Cohere lanza una plataforma segura de inteligencia artificial para empresas North

Las herramientas de agentes de IA tienen el potencial de reducir las tareas repetitivas en los flujos de trabajo diarios, pero muchas organizaciones siguen mostrándose cautelosas a la hora de adoptarlas. Una de las principales preocupaciones es la seguridad de los datos. Las grandes empresas con secretos comerciales, las empresas de sectores muy regulados y los organismos gubernamentales tienen importantes reservas. Les preocupa que sus propios datos, o los de sus clientes, puedan quedar expuestos o utilizarse para entrenar modelos de IA públicos sin las garantías adecuadas.

La empresa canadiense de IA Cohere está abordando estas preocupaciones con su nueva plataforma de agentes de IA, North. Está diseñada para su implementación privada, lo que permite a las empresas y a los gobiernos mantener sus datos confidenciales a salvo detrás de sus propios cortafuegos.

«Los grandes modelos lingüísticos solo son tan eficaces como los datos a los que pueden acceder», explicó el cofundador de Cohere, Nick Frosst, durante una demostración de North. «Para maximizar su utilidad, necesitan acceder a información relevante, lo que a menudo requiere su implementación directamente en el propio entorno informático del cliente».

En lugar de operar en plataformas de nube pública como Azure o AWS, Cohere puede instalar North directamente en la infraestructura privada de una organización. Este enfoque garantiza que Cohere nunca interactúe con los datos de los clientes ni los vea. Según Frosst, North puede ejecutarse en servidores locales, nubes híbridas, nubes privadas virtuales o incluso sistemas aislados sin conexión a Internet.

«Podemos implementarlo en una GPU en un armario en algún lugar de sus instalaciones», señaló, y añadió que North está diseñado para funcionar de manera eficiente con una configuración mínima de solo dos GPU.

Cohere afirma que North incorpora sólidas medidas de seguridad, entre las que se incluyen controles de acceso granulares, políticas que rigen la autonomía de los agentes, pruebas de seguridad continuas y auditorías de terceros. La plataforma también cumple con normas internacionales como el RGPD, SOC-2 e ISO 27001.

Más que implementaciones privadas

Cohere, que ha recaudado 970 millones de dólares hasta la fecha y cuya última valoración fue de 5500 millones de dólares, ya ha llevado a cabo programas piloto para North con clientes como RBC, Dell, LG, Ensemble Health Partners y, como informó anteriormente TechCrunch, Palantir.

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North ofrece una gama de capacidades estándar de agente de IA. Sus características principales incluyen funciones de chat y búsqueda que permiten a los usuarios obtener respuestas a preguntas de soporte, resumir notas de reuniones, redactar contenido de marketing y extraer información de bases de datos internas y de la web. Frosst destacó que todas las respuestas incluyen citas de fuentes y pasos de razonamiento transparentes, lo que permite a los empleados revisar y verificar los resultados de la IA.

Estas funciones se basan en la tecnología existente de Cohere, como sus modelos de IA generativa Command y su plataforma de búsqueda multimodal Compass. Frosst mencionó que North utiliza una versión especializada del modelo Command, ajustada para tareas complejas de razonamiento empresarial.

«Va más allá de las simples preguntas y respuestas para realizar realmente el trabajo. North puede crear diversos activos (tablas, documentos, presentaciones de diapositivas) y llevar a cabo estudios de mercado en profundidad», añadió Frosst.

Cabe destacar que Cohere ha adquirido recientemente Ottogrid, una plataforma con sede en Vancouver especializada en herramientas automatizadas de investigación de mercado de alto nivel para empresas.

Al igual que otras plataformas de agentes, North puede conectarse a aplicaciones comunes del lugar de trabajo como Gmail, Slack, Salesforce, Outlook y Linear. También se integra con servidores Model Context Protocol para conectarse con software interno especializado o personalizado.

«A medida que los usuarios ganan confianza al interactuar con el modelo, se produce una progresión natural desde su uso como ayuda para la productividad hasta su aprovechamiento para la automatización completa de tareas», observó Frosst.

Corrección: una versión anterior de este artículo indicaba erróneamente el cargo de Frosst. Lamentamos el error.