La inteligencia artificial generativa (IA generativa) se ha posicionado como una de las innovaciones más transformadoras en diversos sectores. Su capacidad para producir contenido nuevo y original está revolucionando la forma en que las empresas operan y ofrecen servicios. En el sector asegurador ofrece múltiples ventajas, como la optimización de la atención al cliente o la mejora de procesos internos críticos como la contratación de pólizas o la gestión de reclamaciones.
Según el informe de McKinsey sobre el estado de la IA, la adopción de capacitaciones de IA está en constante crecimiento, impulsando la innovación y la eficiencia en múltiples industrias. Sin embargo, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) enfrentan retos significativos, especialmente en cuanto a la obsolescencia de datos. Estos modelos, entrenados con enormes cantidades de información, no siempre reflejan los datos más actuales, lo que puede llevar a respuestas desactualizadas o inexactas.
Para abordar este problema, han surgido los sistemas Retrieval Augmented Generation (RAG, por sus siglas en inglés), ofreciendo una solución innovadora para mantener la relevancia y precisión de la información.
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