Siemens Energy crea un document chatbot con Cortex AI

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Siemens Energy è un protagonista globale nel settore dell’energia. Siamo un’azienda integrata dalla produzione e generazione di energia alla trasmissione a noi, alle abitazioni e alle aziende. La nostra azienda ha un problema che deve essere risolto adesso. A volte i nostri dati sono ancora letteralmente su carta, contengono informazioni preziose.

Quindi c’erano informazioni tecnologiche che sono necessarie per portare una certa tecnologia al livello successivo. Le nostre uniche opzioni erano leggere tutte le pagine oppure creare qualcosa che ci aiutasse a leggere le pagine. La Gen AI aiuta le persone a esplorare i dati che si trovano letteralmente sulla carta. Dobbiamo digitalizzarli per poi applicare chatbot AI, soprattutto con Cortex, a quei set di dati.

Con l’AI Data Cloud Snowflake abbiamo potuto democratizzare veramente i dati e sviluppare facilmente applicazioni. Il primo caso d’uso riguarda quelle 800.000 pagine circa che ora leggiamo automaticamente o sono accessibili via chat. Lo scopo era aiutare i nostri specialisti a trovare le informazioni pertinenti per le variazioni dei progetti e dei costi. Quindi ora questo chatbot invece di fornire tutti i dettagli su un argomento viene utilizzato per uno scopo globale ossia potenziare e addestrare le persone.

Il vantaggio naturalmente è che usando Snowflake gestiamo tutti i nostri dati e applichiamo l’AI con Cortex.

Infine, un altro elemento importante è l’interfaccia utente basata su Streamlit. Questo ovviamente è un grosso vantaggio per noi dal punto di vista della sicurezza. Non ci sono dati dispersi all’esterno

e questa è un’ottima cosa. Ciò che mi entusiasma di più è la velocità e la rapidità di innovazione. Il vantaggio dell’uso di Cortex è che ha reso tutto incredibilmente facile. La creazione del nostro primo chatbot ha richiesto solo un paio di settimane.

È straordinario, e mi convince che potremo affrontare sempre più casi d’uso con questo tipo di approccio con Cortex. Nella nostra azienda la conoscenza è letteralmente contenuta nei cervelli delle persone. Questo significa che per noi è essenziale intensificare la democratizzazione dei dati. Abbiamo già in mente dei casi d’uso.

La prossima volta metteremo in chat i documenti di vendita poi pensiamo di applicare le chat ai processi delle fabbriche per addestrare le persone.

C’è un’enorme varietà di casi d’uso che vogliamo affrontare un passo alla volta. Al momento questa è la nostra strategia per utilizzare Snowflake e l’AI generativa per esplorare questi tipi di dati.