La startup apre la strada a un nuovo caso d’uso per l’IA generativa: creazione di applicazioni aziendali
L’ IA generativa è tra le più grandi tendenze dell’intelligenza artificiale (AI) nel 2022, introducendo gli utenti di tutto il mondo a nuove funzionalità come la generazione automatizzata di testo e immagini.
La startup londinese Qatalog sta adottando un approccio diverso alla tecnologia emergente. L’azienda utilizza l’IA generativa per aiutare a creare e abilitare applicazioni di collaborazione aziendale. Qatalog è emerso di nascosto nell’ottobre 2020 con l’obiettivo di aiutare le organizzazioni a unificare strumenti e progetti aziendali.
Non mancano gli strumenti di produttività e collaborazione per le organizzazioni. Non è necessariamente una buona cosa. Qatalog ha collaborato con la Cornell University nel 2021 su un rapporto di ricerca sullo stato della produttività. Hanno scoperto che i lavoratori sprecavano in media 59 minuti ogni giorno cercando di trovare informazioni bloccate in un’applicazione o in un’altra.
Il 6 dicembre, la società ha annunciato la disponibilità del suo servizio Qatalog 2.0. Il servizio adotta un approccio AI generativo per aiutare le organizzazioni a creare aree di lavoro applicative personalizzate per migliorare la produttività.
“Abbiamo creato una piattaforma per costruire tutti i sistemi di cui le organizzazioni hanno bisogno per la loro azienda alle loro condizioni”, ha detto a VentureBeat Tariq Rauf, fondatore e CEO di Qatalog. “Quello che abbiamo essenzialmente fatto con l’intelligenza artificiale è stato reso super veloce e velocissimo per iniziare”.
Qatalog 2.0: Diventare specifico
Fin dall’inizio, l’obiettivo di Qatalog è stato quello di aiutare le organizzazioni ad accedere ai propri dati in un’unica area di lavoro di facile utilizzo.
Le versioni precedenti di Qatalog adottavano un approccio alquanto generico; sono stati progettati per aiutare qualsiasi tipo di organizzazione, ha affermato Rauf. Ma la versione 2.0 diventa molto più specifica: consente agli utenti di settori verticali specifici, con esigenze specifiche, di generare automaticamente aree di lavoro per i propri casi d’uso.
Rauf ha affermato che il servizio di Qatalog può, ad esempio, progettare uno spazio di lavoro per uno studio legale che ha sezioni specifiche per i clienti e per i casi legali.
“Con Qatalog 2.0 abbiamo costruito questo sistema altamente amorfo e davvero fluido che ti consente di esprimere le esigenze del business come oggetti”, ha affermato Rauf. “E tutti questi oggetti hanno capacità costruite attorno a loro.”
Nell’esempio dello studio legale, una sezione per i casi potrebbe avere costi, gestione delle conoscenze e discussioni centralizzati in un unico posto.
“Ogni singola istanza è unica per il cliente specifico”, ha affermato Rauf, con “i propri modelli di dati, interfaccia utente e icone che vengono tutti generati al volo e assemblati per il cliente in base ai suggerimenti che ci forniscono”.
In che modo Qatalog utilizza l’IA generativa per migliorare la produttività
Al centro della capacità di Qatalog di creare spazi di lavoro per le organizzazioni c’è una combinazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e formazione personalizzata per l’IA generativa.
Rauf ha spiegato che l’azienda ha creato un ciclo di apprendimento di rinforzo per addestrare il suo modello. Utilizza anche prompt personalizzati per GPT-3 LLM .
“In genere le persone pensano ai modelli come input/output, in cui si inserisce qualcosa nel modello e si ottiene qualcosa”, ha affermato Rauf. “Lo consideriamo un processo in più fasi”.
Il processo in più passaggi di Qatalog affina i risultati che ottiene dai modelli con un insieme sequenziale di query progettate per ottenere il giusto livello di precisione. Rauf ha notato che le organizzazioni tendono ad avere esigenze leggermente diverse e spesso usano termini diversi per come organizzano i componenti. Il pezzo di intelligenza artificiale generativa in Qatalog 2.0 supporta questa unicità.
“La nostra intelligenza artificiale comprende come i sistemi sono assemblati, come funzionano i database e come le funzionalità comunicano tra loro”, ha affermato Rauf. “L’intelligenza artificiale utilizza tale conoscenza e la conoscenza dell’attività del cliente utilizzando GPT e unisce le due per creare una nuova soluzione che prima non esisteva”.
