HISTORIAS DE CLIENTES
Siemens Energy utiliza Cortex AI para crear un chatbot de documentos
Siemens Energy confía en Snowflake y Cortex AI para transformar la información basada en papel en datos prácticos y, de ese modo, hacer accesible al instante cientos de miles de páginas mediante chatbots de IA y agilizar el acceso a la información.
RESULTADOS CLAVE:
+800 000
páginas ahora accesibles mediante un chatbot
Sector
ManufacturingAspectos destacados
- Transformación de documentos con la IA: Siemens Energy digitaliza 800 000 páginas con datos cruciales mediante el AI Data Cloud de Snowflake y convierte documentos en papel, antes inaccesibles, en recursos digitales en los que se pueden hacer búsquedas.
- Mayor acceso a los datos para los empleados: los nuevos chatbots basados en IA, respaldados por Snowflake, facilitan el acceso de los empleados a información fundamental para tareas como la optimización del diseño o formación.
- Soluciones optimizadas y seguras para los datos: Siemens Energy utiliza Snowflake para una gestión segura de los datos, lo que facilita la implementación rápida de aplicaciones de IA que optimizan sus operaciones y se adaptan a las necesidades crecientes.
Transcripción del vídeo
Esta transcripción se generó automáticamente.
Siemens Energy es una organización global del sector energético. Somos una empresa integrada que abarca desde la generación y producción de energía hasta su transmisión a hogares y empresas. Como empresa, nos enfrentábamos a un problema inaplazable: parte de nuestros valiosos datos aún se conservaban en papel.
En ese momento, teníamos información tecnológica que había que trasladar a una tecnología más avanzada. Nuestras únicas opciones eran leer todas las páginas o crear algo que nos ayudara a hacerlo. La IA generativa nos ayuda a consultar los datos que conservamos en papel. Solo hay que digitalizarlos y aplicar chatbots de IA, principalmente con Cortex, en esos conjuntos de datos.
Gracias a Snowflake AI Data Cloud, conseguimos democratizar los datos y desarrollar aplicaciones con facilidad. En el primer caso de uso procesamos unas 800 000 páginas, con las que interactuamos o que ahora leemos automáticamente. El objetivo era ayudar a los especialistas a encontrar información relevante para realizar cambios en el diseño o el coste. Ahora, en lugar de utilizar este chatbot para proporcionar conocimientos detallados sobre algo, lo utilizamos con un fin global, para capacitar y formar a las personas.
Lo bueno de usar Snowflake es que gestionamos todos nuestros datos y aplicamos IA con Cortex.
Por último, y no menos importante, utilizamos la interfaz de usuario de Streamlit, que supone una gran ventaja de seguridad para nosotros. Ningún dato se queda fuera, y eso es bueno. Lo que más me gusta es su velocidad y la agilidad de la innovación. Una ventaja de Cortex que realmente me sorprendió fue su facilidad de uso. Tardamos solo un par de semanas en poner en marcha nuestro primer chatbot.
Fue tan increíble que nos motivó a abordar más casos de uso con este enfoque de Cortex. El conocimiento en nuestra empresa está literalmente en la cabeza de nuestro personal. Por eso, para nosotros es fundamental impulsar la democratización de los datos.
Tenemos algunos casos de uso en mente. Los siguientes chatbots serán con documentos de ventas y, después, con procesos industriales para formar al personal.
Hay una gran variedad de casos de uso que queremos abordar paso a paso. Nuestra estrategia actual consiste en utilizar Snowflake y la IA, es decir, la IA generativa, para explorar esos tipos de datos.
