La IA generativa en acción: los clientes utilizan Cortex AI para obtener nueva información y acelerar la innovación

Durante años, las empresas han operado bajo la noción predominante de que la inteligencia artificial (IA) está reservada solo a los gigantes corporativos, aquellos con los recursos para que les funcione. Sin embargo, a medida que la tecnología avanza, organizaciones de todos los tamaños se dan cuenta de que la IA generativa no es solo un deseo:

Gracias a la plataforma de datos e IA unificada y fácil de usar de Snowflake, las empresas eliminan los trabajos manuales arduos, los cuellos de botella y la mano de obra propensa a errores que obstaculizan la productividad, y utilizan la IA generativa para ofrecer nueva información y fuentes de ingresos. ¿Pero cómo se refleja esto en la práctica?  

Hemos creado algunas de las soluciones de IA generativa más innovadoras que nuestros clientes utilizan actualmente en la producción. Sus historias demuestran cómo Snowflake y Cortex AI están poniendo los objetivos de la IA generativa al alcance de la mano e impulsando el valor empresarial en el proceso.

Johnnie-O mejora la precisión de los datos de direcciones de geocodificación para prestar un mejor servicio a los clientes

Al igual que muchas empresas de comercio electrónico, la marca de ropa casual de la costa este, Johnnie-O, conoce el valor en una simple dirección de envío. Unas pocas líneas de texto pueden proporcionar información demográfica valiosa sobre los clientes de la empresa cuando se vinculan a datos de la Oficina del Censo de EE. UU. : información como el ingreso promedio de los hogares en la zona, el porcentaje de personas con títulos, las tasas de empleo, las razas y etnias, etc. Al utilizar estos datos —que no solo proceden de los pedidos del sitio web, sino también de mayoristas y transportistas—, Johnnie-O puede empezar a conocer mejor su base de clientes y, en consecuencia, focalizar sus esfuerzos de marketing de manera más eficaz. 

Pero la empresa tenía un problema: no fue posible geocodificar un gran número de direcciones recopiladas, lo que impidió al equipo acceder a los datos relevantes de los clientes. Normalmente, la empresa ejecuta datos sin procesar de direcciones a través de una aplicación que ofrece coordenadas geográficas, lo que facilita el enlace a los datos del censo. Sin embargo, para Johnnie-O, muchas de estas direcciones fallaron por múltiples razones, que podrían ser tan nimias como un error o información que aparecía en el campo equivocado. Así que, en lugar de limpiar manualmente estos cientos de miles de puntos de datos, la empresa buscó que Cortex AI cambiara automáticamente el formato de los datos de direcciones desordenados. Después de introducir estas direcciones incorrectas en Cortex AI mediante un LLM de Llama, Johnnie-O redujo inmediatamente su tasa de fallos a solo un 2 %. 

Ahora, la empresa puede ejecutar sus algoritmos de segmentación de mercado con confianza, sabiendo que no hay agujeros significativos en los datos que los impulsan. Lo que hace esta hazaña aún más impresionante es que esto lo hizo una sola persona: Johnnie-O’s Analytics Engineer, Ricardo Lopez. “Cortex AI es muy fácil de usar e implementar, especialmente porque ya tenemos todos nuestros datos en Snowflake”, explica. “Snowflake y Cortex AI se han convertido en el centro de todo para nosotros”.

Usando Cortex AI, la agencia de personal sanitario IntelyCare confía en que las ofertas de empleo dejen de caer en el olvido 

Los trabajos de personal en el sector sanitario son fundamentales para el buen funcionamiento del sistema médico; también se están volviendo cada vez más complejos, ya que muchos estados prevén enfrentarse a la escasez de personal de enfermería en los próximos años. IntelyCare proporciona una plataforma completa que ayuda a poner en contacto a las organizaciones sanitarias con profesionales de enfermería cualificados para los puestos vacantes, ya sean puestos fijos, asignaciones de viajes o turnos por día. Con cientos de miles de puestos vacantes en todo el país en cualquier momento, la tarea de cubrir esos puestos empieza con la organización de las ofertas de trabajo. 

Aunque IntelyCare tiene relaciones directas con muchas organizaciones, muchos de los sistemas sanitarios más grandes prefieren publicar vacantes a través de un sistema de gestión de proveedores (vendor management system, VMS), al que solo pueden acceder agencias de investigación de antecedentes como IntelyCare. Sin embargo, para poder incluir estas oportunidades en su base de datos y aplicación, IntelyCare debe procesar cada publicación de forma organizada y relativamente uniforme. Esto, por supuesto, plantea un desafío, dado que cada VMS se adhiere a su propio sistema de prácticas estándar. No es raro que los campos se queden en blanco en algunas publicaciones o que los cuerpos de texto sean ininteligibles para las herramientas internas de IntelyCare. Como resultado, más del 30 % de las publicaciones de trabajo se perdían durante el procesamiento. 

Así que IntelyCare comenzó a utilizar LLM en Cortex AI para extraer rápidamente la información pertinente, tanto simple como compleja, de estos miles de puestos: especialidad, rango salarial, años de experiencia especializada necesarios, si los solicitantes locales pueden solicitar puestos itinerantes, etc. Así, IntelyCare puede organizar las publicaciones de forma meditada y sin miedo a perder oportunidades por, por ejemplo, formatos incompatibles. “Básicamente, hemos reducido a cero el 30 % de los puestos que se pierden”, afirma Benjamin Tengelsen, VP of Data Science de IntelyCare. Eso no solo ha mejorado la experiencia de usuario de los solicitantes, sino que también ha aligerado la carga de trabajo de los reclutadores de IntelyCare, que revisaban incansablemente las distintas publicaciones para encontrar a los mejores candidatos. 

De forma similar, Cortex AI también ayuda a Intelycare a gestionar y procesar el flujo constante de publicaciones que obtiene de las bolsas de trabajo públicas. El equipo, por ejemplo, había creado flujos elaborados para añadir etiquetas a los trabajos de manera adecuada y poder categorizarlos con facilidad; para añadir una nueva etiqueta se sería necesario crear y entrenar nuevos modelos, una orquestación compleja y un mantenimiento frecuente. “Ahora podemos reemplazar miles de líneas de código Python sin procesar por una sola consulta Cortex y, al mismo tiempo, ofrecer una experiencia del cliente mejorada”, explica Tengelsen.

Materializar un futuro con IA generativa para todos

Estas son solo algunas de las prometedoras formas en que las organizaciones de todos los sectores están trasladando sus aplicaciones de IA generativa a la producción en la actualidad. Gracias a la seguridad y gobernanza integradas de Snowflake, incorporar la IA de forma segura a un flujo de trabajo nunca ha sido tan fácil. Tanto si se utiliza Document AI como Cortex Search, Snowflake Copilot o Cortex Analyst (en vista previa pública), la plataforma de datos e IA unificada de Snowflake puede ayudar a crear aplicaciones empresariales de IA generativa. 

Para descubrir cómo otras empresas, como Bayer y Siemens Energy, utilizan la IA generativa para aumentar los ingresos, mejorar la productividad y prestar un mejor servicio a sus clientes, descarga el ebook sobre el éxito de los clientes de Snowflake Los secretos para alcanzar el éxito con la IA generativa.