La IA aplicada al análisis de datos en Tryton
Albert Cervera i Areny
Hola,
quiero hacerte cinco céntimos del primer lugar donde hemos aplicado la Inteligencia Artificial en Tryton.
Llevamos meses trabajando intensamente para llevar nuestra productividad y la de nuestros clientes mucho más allá y los llamados grandes modelos de lenguaje (LLM, del inglés Large Language Models) son una herramienta para dar un salto adelante importante.
Los modelos de lenguaje, permiten a los ordenadores hacer algo que nunca habían sido capaces de hacer y es "entender" el lenguaje natural. Es decir, podemos interactuar con la máquina escribiendo en castellano y ella nos entiende.
¿Un ejemplo?
¡Pues lo tenemos ya listo en Tryton!
El nuevo sistema de creación de paneles de control que incorporamos a principios de este año requiere que antes de poder crear una gráfica tengamos a punto una tabla de datos, la cual permitimos construir de diversas formas. Una de ellas es mediante consultas SQL.
SQL es un lenguaje de programación específicamente pensado para trabajar con la información de una base de datos y aunque SQL es muy potente no todo el mundo tiene habilidades para utilizarlo.
Eso sí, gracias a la IA, pronto esto no será una barrera porque ahora los usuarios pueden introducir qué es lo que quieren obtener en castellano y el sistema crea la consulta SQL:
Que el sistema sea capaz de generar consultas SQL no significa que lo sepa todo e igualmente es necesario entender bien la información que se está gestionando. En este ejemplo, sin ir más lejos, resulta que la propuesta que nos hace la IA es agrupar por la fecha de creación pero esto no es correcto, sino que debería tomar la fecha de la factura. Además, podríamos querer un orden distinto.
Afortunadamente esto no es un problema porque podemos ser más explícitos:
ET VOILÀ!
Incluso podemos darle una consulta SQL que hayamos creado nosotros manualmente y pedirle a la IA que la modifique para conseguir un resultado determinado.
Una vez tenemos la consulta SQL, podemos comprobarla dentro del propio Tryton para ver si es lo que esperábamos:
Por último, podemos hacer una gráfica de los datos:
En fase beta
Esta mejora y otras que te presentaré en las próximas semanas las tienen (o tendrán muy pronto) disponibles todos nuestros clientes que trabajan con las últimas versiones de Tryton en una fase beta, que mejoraremos a partir del feedback que obtengamos.
Conclusión
Utilizar el lenguaje natural para interactuar con el ERP puede ser una mejora de la productividad muy grande, y si has ido siguiendo los correos que he hecho estas semanas, sabrás que nos estamos centrando sobre todo en los cambios que podemos realizar desde NaN-tic para hacer más eficiente nuestro servicio.
Esta mejora permite reducir los costes de nuestros clientes porque podemos reducir el número de horas que desde NaN-tic debemos dedicar a ayudarles a analizar su información e incluso en algunos casos darles total autonomía.
Nos hemos propuesto no realizar un mismo trabajo dos veces y desarrollar software a medida con la misma eficiencia que el software estándar.
Y también potenciar las habilidades que hacen a las personas mejores que las máquinas. Y éste es un paso más en esa dirección.
Me enorgullece el trabajo que está haciendo todo el equipo para que esta tecnología pueda estar en manos de nuestros clientes y el resto del equipo de NaN-tic pocos meses más tarde de su aparición.
¡Ah! ¡Una última cosa!
Estoy pensando en realizar una pequeña charla / coloquio en nuestras oficinas para hablar del estado del arte de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la gestión empresarial.
Sería hacia noviembre.
Había pensado en tratar los siguientes puntos:
- Eliminar la magia y dar algunas intuiciones sobre cómo funciona
- Algunas de las últimas novedades en este ámbito
- Varias aplicaciones para la gestión empresarial
Sería en pequeño formato, bastante íntimo ;-)
¿Te interesaría venir? ¿Hay algún tema en particular en el que te gustaría profundizar?
¡Salud y buen fin de semana!
