En lo que va de semana, hemos visto la IA generativa llegar a CRM desde Salesforce y a los chatbots de servicio al cliente de Forethought, y esos son solo los que he cubierto personalmente. Hoy, analizamos la entrada de IA generativa de ThoughtSpot, que le permite consultar sus datos usando lenguaje natural para obtener texto o un gráfico, según corresponda, con la respuesta correcta.
Este es un enfoque en el que Thoughtspot ha estado trabajando durante años. En 2019, cuando hablé con la empresa con motivo de su Serie E de 248 millones de dólares (en ese momento, la empresa estaba valorada en 1950 millones de dólares), ya estaba usando IA para convertir consultas en lenguaje sencillo como «¿cuál es el calzado más vendido en Portland?» ‘ en SQL detrás de escena y entregando una respuesta.
Eso no es tan diferente de lo que anuncia hoy, pero ahora depende de GPT-3 para permitir a los usuarios ingresar una consulta y obtener un resultado similar. Solo tomó algo de tiempo para que la tecnología se pusiera al día con la visión.
“Siempre quisimos construir una interfaz basada en la intención de lenguaje natural puro. De hecho, puedo decirles que hace cuatro años teníamos un proyecto interno para construir nuestro propio modelo de lenguaje grande. Hicimos una pausa porque sabíamos que cuando las capacidades del modelo de lenguaje grande público estuvieran disponibles, podríamos ponerlo en la cima. [of our our products] y ofrecer la mejor plataforma, la más flexible y altamente precisa, y eso es lo que hemos hecho”, dijo a TechCrunch el CEO de ThoughtSpot, Sudeesh Nair.
Quizás la mayor crítica de ChatGPT es que a veces da una respuesta incorrecta, pero es esencial que Thoughtspot brinde una respuesta precisa al usar la tecnología para consultar datos. En este sentido, la empresa aprovecha la API GPT-3 para ayudar a traducir el lenguaje natural a SQL, pero también agrega su propia capa para asegurarse de que entrega la única respuesta correcta porque con los datos no hay lugar para el error.
“Es por eso que si bien los modelos de lenguaje grandes tienen sentido, hacerlos confiables para la informática comercial, para consultas de bases de datos, es un cambio de juego completo y… en realidad hemos construido la pila de manera diferente para brindar precisión y confianza a escala en grandes empresas”, dijo Nair. .
La compañía entiende que no importa cuánto se esfuerce, no siempre lo hará bien, por lo que también ha creado un circuito de retroalimentación para informarles cuándo cometieron un error, ya sea por inexactitud o porque el cliente presentó los datos de manera diferente. de cómo lo hace el algoritmo.
El usuario puede cambiar la forma en que mide algo editando la consulta, o dando un pulgar hacia arriba o hacia abajo, según la respuesta, y el programa puede usar esta retroalimentación para ajustar las respuestas en el futuro.
Entran en juego diferentes tipos de IA, tanto cuando el usuario hace la pregunta como cuando Thoughtspot recupera y genera la respuesta. Además, Thoughtspot AI puede ayudar a los expertos en datos de las empresas a crear modelos de datos personalizados para sus datos de origen.
La compañía fue fundada en 2012 y ha recaudado más de $660 millones, según Crunchbase. Hoy se abre una versión beta privada de la nueva integración con GPT-3.