TLDR : Capgemini extiende su asociación con Mistral AI y SAP para facilitar el despliegue de la IA generativa en organizaciones reguladas, utilizando la SAP Business Technology Platform y los modelos de Mistral AI. El objetivo es atender las necesidades de sectores como los servicios financieros, el sector público, la aeroespacial, la defensa y la energía, donde la seguridad y el cumplimiento de datos son cruciales.
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Capgemini anunció este 26 de mayo la extensión de su asociación con Mistral AI, unicornio francés especializado en IA generativa, y SAP, editor alemán de soluciones de gestión empresarial, su socio de larga data. El objetivo de esta colaboración es facilitar el despliegue de la GenAI en organizaciones reguladas, apoyándose en la SAP Business Technology Platform (BTP) y los modelos avanzados de Mistral AI.
Esta iniciativa busca responder a las necesidades específicas de sectores sujetos a altas exigencias en materia de seguridad y cumplimiento de datos, como los servicios financieros, el sector público, la aeroespacial, la defensa o la energía.
Integración tecnológica y seguridad de datos
Los modelos de IA generativa de Mistral AI se integrarán en la plataforma SAP BTP, desplegada en modo auto-alojado. Esta configuración garantiza a las organizaciones un control total sobre sus entornos de ejecución y sus conjuntos de datos, al tiempo que les permite aprovechar las capacidades avanzadas de automatización, análisis y ayuda a la decisión de los grandes modelos de lenguaje.
La colaboración se enmarca en un enfoque de IA responsable, integrando mecanismos de gobernanza, principios éticos desde el diseño, así como una alineación explícita con las regulaciones vigentes, especialmente en materia de protección de datos.
Una biblioteca de casos de uso sectoriales
La asociación también se basa en la experiencia sectorial de Capgemini en el desarrollo e implementación de soluciones de IA a escala industrial. La empresa ofrecerá una biblioteca de más de 50 casos de uso predefinidos que explotan las capacidades de los modelos Mistral, validados por su relevancia empresarial y su integración fluida en los entornos SAP. Estos casos de uso están organizados por industria y por proceso, con ejemplos concretos:
- Aeroespacial y defensa: asistencia aumentada para técnicos de campo en el tratamiento de no conformidades;
- Energía y servicios públicos: inspección por dron con generación automatizada de insights para el mantenimiento predictivo;
- Todos los sectores: automatización de compras indirectas con selección optimizada de proveedores según criterios operativos.
Estas soluciones buscan mejorar el rendimiento operativo, reducir los tiempos de procesamiento y aumentar la calidad de los servicios en contextos donde la fiabilidad de los sistemas de información es crítica.
Según Fernando Alvarez, director de estrategia y desarrollo y miembro del Directorio del Grupo Capgemini:
"Las empresas se están volcando cada vez más hacia la IA generativa para mejorar su resiliencia, racionalizar sus operaciones y acelerar el tiempo de rentabilidad (...). En colaboración con Mistral AI y SAP, podemos permitir a las organizaciones acceder a una amplia gama de modelos de IA innovadores y personalizados, con el fin de generar un valor comercial significativo y fomentar un crecimiento sostenible".
Traducido de Capgemini, Mistral AI et SAP s’allient pour accélérer l’adoption de la GenAI dans les secteurs réglementés
Para entender mejor
¿Cuáles son las especificaciones tecnológicas de la Plataforma Tecnológica Empresarial de SAP (BTP) que la hacen relevante para la integración de la IA generativa?
La Plataforma Tecnológica Empresarial de SAP (BTP) ofrece una infraestructura flexible y segura que permite la integración fluida de soluciones de IA. Proporciona capacidades avanzadas de análisis, gestión de datos y automatización que son cruciales para aprovechar al máximo los modelos de IA generativa en entornos empresariales complejos.
¿Cuáles son los principales desafíos regulatorios asociados con el uso de la IA generativa en industrias altamente reguladas?
Los desafíos regulatorios de la IA generativa incluyen la protección de datos, la transparencia de los algoritmos y la responsabilidad de las decisiones automatizadas. Las industrias altamente reguladas deben garantizar que la implementación de la IA cumpla con las leyes específicas del sector, especialmente en lo que respecta a la privacidad y la seguridad.