Los mundos empresarial y jurídico están llenos de contratos y documentos complejos que deben leerse detenidamente para garantizar que se entienden, que cumplen una letanía de leyes y normas, y que se archivan y actualizan correctamente. El seguimiento de casos y conclusiones legales es un trabajo a tiempo completo.
Algunos de estos documentos pueden tener cientos de páginas y se tarda horas en revisarlos. Mayo Oshin, un ingeniero de inteligencia artificial del Reino Unido, quiere cambiar esta situación utilizando la IA. El último proyecto de Oshin, bautizado como Warren Buffett, está dirigido al sector financiero y los documentos.
Construí un analista financiero GPT-4 ‘Warren Buffett’ para ‘chatear’ y analizar múltiples archivos PDF (~1000 páginas) de @elonmusk‘s Tesla 10- k (2020-2022)gpt4 openai investing stocks finance pic. twitter.com/AX75f28mBA
– Mayo (@mayowaoshin) 27 de marzo de 2023
Oshin dice que bautizó al bot con el nombre de Buffett porque fue diseñado para analizar documentos financieros al estilo del famoso inversor en valor
Oshin, con sede en Londres (Inglaterra), contribuye a un marco de código abierto llamado LangChain que proporciona diversas herramientas y recursos para facilitar el desarrollo de aplicaciones de IA.
FYI esto fue impulsado por @LangChainAI , @pinecone y @OpenAI
– Mayo (@mayowaoshin) 27 de marzo de 2023
«Una tendencia entre las empresas es incorporar el concepto de recuperación en sus sistemas de IA», dijo Oshin a TCN en una entrevista. La recuperación se refiere a la capacidad de «conversar con los datos», y esta característica, añadió Mayo, se ha convertido en una necesidad crucial para muchas empresas.
Como alguien que ha estado experimentando con las capacidades de recuperación durante algún tiempo, Oshin dice que reconoció una creciente demanda de ejemplos prácticos de cómo la tecnología podría aplicarse a diferentes tipos de documentos y datos.
«Ha habido muchas quejas sobre lo que se tarda en leer los informes anuales», explica. «Por ejemplo, los inversores en Tesla pueden querer entender los factores de riesgo actuales o cómo está actuando la dirección, pero los informes anuales pueden tener cientos de páginas».
El objetivo del proyecto es mostrar cómo la IA puede ayudar a analizar documentos grandes y complejos, facilitando y agilizando la extracción de información relevante mediante capacidades de recuperación que permitan a los usuarios conversar con los datos y recibir percepciones significativas, lo que se espera que conduzca a una mejor toma de decisiones.
«Se puede pensar que recupera secciones relevantes del documento, en lugar de tener que leerlo entero, pero lo hace basándose en el lenguaje natural», explica Oshin.
Según explicó, la idea del chatbot era demostrar que es capaz de algo más que interacciones unidireccionales, en las que se han centrado los debates en torno a la IA.
«Normalmente, esto implica utilizar [ChatGPT] para realizar una tarea específica en un único archivo PDF o pieza de información», dijo. «Sin embargo, quería destacar que la demo puede realizar análisis a lo largo del tiempo utilizando un enfoque de series temporales». Un ejemplo es el análisis del rendimiento del flujo de caja a lo largo de varios años para revelar tendencias.
Vídeo tutorial en Youtube: https://t.co/Ocu3tVLKLS
Github repo (tenga en cuenta que esta es la plantilla original utilizada para la demostración adaptada a este caso de uso): https://t.co/DZ0sMKZpx8
Mi diagrama visual de la arquitectura del chatbot pdf a continuación… pic.twitter.com/VPjMZUDICv
– Mayo (@mayowaoshin) 27 de marzo de 2023
«Mucha gente cree que la IA es cara, pero en realidad puede ser rentable», afirma Oshin, y añade que cree que la razón por la que la tecnología se ha hecho viral es que la gente está a la vez entusiasmada y asustada por lo que la IA significa para el trabajo del conocimiento. Reconoce que es una preocupación que está impulsando parte del interés y el debate en torno a la IA y su impacto en la mano de obra.
«Lo que asusta es que la gente que trabaja en la investigación de la IA ni siquiera sabe de qué es capaz», añade Oshin. «Cuando se trata de algo que empieza a pensar por sí mismo, es una zona gris».
