Por el momento, las grandes organizaciones suelen emplear herramientas de ‘inteligencia empresarial’ (BI) para descubrir qué diablos está pasando en sus operaciones. Esto ha engendrado muchos leviatanes pesados del mundo del software. Ahora una startup del Reino Unido Fluido ha cerrado una ronda de inversión inicial de 7,5 millones de dólares liderada por Hoxton Ventures y Tiferes Ventures para aplicar modelos de lenguaje grande (LLM) basados en IA a bases de datos empresariales, lo que las hace mucho más fáciles de interrogar por parte del empresario promedio.
Básicamente, las herramientas de BI se conectan a una base de datos empresarial y utilizan SQL para crear visualizaciones y desarrollar paneles de BI. Hay enormes empresas involucradas en este espacio: Tableau (propiedad de Salesforce), Power BI (propiedad de Microsoft), Looker (propiedad de Google) y QuickSight (propiedad de Amazon), por nombrar sólo algunas.
Y el tamaño del mercado para esto es grande. De acuerdo a un informeel tamaño del mercado global de inteligencia empresarial se valoró en 27,11 mil millones de dólares en 2022 y se proyecta que crecerá de 29,42 mil millones de dólares en 2023 y 54,27 mil millones de dólares en 2030. Gartner cree que podría ser aún mayor si la IA y los LLM se aplicaran más ampliamente.
Sin embargo, los equipos de datos dedican mucho tiempo a crear estos paneles, especialmente para organizaciones grandes. Y siempre existe el desafío de lograr que las personas realmente los miren, una tarea difícil cuando los equipos de datos se quejan ante la idea de cumplir con solicitudes que podrían tardar días en desarrollarse.
En cambio, Fluent quiere ser una «capa conversacional», utilizando LLM en lenguaje natural, que se ubican en la parte superior del almacén de datos de una empresa. Traduce esas preguntas a SQL y genera automáticamente esas respuestas mucho más rápido. De modo que cualquiera, independientemente de sus habilidades técnicas o su contexto empresarial, puede hacer preguntas en inglés sencillo sobre sus datos y obtener información, afirma la empresa.
Por supuesto, es probable que esto signifique una gran mejora en los tiempos de respuesta. Robert Van Den Bergh, director ejecutivo de Fluent, me dijo en una entrevista: “Los consultores pasan de esperar dos semanas para obtener una información a 30 segundos. Eso significa que hacen muchas más preguntas, utilizan mucho más los datos en su trabajo y los datos se convierten en algo que ahora está a su alcance”. Los clientes de Fluent ya incluyen a Bain & Company.
Aunque admite que Fluent está «utilizando principalmente el modelo GPT4 de Azure OpenAI», enfatizó que no se trata de una startup con un «envoltorio OpenAI».
Ese enfoque simplista no funciona para generar SQL preciso y, por lo tanto, respuestas correctas a preguntas sobre datos en el contexto de las herramientas de BI, afirmó: “A lo largo de 18 meses de trabajo, hemos podido construir un método para lograr la precisión de respuestas en las que organizaciones como Bain & Company pueden confiar y aprovechar en todas sus organizaciones”.
Ian Weber, socio de Bain & Company, dijo en una declaración de respaldo: “La plataforma de Fluent nos ha ayudado a aprovechar los LLM para interrogar y brindar información a partir de grandes conjuntos de datos complejos. Fluent permite a nuestros consultores obtener rápidamente las respuestas que necesitan de manera eficiente y precisa, especialmente para preguntas demasiado complejas o específicas para paneles de datos prediseñados”.
Van Den Bergh dijo: “¿Realmente lo único que quieren los usuarios empresariales son respuestas a sus preguntas? No quieren trabajar como modelos. ¿Quieren saber cómo se desempeñó este cliente en comparación con este cliente? ¿O cómo estamos aquí? ¿Y cómo está funcionando esta campaña de marketing?”. Dijo que otros actores del mercado se dirigen a los usuarios de datos, mientras que Fluent se dirige al mercado empresarial, no a los datos.
El espacio de las consultas en lenguaje natural se ha vuelto posible sólo recientemente, por lo que es un mercado menos abarrotado.
Por ejemplo, Metabase es una aplicación de análisis e inteligencia empresarial de código abierto que permite a los usuarios crear paneles más fácilmente. La empresa con sede en SF ha recaudado 51 millones de dólares hasta la fecha.
conocimiento, es una empresa estadounidense que fue adquirida recientemente por Databricks (que se está posicionando para salir a bolsa). Parece ser el jugador más cercano a Fluent en el mercado, sin embargo, Fluent afirma que su oferta tiende a usuarios más técnicos dentro de los equipos de datos.
Punto de pensamiento, que tiene reclamado una valoración de 4 mil millones de dólares ahora también tiene un sistema de consulta en lenguaje natural.
