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NVIDIA Jarvis simplifica la creación de servicios de IAC de última generación

 

NVIDIA anunció el lanzamiento de NVIDIA Jarvis, un marco de aplicación acelerado del GPU que permite a las empresas utilizar datos de video y voz para construir servicios de Inteligencia Artificial Conversacionales (IAC) de última generación y personalizados para su propia industria, productos y clientes.

El cambio hacia el trabajo desde el hogar, la tele-medicina y el aprendizaje remoto, han creado un aumento en la demanda de servicios de IA personalizados basados en el lenguaje, que van desde la atención al cliente hasta el tiempo real transcripciones y resumen de videollamadas para mantener a las personas productivas y conectadas.

Entre las primeras compañías en aprovechar los productos y servicios de IAC basados en Jarvis para sus clientes están Voca, un agente de inteligencia artificial para soporte de centro de llamadas; Kensho, que realiza transcripciones automáticas de voz para la industria financiera, y Square, con su asistente virtual para la programación de citas.

Las aplicaciones creadas con Jarvis pueden aprovechar las innovaciones en el nuevo NVIDIA A100 Tensor Core GPU para computación IA y las últimas optimizaciones en NVIDIA TensorRT ™ para inferencia. Por el primera vez, ahora es posible ejecutar una aplicación multimodal completa utilizando la visión más poderosa y modelos de voz más rápidos que el umbral de 300 milisegundos para interacciones en tiempo real.

Jarvis proporciona una pila completa de software acelerado por GPU y herramientas que facilitan a los desarrolladores crear, implementar y ejecutar aplicaciones de IAC de principio a fín, en tiempo real que puedan entender terminología exclusiva de cada empresa y sus clientes.

“IDC continúa viendo un rápido crecimiento en el mercado de AIC en gran medida debido a que organizaciones de todos los tamaños están comenzando a apreciar el valor de usar asistentes virtuales y de chatbots bien entrenados para ayudar a sus clientes y así hacer crecer a sus negocios”, dijo David Schubmehl, Director de Investigación de Plataformas de Software de IA en IDC.
“IDC espera que el gasto mundial en casos de uso de AIC como agentes automatizados de servicio al cliente y asistentes digitales crezca de $5,800 millones de dólares en 2019 a $13,800 millones de dólares en 2023, una tasa de crecimiento anual compuesta del 24%.”

Para ofrecer una experiencia interactiva y personalizada, las empresas necesitan entrenar su idioma de aplicaciones en datos que sean específicos para sus propias ofertas de productos y requisitos de los clientes. Sin embargo, desarrollar un servicio desde cero requiere una gran experiencia en inteligencia artificial, grandes cantidades de datos y recursos de procesamiento para capacitar los modelos y el software para actualizar regularmente los modelos con nuevos datos.

Jarvis aborda estos desafíos al ofrecer un canal de aprendizaje profundo de punta a punta para IAC. Incluye modelos de aprendizaje profundo de última generación, como Megatron BERT de NVIDIA para la comprensión del lenguaje natural. Las empresas pueden ajustar aún más estos modelos en sus datos utilizando NVIDIA NeMo, optimizar la inferencia usando TensorRT e implementando en la nube y en el borde usando los gráficos Helm disponibles en NGC, el catálogo de NVIDIA de software optimizado para GPUs.

Primeros adoptantes: Voca, Kensho, Square

Las empresas de todo el mundo están utilizando la plataforma de conversación de IA de NVIDIA para mejorar sus servicios.

Los agentes virtuales de IA de Voca, que usan NVIDIA para realizar compromisos más rápidos, más interactivos y humanos, son utilizados por Toshiba, AT&T y otras compañías líderes mundiales. Voca usa IA para comprender toda la intención de la conversación hablada y el discurso de un cliente. Esto hace posible que los agentes identifiquen automáticamente diferentes tonos y pistas vocales para discernir entre lo que dice un cliente y lo que quiere decir. Además, utilizando las funciones de escalabilidad integradas en la plataforma de IA de NVIDIA, se puede reducir drásticamente el tiempo de espera de un cliente en la línea telefónica.

«La baja latencia es crítica en los centros de atención telefónica y con las GPUs de NVIDIA nuestros agentes pueden escuchar, comprender y responder en menos de un segundo con los más altos niveles de precisión», dijo Alan Bekker, cofundador y CTO de Voca. «Ahora nuestros agentes virtuales pueden manejar con éxito el 70% – 80% de todas las llamadas, que van desde solicitudes generales de servicio al cliente hasta transacciones de pago y soporte técnico».

Kensho, el centro de innovación para S&P Global ubicado en Cambridge, Massachusetts, que implementa escalabilidad en los sistemas de análisis y de aprendizaje automátizado, han utilizado la IAC de NVIDIA para desarrollar Scribe, una solución de reconocimiento de voz para la industria financiera y los negocios. Con NVIDIA, Scribe supera a otros soluciones comerciales en llamadas de ganancias y audio financiero similar en términos de precisión por un margen de hasta un 20%.

Estamos trabajando estrechamente con NVIDIA en formas para impulsar todavía más el reconocimiento automático de voz de principio a fín con el Aprendizaje Profundo”, dijo Georg Kucsko, jefe de investigación de IA en Kensho. «Al entrenar nuevos modelos con NVIDIA, podemos ofrecer una mayor precisión de transcripción de la jerga financiera en comparación con los enfoques tradicionales que no usan IAC, ofreciendo a nuestros clientes información oportuna en minutos en lugar de horas o días».

Square, una empresa conocida por las terminales de pago, creó un asistente virtual de IAC que permite a las empresas usar la IAC para confirmar, cancelar o cambiar citas con sus clientes automáticamente, y los libera para realizar mejores relaciones con sus clientes y compromisos más estratégicos.

«Square Assistant puede comprender y proporcionar ayuda para el 75% de las preguntas de los clientes, además de garantizar que un 10 % más de personas se presenten a sus citas”, dijo Gabor Angeli, Jefe de IAC en Square. «Con las GPUs, podemos entrenar modelos 10 veces más rápido que con las CPUs para ofrecer interacciones más precisas, similares a las de los humanos, ayudando a nuestros clientes a hacer crecer sus negocios.”