Las empresas de software establecidas tienen que reconstruir sus productos en torno a la IA, no agregarla como una característica más, dijo el director de estrategia de IA de SAP, Sean Kask. habló en Ola de Vento en Turín el jueves.
«Al igual que la famosa ocurrencia de que cada empresa se está convirtiendo en una empresa de software, cada empresa de software tiene que convertirse en una empresa de inteligencia artificial, o perecerán», dijo Kask.
Carolin Roth de CNBC moderó la sesión, titulada “El modelo construido en Europa”. Se centró en la compra de Prior Labs por parte de SAP, una startup alemana que construye modelos básicos tabulares: modelos de IA creados para datos contenidos en tablas. SAVIA completó el trato en julio. Ha comprometido más de mil millones de euros en cuatro años para convertir Prior Labs en un laboratorio de inteligencia artificial de vanguardia.
Por que mesas
Los modelos de lenguaje grandes aprenden prediciendo la siguiente palabra en el texto, dijo Kask. Matemáticamente, no pueden manejar datos contenidos en tablas, como las filas y columnas de una hoja de cálculo. Los modelos tabulares pueden realizar predicciones y clasificaciones numéricas que los modelos lingüísticos no pueden.
Alrededor del 80% de los datos empresariales no están estructurados, como texto, correo electrónico e imágenes, afirmó. Pero sostuvo que el 20% que se mantiene en las mesas genera el 80% del valor de una empresa. En cambio, los grandes laboratorios de IA se centran en escalar modelos de lenguaje, dijo.
Por qué laboratorios anteriores
SAP comenzó a construir modelos tabulares internamente hace un par de años, dijo Kask, y utiliza su propio SAP-RPT-1 en producción. Prior Labs se adaptó porque su modelo lidera el punto de referencia TabArena, dijo. Prior Labs también lo estaba aplicando al diagnóstico de cáncer y a las transacciones bancarias, y SAP estaba investigando con él.
SAP prometió mantener Prior Labs como un laboratorio separado con espacio para su propia investigación, dijo Kask. Su modelo permanecerá abierto, para que los investigadores y las nuevas empresas puedan aprovecharlo.
En el pasado, dijo, un equipo de aprendizaje automático creaba un modelo para cada problema, lo que podía llevar semanas o meses. Una empresa podría entrenar y tunear 100 modelos. Con un modelo de base tabular, un modelo hace ese trabajo en días, dijo, y supera a métodos como XGBoost en precisión.
Eligiendo el mejor modelo
SAP no construye su propio modelo de lenguaje grande, afirmó Kask, porque es costoso y los modelos están convergiendo. Los clientes pueden utilizar modelos de Google, OpenAI, Anthropic y Mistral, y SAP utiliza más de 100 modelos internamente. Prueba cada caso de uso comparándolos con todos y elige el mejor.
Para SAP, la IA primero significa reconstruir su interfaz, dijo. Los usuarios pueden preguntar en lenguaje sencillo y el sistema genera en pantalla las tablas que necesitan.
El lugar de Europa
Europa no debería saltar al “océano rojo” de los grandes modelos lingüísticos, afirmó Kask. Gastar 10.000 millones de dólares en un modelo que queda obsoleto en seis meses no distingue a nadie, afirmó. En cambio, Europa debería construir los activos que hagan que esos modelos sean útiles.
El gráfico de conocimiento de SAP vincula 500.000 tablas y 7 millones de campos, dijo, lo que hace que sus agentes de IA sean lo suficientemente precisos como para usarlos en el trabajo. No todas las empresas europeas están tomando ese camino. El martes Mistral lanzado Grande 4un modelo de peso abierto de 1 billón de parámetros.
Cada dólar de software SAP vendido genera entre 6 y 10 dólares para su ecosistema de socios, dijo Kask. SAP otorga licencias de tecnología de nuevas empresas para sus productos, revende a sus socios a través de su tienda y, a veces, los compra. El martes, acordó comprar TechWolfuna startup belga de fuerza laboral de IA.