Illumex habilita a las organizaciones a desbloquear el valor de sus datos empresariales a través de su catálogo de Tejido Semántico Generativo. La plataforma integral de la compañía fundada por Inna Tokarev Sela, exvicepresidenta adjunta y responsable de inteligencia artificial (IA) en Sisense y directora senior de Machine Learning en SAP, automatiza el mapeo de la semántica de los datos y la resolución de inconsistencias terminológicas a través de los silos empresariales, un paso crítico para lograr la preparación para AI y GenAI.
Al permitir interacciones de datos transparentes y seguros con grandes modelos de lenguaje (LLM), illumex abre casos de uso transformadores para la GenAI en las empresas.
Ahora ha culminado una ronda de financiación de 11 millones$, liderada por CardumenCapital, Amdocs Ventures, y Samsung Ventures, y con la participación de ICI, Jibe Ventures y 'business angels'.
Illumex facilita la creación de una capa semántica que unifica los silos de datos dentro de la empresa y añade contexto específico del negocio, así como un vocabulario consistente. La compañía trabaja con grandes corporaciones como Teva y Carson, que gestionan ingentes cantidades de datos y aprovechan illumex para el tratamiento de sus datos con IA. A su vez illumex ha forjado alianzas con Microsoft, Google Cloud y AWS.
El uso de la inteligencia artificial generativa (GenAI) se ha expandido. Actualmente, más del 60% de las empresas incorporan el uso de la tecnología, según una investigación de McKinsey. Si bien GenAI aporta un valor significativo al negocio, de más del 10% a la cuenta de resultados en algunos casos, la preocupación por la inexactitud y los riesgos de su aplicación no ha hecho más que empezar. El 25% de las organizaciones manifiesta que han experimentado algunas consecuencias negativas de su implementación. Los datos desestructurados, como los documentos de texto, son semánticamente significativos, pero carecen de contexto inherente, y necesitan ser etiquetados manualmente con lo que a menudo resultan ambiguos e inconsistentes a través de las diferentes fuentes empresariales. Esta desorganización de los datos, con problemas como los registro sduplicados y terminología conflictiva, erosiona la confianza en las aplicaciones deGenAI.
Illumex soluciona este problema usando GenAI para automáticamente identificar, mapear, y añadir significado semántico a los datos estructurados de la empresa. La plataforma analiza metadatos, sin acceder a la información sensible subyacente, para crear un gráfico de conocimiento semántico unificado. Este gráfico actúa como una única fuente de la verdad que alinea los datos con la terminología presente en el negocio y aportando contexto.
Al construir una terminología específica para cada entorno, que formalmente define a las entidades, propiedades y relaciones que representan las fuentes de datos de la organización, illumex permite interacciones de datos, consistentes y contextualmente relevantes, a través de la empresa. Así, se forma una base estructurada sobre la que los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden asociar las interacciones de los usuarios con los datos empresariales más relevantes a fin de asegurar la mejor respuesta posible.
“La clave para el éxito de la implementación de la inteligencia artificial generativa en la empresa es resolver el reto fundamental que presenta la identificación correcta de los datos” subraya Inna Tokarev Sela. “Nuestro Tejido Semántico Generativo alinea los datos de las organizaciones con el significado y contexto específico del negocio, permitiendo confiar finalmente en los resultados de sus soluciones basadas en GenAI", insiste.
“Para empresas en industrias complejas y reguladas, la adopción de la IA no es simplemente algo que se pueda tener de forma opcional, sino un imperativo existencial” dijo Moshe Friedman, Socio Responsable de Amdocs Ventures. “Sin embargo, se enfrentan al reto de equilibrar la implementación de soluciones innovadoras con el mantenimiento seguro de sus bases de datos ajustándose a la estricta normativa que las regula. illumex cubre perfectamente este vacío, permitiendo a las empresas maximizar la oportunidad que presenta la GenAI mientras se asegura la integridad, fiabilidad y trazabilidad y de los datos que alimentan estas aplicaciones.