IBM’s new tool speeds up work with factual guardrails, stops AI errors

“Você prefere ver os orangotangos ou os tigres brancos primeiro?” Pergunta à fêmea avatar, radiante de uma tela grande montada em rodas. Se você tiver apenas algumas horas de sobra ao visitar o zoológico de Cingapura, Mandy, o Robô de Concierge, pode ajudá -lo a projetar um itinerário instantâneo do zoológico.

Mandy é um dos robôs móveis autônomos sendo testados pelo Mandai Wildlife Group. Ela pode ajudá -lo com instruções, fornecer fatos divertidos sobre os animais do zoológico ou simplesmente levá -lo a onde você deseja ir. Se as nuvens escuras se reunirem, ela puxará dados climáticos ao vivo para sugerir um plano de clima úmido.

Sua inteligência é alimentada por

. Treinado nos dados do Mandai Wildlife Group, Mandy pode personalizar as respostas para atender às necessidades de todos os visitantes e até reagir às expressões faciais.

A solução de IA generativa de ponta da IBM oferece a experiência responsiva e flexível do cliente que o Mandai Wildlife Group precisa. O cientista de dados da IBM, Ang Ai Kiar, diz: “Aprovamos de maneira única nossos recursos generativos de IA para nos diferenciar, mostrando como Mandy pode criar novas respostas no local, em vez de se limitar a respostas pré-programadas.

Um concierge da Gen AI pode parecer simples de implementar, mas transformar ambições de IA em soluções de trabalho é um verdadeiro desafio para a maioria das empresas.

Os grandes modelos de idiomas (LLMs) podem ter adotado o mundo por tempestade, mas nem sempre são uma boa opção para os negócios. Por exemplo, eles podem ter altos custos, preocupações de segurança e opções de personalização limitadas para necessidades de negócios específicas.

Catherine Lian, gerente geral e líder de tecnologia da IBM ASEAN, diz que os modelos de IA menores e contabilizados pela indústria podem oferecer maiores benefícios para as empresas: “Muitas organizações estão percebendo que os grandes modelos de IA de uso geral exigem recursos substanciais de computação, tornando-se um desafio para escalar seu uso de maneira acessível”.

Além dos desafios dos recursos, as empresas também estão preocupadas com a segurança dos dados e a tendência da Gen AI de “alucinar” ou compensar respostas falsas.

Apesar dessas dores dentadas, as empresas veem ganhos reais de produtividade do Gen AI. De acordo com uma pesquisa da IBM,

. Os maiores investimentos serão em áreas como operações de TI, gerenciamento da qualidade dos dados e operações financeiras.

Para atender a essas preocupações sobre os requisitos de recursos, segurança de dados e precisão da IA, a IBM seguiu um caminho diferente de outras empresas de IA – que enfatiza a abertura, a transparência e a eficiência de custos.

Para iniciantes, a plataforma Watsonx da IBM usa modelos de IA de código aberto conhecidos como modelos de idiomas pequenos (SLMs) que podem economizar até 98,5 % em custos. Ao contrário dos modelos de IA de código fechado que operam como “caixas pretas” com código proprietário e dados de treinamento que os usuários não podem examinar, os SLMs de código aberto fornecem uma transparência muito maior.

As organizações podem inspecionar o código, entender como o modelo funciona e até modificá -lo para atender às suas necessidades de negócios. Essa abordagem de código aberto permite que os negócios mantenham o controle e a transparência sobre seus modelos de IA, aproveitando a plataforma Watsonx para hospedagem, atualizações e serviços de suporte de nível corporativo.

Os modelos de código aberto geralmente se tornam mais precisos e confiáveis ​​ao longo do tempo, porque os desenvolvedores de comunidades globais podem identificar erros, corrigir problemas técnicos e adicionar novos recursos. Para as empresas, isso significa obter novos recursos mais rapidamente – eles não estão presos à tecnologia de um fornecedor e podem personalizar os recursos de IA para seus clientes.

De acordo com uma pesquisa com mais de 2.400 tomadores de decisão de TI em 21 países,

comparado a apenas 41 % dos que usam sistemas de fonte fechada.

Expandindo seu compromisso com a IA de código aberto,

Em fevereiro de 2025. Granite é a coleção de SLMs da IBM que alimenta a plataforma Watsonx.

Os novos modelos Granite 3.2 podem corresponder ou exceder o desempenho de modelos maiores enquanto usam menos energia. Eles incluem modelos especializados para diferentes tarefas para previsão financeira até dois anos, planejamento da cadeia de suprimentos e gerenciamento de inventário. As empresas podem acessar esses modelos de granito ou integrar outros modelos populares, como a Llama e o Mistral da Meta, através da plataforma Watsonx.ai da IBM.

Os pontos fortes do granito brilham em ambientes como o zoológico de Cingapura e outros parques da vida selvagem. Os robôs alimentados pelo granito SLMs não exigem uma conexão constante à Internet – eles podem operar offline enquanto usam energia mínima. Isso lhes permite servir aos visitantes por mais horas em todo o complexo. Sua flexibilidade também permite que eles realizem tarefas específicas, como rastrear movimentos de animais, identificar espécies e monitorar as condições ambientais.

Ang diz: “O granito SLMs oferece velocidade, eficiência de custos e adaptabilidade, tornando-os ideais para operações em andamento em ambientes com restrição de recursos, como reservas de vida selvagem”.

SLMs de granito também estão alimentando o

. Os fãs agora podem ler repescagens de corrida poucas horas após a conclusão de uma corrida. Visuais dinâmicos, criados usando tecnologias de IA no Watsonx, que interajam com dados pós-corrida-incluindo telemetria, clima, condições de rastreamento, resultados da sessão e estratégias de carro e pneus.

Embora a abordagem de código aberto da IBM ofereça muitas vantagens técnicas e de custo, a empresa reconhece que a tecnologia por si só não é suficiente. À medida que o Gen AI se torna mais poderoso, as empresas estão cada vez mais preocupadas com a confiança, a segurança e o controle. Enquanto algumas empresas de IA reduziram o tamanho de suas equipes de ética, a IBM dobrou a IA responsável.

Essa abordagem da IA ​​responsável não é apenas uma consideração técnica para a IBM, mas central para a visão deles sobre como a IA deve ser desenvolvida e implantada.

Lian diz: “Na IBM, encontramos um propósito em trazer inovações inovadoras na IA. Embora a IA seja uma oportunidade profunda, ela vem com altos riscos.

“Imagine se a IA generativa da sua organização compromete os dados pessoais dos clientes ou fraudou um cliente em uma interação. Isso simplesmente não pode estar acontecendo.”

À medida que o Gen AI interrompe e aumenta a empresa, assistentes de IA como Mandy, do Mandai Wildlife Group, mostram como as empresas já podem se beneficiar do uso da estrutura ágil e ética da IBM.