HPE Private Cloud AI permitirá a las empresas desplegar asistentes virtuales en segundos
Hewlett Packard Enterprise anuncia un acelerador de soluciones para que los desarrolladores creen chatbots capaces de responder preguntas en base a datos privados.
HPE Private Cloud AI ya está disponible y ofrece una experiencia llave en mano desarrollada en colaboración con NVIDIA para construir y desplegar aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa.
Hewlett Packard Enterprise (HPE) introduce aceleradores de soluciones que permiten a las empresas desplegar con un solo clic asistentes virtuales.
El primero de ellos es un asistente que ayuda a los desarrolladores a crear chatbots interactivos capaces de responder preguntas en lenguaje natural utilizando los datos privados de una organización. Su próxima versión admitirá voz, imágenes y soporte multiagente. Además, HPE prevé futuros aceleradores para verticales como servicios financieros, el sector de la sanidad, comercio minorista, energía y Administración pública.
“Las empresas están desplegando IA generativa en un entorno donde, al mismo tiempo, están bajo presión para empezar rápido y demostrar un valor real”, contextualiza Fidelma Russo, vicepresidenta ejecutiva y directora general de nube híbrida y CTO en HPE.
“Sin embargo”, señala, “la implementación de aplicaciones de IA exige que las organizaciones integren varios modelos, conjuntos de datos, herramientas y otros recursos”.
“Los aceleradores de soluciones son un diferenciador clave dentro de HPE Private Cloud AI, ya que simplifican proyectos que podrían tardar meses en implementarse, concentrando ese proceso en un instante para la empresa”, destaca Russo.
Justin Boitano, vicepresidente de productos de software de IA empresarial en NVIDIA, comenta que “las empresas buscan herramientas de IA personalizadas y optimizadas que satisfagan las necesidades específicas de sus casos de uso”.
“Los Blueprints de NVIDIA NIM Agent permiten que las aplicaciones de IA desarrolladas con HPE Private Cloud AI se perfeccionen mediante el feedback humano”, explica, “mejorando los modelos en un ciclo de aprendizaje continuo”.
