SAS y Microsoft han ampliado su alianza estratégica con el fin de mejorar la productividad de sus clientes, así como proporcionar pautas fiables y seguras para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.
Este nuevo paso en la colaboración entre ambas compañías, anunciada recientemente durante el SAS Explore en Las Vegas, busca dar respuesta a un reto crítico de los grandes modelos de lenguaje (LLM) que, aunque pueden crear experiencias conversacionales a partir de conjuntos masivos de datos, carecen de la capacidad de integrar cálculos cuantitativos de sistemas empresariales.
De esta forma, SAS y Microsoft están desarrollando conjuntamente una integración de IA generativa que combina la escalabilidad de Microsoft Azure Open AI con la orquestación de tareas empresariales de SAS y los análisis existentes utilizados por las empresas, para ayudar a tomar mejores decisiones operativas.
«Obtener valor de la IA generativa requiere una profunda experiencia en el sector, capacidades de IA de última generación y una gobernanza integral» afirma Bryan Harris, vicepresidente ejecutivo y director de tecnología de SAS. «Nuestra inversión de 1.000 millones de dólares en soluciones específicas para distintas industrias incluye la integración de capacidades de IA generativa precisas y fiables. La extensión de nuestra alianza con Microsoft nos permite ofrecer a las organizaciones una mejora en su desempeño gracias al uso de esta tecnología transformadora de forma responsable».
«Sabemos que SAS cuenta con la experiencia de haber desarrollado soluciones cuya implementación en distintos sectores ha sido un éxito, por eso estamos muy contentos de poder ampliar nuestra asociación para trabajar de manera conjunta alrededor de esta tecnología emergente» comenta Brad Carlstedt, director global de desarrollo de socios de Microsoft. «Al aprovechar la tecnología Azure OpenAI, podremos ayudar a las empresas de todo el mundo a aumentar su productividad y la confianza de sus equipos de desarrolladores”.
IA generativa: clave para la evolución y el progreso de SAS
Como parte de su inversión de 1.000 millones de dólares y su compromiso con la innovación responsable, SAS continúa trabajando en áreas clave que permiten mejorar la rapidez en la toma de decisiones. Así, la compañía líder en analítica ha hecho progresos en campos como la generación de datos sintéticos, la creación de gemelos digitales o los grandes modelos de lenguaje (LLM).
En cuanto a la generación de datos sintéticos, SAS ha sido pionera al patentar una extensión de las redes generativas antagónicas (GAN) para crear datos estructurados estadísticamente congruentes, que reflejen la complejidad de los entornos del mundo real.
Esta innovación permite preservar la privacidad, mitigar los sesgos y el cálculo de acontecimientos inesperados, a la vez que mejora de forma masiva los modelos predictivos, y reduce el coste de la información en sectores como el sanitario, bancario, asegurador, retailers o industrial.
La compañía, a su vez, sigue trabajando con clientes que crean simulaciones de gemelos digitales. De esta forma, las organizaciones pueden simular y optimizar sistemas complejos, como las cadenas de suministro o los centros de producción, siendo capaces de tomar decisiones más estratégicas, aumentar el valor y reducir así riesgos y pérdidas.
SAS también está investigando en profundidad la aplicación de grandes modelos de lenguaje (LLM) a problemas de la industria. Su experiencia con redes neuronales, deep learning, aprendizaje de refuerzo y procesamiento del lenguaje natural, acelera el tiempo de creación de valor de la IA generativa para los clientes de la compañía.
De hecho, ya pueden utilizar el poder de los modelos de IA generativa con la integración de SAS® Customer Intelligence 360, ayudándoles a agilizar las actividades de planificación de marketing, creación de contenidos y diseño de customer journeys.
Esta solución está estrechamente alineada con las directrices de la práctica de Ética de Datos de SAS y está basada en tres pilares fundamentales: garantizar la privacidad de los datos, mantener la supervisión humana del contenido generado por esta tecnología y crear resultados que sean interpretables y transparentes.
