Conoce MonkGPT: cómo crear tus propias herramientas de IA ayuda a proteger la marca
¿Qué he aprendido tras meses de experimentación con la IA? Estas herramientas han demostrado ser un superpoder para nuestro talento, pero depende de nosotros proporcionarles la capa adecuada; al fin y al cabo, nuestra principal preocupación es que tengan un vuelo seguro mientras afrontan los retos actuales y satisfacen las necesidades de nuestros clientes.
En Media.Monks, siempre estamos buscando formas de integrar la mejor tecnología de IA en nuestro negocio. Lo hacemos no sólo porque sabemos que la IA es (y seguirá siendo) altamente disruptiva, sino también porque sabemos que nuestra gente, conocedora de la tecnología e incesantemente curiosa, está destinada a experimentar con nuevas y emocionantes herramientas, y queremos asegurarnos de que esto ocurra de la manera más segura posible. Todos recordamos errores garrafales de los últimos meses, como la filtración de código privado al dominio público, por lo que no es de extrañar que nuestros equipos jurídico y de seguridad de la información hayan estado frenando un poco la tecnología que podemos adoptar, teniendo en cuenta la seguridad de nuestra marca y la de nuestros socios.
Así que, cuando OpenAI -la fuerza detrás de ChatGPT- actualizó sus condiciones de servicio, permitiendo a las personas que aprovechan la API utilizar el servicio sin que ninguno de sus datos se utilice para entrenar el modelo como configuración predeterminada, se nos presentó una gran oportunidad. Naturalmente, la cogimos con las dos manos y decidimos crear nuestra propia versión interna de la popular herramienta aprovechando la API de OpenAI: MonkGPT, que permite a nuestros equipos aprovechar la potencia de esta plataforma a la vez que incorporan nuestros propios controles de seguridad y privacidad. ¿Por qué? Para que nuestros talentos puedan utilizar una herramienta específica para su negocio y mucho más segura, con el objetivo de mitigar riesgos como la fuga de datos.
No podemos arriesgarnos a poner en peligro la protección de la marca.
Desde que la IA generativa apareció en escena, hemos estado experimentando con estas herramientas mientras explorábamos sus infinitas posibilidades. Resulta que las herramientas de IA son increíbles, pero no necesariamente vienen sin limitaciones. Además de no estar adaptadas a las necesidades específicas de las empresas, las plataformas públicas de IA pueden utilizar algoritmos o modelos patentados, lo que podría suscitar dudas sobre los derechos de propiedad intelectual y la titularidad. En línea con esto, estas herramientas públicas suelen recopilar datos, cuyo uso puede no ser transparente y no cumplir las políticas de privacidad y las medidas de seguridad de una organización.
El riesgo para la marca es lo que más nos preocupa, ya que nuestra máxima prioridad es proteger tanto nuestra propiedad intelectual como los datos de nuestros empleados y clientes. Curiosamente, una solución clave es crear las herramientas uno mismo. Además, no hay mejor manera de comprender realmente las capacidades de una tecnología que arremangarse y ensuciarse las manos.
Batir récords de implantación, a pesar de los obstáculos.
Al crear MonkGPT, no hubo necesidad de reinventar la rueda. Por supuesto, podemos formar -y formamos- a nuestros propios LLM, pero con el rápido éxito de ChatGPT, decidimos aprovechar la API de OpenAI y las populares bibliotecas de código abierto examinadas por nuestros ingenieros para introducir esta funcionalidad de IA generativa en nuestra empresa de forma rápida y segura.
De hecho, el principal obstáculo que tuvimos que superar fue interno. Nuestros equipos jurídicos y de seguridad de la información son críticos con las condiciones de servicio de las herramientas de IA, especialmente en lo que respecta a la gestión, propiedad y almacenamiento de los datos. Por lo tanto, necesitábamos alinearnos con ellos sobre el riesgo de los datos y las actualizaciones de las condiciones de servicio de OpenAI, que se habían modificado específicamente para los usuarios de la API, de modo que los datos transmitidos a través del servicio de OpenAI no se utilizaran para entrenar sus modelos de forma predeterminada.
Aunque OpenAI almacena los datos que se pasan a través de la API durante un período de 30 días con fines de auditoría (después de lo cual se eliminan inmediatamente), sus condiciones de servicio establecen que no utiliza estos datos para entrenar sus modelos. Si unimos esto a nuestra documentación interna sobre buenas prácticas, a la que todo nuestro personal tiene acceso y que se le insta a revisar antes de utilizar MonkGPT, nos aseguramos de minimizar cualquier posibilidad de que persistan datos confidenciales en el modelo de OpenAI.
Como he visto una y otra vez, no hay obstáculo lo suficientemente alto que nos impida convertir nuestras ideas en realidad y en herramientas útiles para nuestro talento. En sólo 35 días fuimos capaces de desplegar MonkGPT, ampliarlo a toda la empresa y lanzarlo en nuestra reunión global All Hands. Hablando de más rápido, mejor y más barato, este proyecto es nuestro lema manifestado. Por supuesto, no nos detuvimos ahí.
Incorporamos beneficios para nuestra plantilla.
Ahora mismo, tenemos nuestra propia interfaz y pila de aplicaciones, lo que significa que podemos empezar a crear nuestras propias herramientas y funcionalidades aprovechando todo tipo de tecnología de IA generativa. La intención es mejorar la experiencia del usuario y, al mismo tiempo, satisfacer las necesidades de nuestros casos de uso. Por ejemplo, estamos añadiendo funciones como la Prevención de Pérdida de Datos para aumentar la seguridad y la privacidad. Esto implica implementar formas de eliminar eficazmente cualquier posibilidad de que se envíe información sensible al ecosistema de OpenAI, con el fin de aumentar nuestro control sobre los datos, algo que no habríamos podido hacer si hubiéramos pasado directamente por el servicio de ChatGPT.
Otra función interesante que estamos desarrollando gira en torno al descubrimiento y la compartición inmediatos. Uno de los principales retos a la hora de aprovechar el software de un LLM basado en preguntas es averiguar cuáles son las mejores formas de preguntar algo. Por eso estamos trabajando en una función -que ChatGPT aún no tiene- que permite a los usuarios explorar las preguntas más útiles en todas las unidades de negocio. Por ejemplo, si eres redactor publicitario, la herramienta podría mostrarte las preguntas más eficaces que otros redactores utilizan o les gustan. Al integrar esta capacidad de descubrimiento en el uso de la herramienta, nuestro personal no tendrá que dar tantas vueltas para llegar al mismo destino.
En la misma línea, también estamos entrenando a los LLM para fines específicos. Por ejemplo, podemos formar un modelo para nuestros asesores jurídicos que descubra todas las señales de alarma en un contrato basándose tanto en el lenguaje para entidades jurídicas como en lo que han visto en contactos similares. Imagine el tiempo y el esfuerzo que puede ahorrar dirigiéndose a MonkGPT y, en función de su unidad de negocio, seleccionando el modelo con el que desea interactuar, porque ese modelo se ha entrenado específicamente para sus casos de uso.
Es sólo cuestión de tiempo que todos estemos impulsados por la IA.
Todos estos esfuerzos alimentan nuestra oferta global de IA. Al desarrollar nuevas funciones, no sólo avanzamos en nuestra comprensión de los LLM y la IA generativa, sino que también ampliamos nuestra experiencia para llevar estas herramientas al siguiente nivel. Se trata de preguntarnos: "¿A qué retos se enfrentan nuestras unidades de negocio y cómo puede ayudar la IA?" con el objetivo de proporcionar a nuestro talento los superpoderes adecuados.
Las verdaderas oportunidades residen en seguir entrenando los modelos de IA y explorar nuevos casos de uso.
Huelga decir que mi equipo y yo aplicamos este mismo tipo de pensamiento al trabajo que hacemos para todos nuestros clientes. Nuestra misión con la IA va mucho más allá de nuestra propia organización, ya que queremos asegurarnos de que las marcas con las que nos asociamos también se benefician de nuestras pruebas y errores. Esto se debe a que sabemos con absoluta certeza que tarde o temprano cada marca va a tener sus propios modelos que conocen su negocio desde dentro, al igual que MonkGPT. Si aún no ha asumido esta inevitabilidad, estoy seguro de que pronto lo hará. Mi equipo y yo tenemos las herramientas y la experiencia necesarias para personalizar la capa perfecta para ti, tanto si necesitas un poco de asesoramiento como si necesitas un apoyo integral.
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