Datos sintéticos, gemelos digitales y LLM, el triunvirato de SAS en materia de IA

Las Vegas sirve un año más como telón de fondo a una nueva edición de SAS Explore, el evento que organiza una de las históricas en materia de analítica de datos para presentar en sociedad su hoja de ruta y avances en innovación y desarrollo. Una cita imperdonable que concentra en la famosa The Strip a grandes personalidades del sector tecnológico. En esta ocasión, como no podía ser de otra manera, la inteligencia artificial (IA) ha logrado arrebatar el protagonismo a otros grandes anuncios dadas las posibilidades inimaginables que brinda. Una tecnología que para SAS representa el ahora y también el mañana más prometedor. De hecho, el próximo capítulo de la historia de la tecnología casi se está escribiendo solo; y es que los pasos agigantados con los que avanza obliga a las organizaciones a seguir el compás invirtiendo en creatividad e innovación.

Una apuesta estratégica

Según vaticina McKinsey, la IA generativa impulsará un crecimiento de los ingresos anuales de miles de millones de dólares en sectores como la banca, la alta tecnología, las ciencias de la vida y el comercio minorista. Áreas estratégicas e industrias críticas que conforman el epicentro del  radio de acción de SAS. Así, como parte de su inversión de mil millones de dólares en soluciones industriales, la compañía entregará “la última milla de la promesa de la IA generativa”. Para lograrlo, cuenta con un plan de acción diferencial con el que aspiran a situarse a la vanguardia de la próxima era tecnológica.

"SAS está siendo intencional con su enfoque de la IA generativa, los datos sintéticos, la simulación de gemelos digitales y los grandes modelos de lenguaje; y con razón", dijo Dan Vesset, vicepresidente del grupo de Analítica y Gestión de la Información de IDC. "Todas estas son capacidades críticas para permitir una mayor velocidad de decisión, un objetivo clave entre los ejecutivos que están asignando inversiones hacia las últimas iniciativas de IA, analítica y datos”. En este sentido, continuaba, “la reputación de SAS como defensor de la IA ética implica proporcionar a los clientes una orientación sólida sobre estas tecnologías transformadoras, lo que es especialmente importante cuando hay mucho en juego para los clientes de sectores que manejan datos sensibles como la banca y la sanidad”.

Misión: exprimir el valor del dato

Partiendo de esta premisa, la compañía continúa trabajando mano a mano con clientes que crean simulaciones de gemelos digitales en los sectores de la fabricación y la logística. En cuanto a la generación de datos sintéticos, SAS colabora con clientes de los sectores bancario y sanitario. De igual forma está investigando ampliamente la aplicación de grandes modelos de lenguaje (LLM) a problemas de la industria con un enfoque principal en la entrega de resultados confiables y seguros a los clientes. “Obtener valor de la IA generativa requiere una profunda experiencia en el sector, capacidades de IA de última generación y una gobernanza integral”, exponía sobre las tablas del centro de convenciones del hotel Aria Bryan Harris, vicepresidente ejecutivo y director de Tecnología de SAS.

En este punto, insistía: “SAS ofrece de forma única todo esto en nuestra cartera". Continuaba detallando que la inversión de 1.000 millones de dólares en soluciones industriales de la firma incluye la integración de capacidades de IA generativa fiables que son “precisas, explicables y defendibles”. “El software de SAS se emplea a menudo en misiones críticas de nuestros clientes, no podemos permitirnos el lujo de tener razón solo a veces”.

De la teoría a la práctica: áreas de trabajo en marcha

Representantes corporativos optaron por aprovechar el SAS Explore 2023 para demostrar el progreso de las innovaciones de la compañía con IA generativa de confianza pasando así de la teoría a la práctica. Pusieron el acento, en primer lugar, sobre la generación de datos sintéticos. “SAS ha sido pionera en una extensión patentada de las redes generativas adversariales (GAN) para crear datos tabulares estadísticamente congruentes que reflejen la complejidad de los entornos del mundo real”, explicaban. Una capacidad que permite la preservación de la privacidad, la mitigación de sesgos y la observabilidad de eventos anómalos, además de servir de base para los gemelos digitales.

Precisamente el segundo gran caso de éxito de la innovación de la compañía se centra en los conocidos como digital twins. Para planificar las interrupciones y mejorar la capacidad de recuperación, las organizaciones necesitan simular y optimizar sistemas complejos como las cadenas de suministro y las plantas de fabricación. Construir un gemelo digital de un sistema físico permite a una organización “tomar decisiones más estratégicas, aumentar el valor y reducir los riesgos y las pérdidas”. En este ámbito SAS trabaja con instituciones y compañías como el Federal Public Service Finance y Wienerberger para optimizar las operaciones, diagnosticar mejor los problemas y mejorar las medidas de mantenimiento predictivo.

El tercer campo tiene que ver con los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés). “Los grandes modelos lingüísticos son un elemento clave del movimiento de la IA generativa. Y para ofrecer un valor real a las empresas, estos modelos fundacionales deben ajustarse a los casos de uso de la industria, preservando al mismo tiempo la privacidad de los datos”. La experiencia de SAS en redes neuronales, aprendizaje profundo, aprendizaje de refuerzo y procesamiento del lenguaje natural “acelera el tiempo de creación de valor de la IA generativa para los clientes”. De hecho, los clientes de la firma ya pueden utilizar los modelos de IA generativa con una integración de SAS Customer Intelligence 360. Esto, dicen, ayuda por ejemplo  a los profesionales del marketing a agilizar las actividades de planificación, creación de contenidos y diseño de recorridos.

Ampliación de la colaboración con Microsoft

SAS y Microsoft han extendido su alianza con el fin de ofrecer mejoras de productividad a los clientes y, al mismo tiempo, proporcionar barandillas seguras y de confianza en el desarrollo de la IA. "Sabemos que SAS destaca en soluciones industriales con una amplia variedad de experiencia, y estamos entusiasmados de ampliar nuestra asociación con esta tecnología emergente", ha dicho Brad Carlstedt, director global de Desarrollo de Socios de Microsoft. "Al aprovechar la tecnología Azure OpenAI, podremos ayudar a las empresas globales a aumentar la productividad y la confianza de sus equipos de desarrolladores".

El punto fuerte de los LLM es su capacidad para crear experiencias conversacionales a partir de conjuntos de datos masivos; sin embargo, no están diseñados para integrar cálculos cuantitativos de sistemas empresariales. Este es el reto crítico por el que SAS y Microsoft se están asociando. En este sentido ambas multinacionales están desarrollando conjuntamente una integración de IA generativa que combina la escala de Microsoft Azure OpenAI con la orquestación de tareas empresariales de SAS y los análisis existentes utilizados por las empresas para tomar decisiones operativas. Una integración que estará disponible “en una vista previa privada en el cuarto trimestre de 2023”.