Aprendizajes de la implementación de Azure OpenAI de un cliente de Microsoft

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El 87 % de los clientes cree que la IA les dará una ventaja competitiva,¹ pero no todos los clientes saben cómo empezar. Proporcionar casos de uso viables, compartir las mejores prácticas y establecer resultados deseados claros ayuda a las organizaciones a implantar con éxito la IA.

El servicio Azure OpenAI es una potente oferta que integra los modelos de lenguaje avanzados de OpenAI y los servicios en la plataforma Microsoft Azure. Con Azure OpenAI, los clientes obtienen las capacidades de seguridad de Azure mientras ejecutan los mismos modelos que OpenAI.

Exploremos cómo las pruebas de varios casos de uso de Azure OpenAI llevaron a una empresa innovadora a lograr una mayor productividad y ahorros de costos en toda la empresa.

Una cultura de innovación impulsa las iniciativas de IA

North Atlantic Industries (NAI) suministra soluciones informáticas integradas resistentes y fuentes de alimentación para las aplicaciones industriales, aeroespaciales y comerciales más grandes y exigentes del mundo. Con más de 65 años de experiencia y un enfoque en brindar soluciones rápidas y confiables que satisfagan las necesidades de misión crítica, NAI define cada acción e inversión en función de la capacidad de ayudar a sus clientes a “acelerar su tiempo de misión”.

NAI, una pequeña empresa de 250 empleados, fomenta una cultura de innovación y exploración de nuevas tecnologías para ayudar a mejorar los procesos e impulsar iniciativas para reducir la deuda técnica y maximizar la eficiencia. Esta cultura prepara el escenario para que los empleados prueben varios casos de uso de la IA y adopten un enfoque iterativo en toda la empresa para la adopción de la IA, lo que da como resultado numerosas implementaciones exitosas que permiten la automatización inteligente de tareas rutinarias para generar ganancias significativas de tiempo, costos y eficiencia.

Apoyo enormemente que nuestros equipos aprovechen las tecnologías emergentes para resolver problemas que antes no tenían solución. Azure OpenAI es un multiplicador de fuerza que está acelerando nuestra productividad y permitiéndonos competir en un campo de juego más alto”.*

– William Forman, presidente y director ejecutivo, NAI

Liderar la carga y lograr el impacto con la IA

Manteniéndose fieles a su cultura impulsada por la innovación, los ingenieros de software de NAI comenzaron a buscar formas de incorporar IA para impulsar la eficiencia en sus tareas diarias y, en última instancia, para el negocio. El primer caso de uso que se hizo evidente fue durante un esfuerzo de modernización para agregar comentarios y limpiar una base de código de más de 100.000 líneas de código, todas escritas en C#. Realizar las actualizaciones manualmente resultó ser un esfuerzo enorme, lo que inspiró la idea de implementar una solución impulsada por IA para ayudar a automatizar y acelerar el proceso. “Escribimos un programa con Azure OpenAI que toma el código fuente y escribe un comentario para cada función automáticamente, y todos están entusiasmados con eso porque garantiza la coherencia y ayuda a ahorrar mucho tiempo a los programadores”, dice Lacey Stein, ingeniera de software de NAI. “Realmente hizo que todos se interesaran en querer explorar más la IA”.^*

A la hora de seleccionar una solución de IA, Tim Campbell, director de tecnología del lugar de trabajo de NAI, señala varias razones que hicieron de Azure OpenAI la opción obvia. “Desde el punto de vista de los costos, la ventana de contexto y el límite de tasas que nos ofrece Microsoft superan a cualquier otra cosa en el mercado”, comparte Campbell. “También estábamos familiarizados con OpenAI, por lo que la asociación con Microsoft nos llevó directamente a los servicios Azure OpenAI, que son nuestro pan de cada día”.^*

Llevando Azure OpenAI a toda la empresa

Tras el éxito que el equipo de ingeniería estaba obteniendo con su caso de uso inicial de Azure OpenAI, el interés y la participación en las iniciativas de IA crecieron en toda la empresa. Establecieron una sesión periódica de “mejores prácticas” con otros grupos empresariales para compartir cómo se están desempeñando las iniciativas de IA y discutir ideas para casos de uso adicionales que podrían aportar mejoras a otros departamentos. “No son solo TI o ingeniería los que participan en estas discusiones, reunimos a todos los sectores de ventas, compras, gestión de programas y fabricación para hablar sobre esta IA y cómo podemos usarla en nuestro beneficio”, dice Campbell. “Todos los rincones de la empresa lo saben”.^*

Estas sesiones en toda la empresa han dado lugar a un número creciente de casos de uso de IA que han impulsado ganancias de productividad y eficiencia en toda la empresa.

Ingeniería

Para cumplir con los requisitos de garantía del cliente para el software integrado, NAI debe realizar pruebas de software en muchos niveles del proceso de integración del sistema electrónico. Este esfuerzo incluye escribir y ejecutar pruebas unitarias que cubren 500 funciones diferentes del producto en cientos de módulos de hardware. A pesar de contratar a un proveedor externo para ayudar en esta extensa tarea manual, el progreso fue demasiado lento para cumplir con los cronogramas de los clientes. Para acelerar el proceso de prueba, NAI recuperó las pruebas internamente, aprovechando Azure OpenAI para detectar casos de prueba unitaria faltantes y reducir significativamente el trabajo manual y el tiempo necesario para completar cada prueba. En última instancia, esta estrategia le ahorrará a la empresa miles de horas de subcontratación y millones en costos. El equipo está viendo ganancias de eficiencia adicionales con Microsoft Copilot. “Todos nuestros ingenieros ahora tienen Copilot instalado en sus IDE y les encanta. Cuando la IA puede desarrollar un montón de código que les llevaría mucho tiempo hacer ellos mismos, se ahorra mucho tiempo”, comenta Campbell.^*

Ventas

Cuando se reciben declaraciones de trabajo (SOW) y consultas de clientes, los gerentes de programas tradicionalmente han necesitado revisar y responder manualmente localizando y haciendo referencia a SOW anteriores, lo cual requiere mucho tiempo y es ineficiente. “Ahora, cuando introducimos una declaración de trabajo en OpenAI, puede hacer referencia a nuestras respuestas a propuestas anteriores y ayudar a nuestros redactores de propuestas. Esto mejora la calidad de las respuestas de SOW y brinda a nuestros gerentes de programas una ventaja, ahorrándoles alrededor de 16 horas de trabajo manual por propuesta, al mismo tiempo que mejora la precisión y acelera los tiempos de respuesta”, señala Campbell.^* NAI también espera implementar IA para agilizar el proceso de solicitud de propuestas (RFP) de manera similar.

Servicio

Actualmente, en la fase de prueba de concepto se encuentra un nuevo sistema de autorización de devolución de mercancías (RMA) impulsado por IA que mejora la infraestructura de datos. Con datos no estructurados, el sistema actual requiere que los técnicos de servicio anoten manualmente los problemas y las resoluciones y luego clasifiquen adecuadamente los problemas para referencia futura. El nuevo sistema aprovechará OpenAI para utilizar datos no estructurados y un conjunto de códigos de motivo estandarizados para automatizar la categorización de RMA y ahorrar a los técnicos un tiempo y un esfuerzo manual considerables.

Además de los millones en ahorros de costos logrados al eliminar las pruebas de código subcontratadas, NAI estima que Azure OpenAI ha brindado entre un 60 % y un 70 % de ganancia de tiempo y eficiencia al automatizar procesos manuales que consumen mucho tiempo y al mismo tiempo aumentar drásticamente la productividad de los empleados.

Figura 1. Azure OpenAI ofrece ahorros de costos y una ganancia de tiempo y eficiencia para NAI.

NAI no tiene planes de frenar su exploración y expansión de casos de uso de IA en toda la empresa y ya tiene en mente varias implementaciones nuevas. Una de esas iniciativas es la creación de un sitio de Microsoft Teams impulsado por IA que tenga una base de conocimiento completa de los productos y manuales de la empresa para responder consultas sobre aspectos como tolerancias y pruebas directamente dentro de la base colaborativa de Teams.

De manera similar, el equipo de marketing busca incorporar un bot de IA de cara al cliente para el sitio web de la empresa que pueda aprovechar una base de conocimiento profunda para ayudar a responder las preguntas de los clientes, además de explorar contenido generado por IA para ayudar al equipo de marketing a acelerar la creación de contenido de cara al cliente.

El equipo de ingeniería también está trabajando para crear un programa de inteligencia artificial para automatizar la documentación del hardware. Actualmente, los redactores de manuales de módulos deben buscar y recopilar información en varias fuentes, lo cual es difícil e ineficiente. Saber cómo la IA necesita ingerir información ya ha inspirado al equipo a comenzar a crear una base de datos central de información con la esperanza de eventualmente aprovechar un programa impulsado por IA para automatizar el proceso de documentación. “Incluso si el programa aún no está listo, la simple idea de tener IA ya ha sido de gran ayuda para nuestro proceso”, dice Stein.^*

Obtenga más información sobre Azure OpenAI

¿Qué es el servicio Azure OpenAI? – Servicios de Azure AI | Microsoft Learn

Azure OpenAI Service | Microsoft Azure Blog | Microsoft Azure

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¹ Expanding AI’s Impact with Organizational Learning, Findings from the 2020 Artificial Intelligence Global Executive Study and Research Project, MIT Sloan Management Review, octubre de 2020.

^* Esta es una traducción. Consulte la versión en inglés para ver la cita original.