IA responsable en Cresta
En Cresta, la IA responsable significa desarrollar con la equidad, la ética, la transparencia y la gestión de riesgos como pilares fundamentales, para que las empresas puedan innovar con confianza.
Equidad
Cresta equilibra meticulosamente la equidad a nivel de modelo aprovechando conjuntos de datos diversos, personalizando los modelos con datos propios de los clientes y mitigando los sesgos mediante una supervisión sólida. A nivel de aplicación, Cresta fomenta la inclusión reforzando las mejores prácticas específicas de cada contexto y minimizando el sesgo humano en la gestión del rendimiento, empoderando a agentes con diversas habilidades y trayectorias para que tengan éxito.
Privacidad y ética
Cresta mantiene los más altos estándares de privacidad y ética centrándose en mejorar el rendimiento de los agentes y la experiencia del cliente sin comprometer los datos personales. No utilizamos ninguna señal explícita protegida, como metadatos relacionados con atributos médicos o financieros, en el proceso de entrenamiento de nuestros modelos. Utilizamos algoritmos de redacción de información de identificación personal (PII) líderes del sector, así como el cumplimiento de la Norma de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI-DSS) e ISO27701.
Transparencia
La transparencia es el núcleo del enfoque de IA responsable de Cresta. Invertimos considerablemente en I+D diseñada para facilitar que las personas interpreten y comprendan los resultados de nuestros modelos de IA, incluidas técnicas de vanguardia como el razonamiento en cadena de pensamiento (Chain-of-Thought Reasoning, CoT) y la crítica basada en modelos (Model-based Critique). Hemos desarrollado diversas herramientas internas diseñadas para observar y evaluar nuestros modelos, y seguiremos dedicando recursos y planificación para exponer más de estas directamente a los clientes de formas que aporten valor y aumenten la confianza.
Gestión de calidad y riesgos
Nuestro compromiso con la optimización de la calidad y la mitigación de riesgos es evidente a lo largo de todo nuestro ciclo de desarrollo. Nuestros modelos de IA se ajustan según el contexto y los casos de uso. Realizamos un amplio posprocesamiento, aprovechando técnicas como los modelos de filtrado, la reclasificación y la autocrítica para verificar los resultados de nuestros LLM. Al supervisar continuamente las tendencias de uso, implementar ciclos de retroalimentación y emplear estrategias de mitigación de riesgos, Cresta garantiza una IA ética y de alta calidad que evoluciona junto con las necesidades de nuestros clientes.
Implementación responsable de la IA
Trabajamos en estrecha colaboración con nuestros clientes, implementando soluciones de IA generativa mediante un enfoque por fases para lograr una escalabilidad segura y responsable. Este proceso conduce al establecimiento de un Centro de Excelencia, donde los usuarios se convierten en expertos en IA. En este núcleo, las mejores prácticas, la toma de decisiones y la eficiencia operativa se combinan a medida que los usuarios perfeccionan la calidad de los modelos. Con Cresta Opera, nuestros expertos orquestan estos modelos, poniendo el potencial transformador de la IA directamente en sus manos.
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