir estos datos para análisis internos lleva mucho tiempo. RosettaStone puede realizar esta transformación en segundos, una tarea que típicamente llevaría horas a los humanos.”

Con sede en Campbell, California, Hercules AI ha recaudado 12.1 millones de dólares en financiación de capital de riesgo. Aunque no se han divulgado cifras específicas de clientes, la empresa ha destacado su uso entre las empresas Fortune 1000 y el 30% de los mejores despachos de abogados en EE. UU.