[18/03/2025] Globant Enterprise AI, la plataforma desarrollada con GeneXus que simplifica la creación de agentes y asistentes de IA adaptados a las necesidades de cada negocio sin necesidad de programar, anunció la liberación más de 20 mejoras que amplían su flexibilidad y potencia. Según lo señalado en el comunicado de prensa, entre las actualizaciones de marzo se incluyen modelos de última generación como GPT-4.5 y Claude 3.7, mejoras en RAG con soporte para Pinecone, integración con Full Story para análisis de usuarios, posibilidad de adjuntar archivos en Flows y un Data Analyst Assistant más ágil y eficiente.
"Estamos enfocados en ofrecer a los usuarios la mejor combinación de autonomía, control y seguridad, asegurándonos de que puedan experimentar, iterar y escalar sus soluciones sin fricciones. Con cada actualización de Globant Enterprise AI, buscamos no solo mejorar la tecnología, sino transformar y simplificar la manera en que las empresas integran la inteligencia artificial en sus procesos, haciéndola más accesible, eficiente y segura", sostuvo Eugenio García, product manager de Globant Enterprise AI.
El ejecutivo señaló como las actualizaciones más destacadas de marzo a las siguientes:
Nuevas APIs de evaluación: Mejorando el análisis de modelos
García anotó que evaluar el rendimiento de los Asistentes de IA es fundamental para garantizar que brinden respuestas precisas y útiles. "La función de Evaluación proporciona a los científicos de datos un método objetivo y estructurado para medir el impacto de los cambios en el prompting, las configuraciones del agente o la utilización de distintos LLM. De esta manera, podrán evaluar con precisión si estas modificaciones mejoran la calidad de las respuestas del agente y optimizar su desempeño de manera continua”.
La función de Evaluación permite:
- Definir un conjunto de preguntas de prueba: Crea una lista de preguntas diseñadas específicamente para evaluar el rendimiento de tu Asistente de IA.
- Ejecutar evaluaciones: Realiza estas pruebas en diferentes versiones de tu Asistente de IA, recopilando automáticamente respuestas y comentarios.
- Analizar los resultados de la evaluación: El módulo ofrece paneles de control y visualizaciones para rastrear la evolución del rendimiento de tu Asistente de IA a lo largo de distintas ejecuciones. Puedes monitorear métricas como el porcentaje de respuestas correctas e identificar áreas de mejora.
- Automatizar la recopilación de comentarios: Configura el módulo para comparar automáticamente las respuestas del Asistente de IA con las respuestas esperadas y generar comentarios sin necesidad de intervención manual.
Nuevos LLMs
Para potenciar el desarrollo con IA Generativa, García anotó que han sumado nuevos modelos a los más de 100 LLM que ya están integrados a la plataforma, ampliando la oferta y brindando más opciones para personalizar tus soluciones empresariales. Los nuevos LLMs agregados son:
- GPT-4.5: Lo último de OpenAI, con mejoras en rendimiento, velocidad y comprensión contextual.
- Claude 3.7 Sonnet: Un modelo más avanzado de Anthropic, que ahora también está disponible en Vertex AI y AWS Bedrock, para adaptarlo al stack sin preocuparse por compatibilidades.
Mejoras en la Serie Gemini 2.0
El ejecutivo comentó que Gemini 2.0, y Globant Enterprise AI acompaña esa evolución incorporando dos nuevas versiones en preview en Vertex AI, que brindan mayor velocidad y precisión, permitiendo aprovechar al máximo la IA generativa sin comprometer el rendimiento:
- vertex_ai/gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05: Optimizado para respuestas rápidas y procesamiento eficiente.
- vertex_ai/gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21: Diseñado para tareas más complejas que requieren pensamiento estructurado.
Mejoras en RAG
García indicó que la sexta revisión de RAG trae mejoras clave para optimizar la búsqueda y el procesamiento de información:
- Soporte para o3-mini, gpt-4.5-preview, claude-3-7-sonnet-20250219, DeepSeek, Gemini 2 y Sambanova. En este link encontrarás todos los soportes de LLMs disponibles.
- El nuevo proveedor Pinecone ya está disponible para embeddings y rerankers, mejorando la precisión de las respuestas generadas.
- Se corrigió la acción "CleanUp". Ahora ese mensaje indica que se eliminará de forma permanente los archivos del RAG Assistant y actualizará la información en RDS.
- Se añadió un indicador de uso para mejorar el monitoreo del consumo de IA.
- Se hicieron mejoras en la configuración de LLM y embeddings. Todos los modelos y proveedores ahora están estandarizados en listas desplegables, permitiendo selección más intuitiva y homogénea. * Si necesita opciones personalizadas, puedes utilizar el mecanismo de anulación (override).
- Se agregó soporte para guardrails para brindar mayor seguridad y control en la generación de respuestas.
- Se incluyó la nueva propiedad "documentAggregation", la cual permite definir cómo se agrupan y presentan las fuentes de información.
Otras actualizaciones:
- Nuevo sistema de feedback en el Chat with Data Assistant: García comentó que ahora puede proporcionar retroalimentación sobre las respuestas directamente en el frontend, mejorando la experiencia de usuario y la precisión del asistente.
- Archivos adjuntos en Flows: Asimismo, el ejecutivo señaló que, ahora puede adjuntar archivos en sus Flows, mejorando la interacción con datos y facilitando el procesamiento de información dentro de la plataforma.
- Integración con Full Story en Workspace/Playground: García indicó que también se ha agregado soporte para Full Story, lo que permite generar estadísticas detalladas de acceso de los usuarios en el Workspace y Playground. Esto te brinda una visión más completa del uso de la plataforma, ayudando a mejorar la experiencia del usuario y optimizar los flujos de trabajo.
- Mejoras en la API de LLMs: Ahora, en la API de LLM, los modelos que cuentan con descripciones en varios idiomas incluirán la propiedad "descriptions" en la respuesta de la API. Esto permitirá acceder a descripciones en, mejorando la accesibilidad y la personalización de la interacción con los modelos de IA.
- Data Analyst Assistant 2.0: La nueva versión de Data Analyst Assistant 2.0 llega con mejoras significativas para optimizar el análisis de datos: Ahora solo cuenta con dos componentes principales: Dispatcher y Thinker, reduciendo la complejidad de la interacción con los datos; y al cargar datasets, la estructura de metadatos se genera automáticamente, agilizando la configuración y reduciendo el tiempo de preparación.
Franca Cavassa, CTOPerú