El CIO de Global Foundries enfatizó que los agentes de IA requieren datos en tiempo real y gobernados, reconstruyendo una plataforma unificada a través de fábricas en tres continentes con identidad centralizada y rastros de auditoría antes de desplegar agentes en las funciones de TI y adquisiciones.

RAG (Generación Aumentada por Recuperación) permite a las empresas construir chatbots específicos del dominio, pero su éxito depende del modelo de incrustación, el traductor que convierte texto en vectores para búsquedas semánticas. Un modelo de incrustación defectuoso recupera fragmentos irrelevantes, causando que el modelo de lenguaje genere respuestas confiadas pero incorrectas. Por ejemplo, un chatbot podría confirmar erróneamente un reembolso para una suscripción de hace 45 días, a pesar de que la documentación establece un límite de 30 días, porque el modelo de incrustación no pudo distinguir la restricción de tiempo crítica.

RAG opera en dos fases: indexación (dividir documentos en fragmentos, generar incrustaciones, almacenar vectores con metadatos) y recuperación (incrustar la consulta, buscar vectores cercanos, reordenar los fragmentos principales, alimentarlos al modelo de lenguaje). El modelo de lenguaje no puede compensar una recuperación deficiente. Las consideraciones clave incluyen evaluar modelos de incrustación más allá de las puntuaciones de referencia, elegir entre API comerciales y despliegue local, entender el costo de cambiar modelos más tarde y aprovechar incrustaciones Matryoshka para un tamaño de vector flexible.

Entidades clave: Empresas: Global Foundries, ByteByteGo