LBBW mira al futuro con su propia solución AIgen

GFT EnterpriseGPT proporciona un soporte seguro y eficaz a alrededor de 8.200 empleados
La IA Generativa (AIgen) ha pasado rápidamente a formar parte de nuestra vida cotidiana. En los entornos empresariales, el reto está en facilitar el acceso rápido y seguro a esta tecnología a todos los empleados y empleadas de la empresa. Para lograrlo, LBBW ha implementado una versión personalizada de GFT EnterpriseGPT como solución AIgen segura y rentable.

Solución AIgen segura

Para 8.200 empleados, personalizada y conforme con el RGPD

Máxima flexibilidad

Empleo simultáneo de modelos IA y plug-ins dinámicos

Solución SaaS eficaz

Escalable, rentable y libre de mantenimiento gracias a GFT

Junto con GFT, pudimos poner en marcha una solución AIgen personalizada en tan solo unos meses. La excelente colaboración mantenida con GFT y la enorme flexibilidad demostrada en un proyecto tan dinámico ha permitido a nuestros empleados utilizar una primera versión de la solución con todas las garantías de seguridad.

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Tim Klopsch
blue.gpt project manager, LBBW

El Desafío

Introducir un primer chatbot seguro basado en AIgen para todos los empleados

La IA generativa abre la siguiente fase de la revolución digital. LBBW, un banco global de tamaño medio, ha visto en esta tecnología una oportunidad para aumentar la productividad, transformar los procesos de trabajo y mejorar su competitividad. Para que su plantilla de alrededor de 8.200 empleados y empleadas pudieran adquirir experiencia con esta nueva tecnología, el banco introdujo en una primera fase una solución empresarial segura de IA generativa para su uso diario.

 El desarrollo y lanzamiento de una solución AIgen conlleva algunos retos de tipo técnico y regulatorio, especialmente en sectores altamente regulados como el financiero. Entre estos retos, se encuentran:

 

  • Regulaciones sobre protección de datos: – Para garantizar el cumplimiento del RGPD, no deben almacenarse ni tratarse datos sensibles fuera de la UE.
  • Prohibición de tratamiento posterior de los datos: Los datos recopilados no pueden utilizarse para fines no autorizados. En concreto, los modelos públicos de IA no pueden entrenarse con los parámetros ni los datos específicos de LBBW.
  • Protección de secretos comerciales: – Proteger la información interna y los secretos comerciales es esencial para garantizar la integridad y la seguridad de las operaciones diarias de una entidad bancaria.
  • Escalabilidad y rendimiento: – La solución tiene que ser capaz de soportar miles de usuarios conectados simultáneamente, ofrecer respuestas en tiempo real y ser rápidamente escalable para poder crecer en línea con las necesidades de la empresa de forma rentable.

 

LBBW concede gran importancia   al cumplimiento de las disposiciones sobre protección de datos y a la protección de la privacidad de sus empleados. Por ello, el banco optó por asociarse con GFT para desarrollar un chatbot basado en AIgen. Gracias a su elevada competencia tecnológica y a su dilatada experiencia aplicada en el campo de la inteligencia artificial, GFT pudo diseñar, desarrollar e implementar una solución Enterprise GenAI totalmente personalizada.

El proyecto

Desarrollar e implementar una solución AIgen a medida

Para satisfacer los requisitos de LBBW, GFT desarrolló una aplicación AIgen personalizada en tiempo récord. Esta aplicación proporciona a los usuarios acceso a los modelos GPT más avanzados de Microsoft Azure OpenAI Services.

 

Ventajas clave de la solución GFT EnterpriseGPT personalizada:

 

  • Solución SaaS en la nube gestionada por GFT para liberar al banco de la necesidad de invertir periódicamente en software o actualizaciones de seguridad. La solución GFT EnterpriseGPT está altamente estandarizada, funciona en todas las plataformas cloud habituales y puede escalarse con un coste mínimo.
  • Independencia y flexibilidad para utilizar distintos modelos de IA en paralelo. Aunque la solución se haya lanzado con Microsoft Azure OpenAI Services, se pueden seguir utilizando modelos de código abierto o grandes modelos de lenguaje basados en cloud.
  • Fácilmente ampliable a través de plug-ins para incrementar la funcionalidad de manera dinámica. Por ejemplo, el complemento de búsqueda web utiliza Bing para realizar búsquedas en internet en tiempo real. Las respuestas se etiquetan con las fuentes exactas para poder comprobar rápidamente la veracidad de la información y la transparencia de dichas fuentes de datos.
  • Escalabilidad y rendimiento para garantizar que miles de usuarios puedan acceder simultáneamente a la solución y obtener respuestas en tiempo real de forma rentable.

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