Sign AI abre Exterior Intelligence Graph para uso empresarial

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El mundo está inundado de noticias, y eso es un desafío para cualquier empresa. Algunos eventos son como terremotos que harán temblar el modelo de negocio y que la empresa se reinvente. Otros son intrascendentes. Algunos dañarán a los competidores y otros ayudarán a todos en el mismo segmento comercial. Pero, ¿cómo puede alguien saber cuál es cuál? ¿Cómo puede alguien detectar los momentos a medida que se desarrollan?

Este es el desafío que la empresa de comunicaciones y relaciones públicas impulsada por la inteligencia synthetic (IA), señal IA, objetivo de abordar. La semana pasada, lanzó su nuevo gráfico de inteligencia externa, una estructura de datos que realiza un seguimiento constante de los eventos principales y secundarios que ocurren en el espíritu de la época cada día. El sistema es un modelo de lenguaje pure en constante evolución que rastrea la forma en que se discuten las empresas y los temas.

“También quiere poder decir que, en términos de reputación, su empresa está haciendo un gran trabajo, pero si no es realmente lo que ven las personas externas, bueno, probablemente sea algo en lo que se deba trabajar”, ​​dijo Clancy Childs, el director de producto de Sign AI.

Reimaginar el negocio de relaciones públicas como ‘ordinary’

La compañía comenzó hace nueve años como un esfuerzo de monitoreo de medios que recopilaría datos de las fuentes de noticias y las redes sociales. Se centró principalmente en palabras clave y descubrió que había un mercado listo para las empresas que necesitaban pensar estratégicamente sobre su imagen.

El nuevo anuncio muestra algunos resultados de la reciente ronda de recaudación de fondos de $ 50 millones de la compañía en diciembre pasado. En ese momento, Highland Europe junto con Redline Capital, MMC, Hearst y GMG Ventures invirtieron para construir mejores mecanismos para lo que llamaban «aumento de decisiones».

El gráfico de inteligencia externa surgió de los esfuerzos de la empresa para aprovechar las capacidades de los nuevos algoritmos emergentes del aprendizaje automático (ML). El equipo de Sign AI quería pensar en los datos de texto como algo más que un flujo de caracteres para buscar, sino como una colección de entidades con relaciones entre ellas que se pueden rastrear y medir.

«No vamos a seguir un enfoque en el que hagamos que las personas escriban consultas masivas basadas en palabras clave para tratar de desambiguar las cosas». explicó Childs. “En realidad, vamos a utilizar el procesamiento de lenguaje pure, la resolución de entidades y todos estos juguetes geniales, de manera efectiva para hacerlo más fácil para las personas. No quiero escribir una consulta de una página para explicarte qué es Apple Pc. Solo quiero poder buscar a Apple como una entidad entrenada por la IA”.

Sign AI está vendiendo su servicio tanto a empresas que desean estar al tanto de las noticias como a inversores que desean ayudar a elegir posibles inversiones. Algunos clientes son profesionales como los directores de comunicaciones que buscan rastrear las menciones de su propia empresa y sus competidores. Otros simplemente quieren entender qué empresas están teniendo éxito y cuáles están fracasando en el mundo de la opinión pública, para asegurarse de que sus inversiones sean sólidas.

Estos grandes modelos de lenguaje y eventos son cada vez más comunes. Según se informa, Google usa su gran modelo interno de lenguaje y el mundo para guiar cómo clasifica las respuestas para el motor de búsqueda. Fb y Twitter esencialmente venden el conocimiento de los usuarios a través del mercado publicitario, lo que permite a los anunciantes seleccionar una audiencia en función de sus intereses.

Microsoft y Nvidia promocionaron recientemente su modelo grande, Megatron-Turing NLG 530B, un inmenso modelo de lenguaje que tiene 530 mil millones de parámetros dispuestos en 105 capas. Esta fue la culminación de un proyecto de investigación, pero ambas compañías están integrando resultados similares en sus productos en muchos niveles.

Algunos están comenzando a abrir estos grandes sistemas a los clientes. Microsoft ayuda a las empresas a crear sistemas clasificadores y también agrupa modelos preconstruidos en una herramienta para trabajos como clasificación y clasificación de imágenes. Google’s Cloud ofrece la API de lenguaje pure que puede detectar entidades y analizar opiniones en textos sin procesar.

bajo el capó

El nuevo gráfico de inteligencia externa combina algoritmos similares con una gran colección de artículos de noticias que Sign AI ha acumulado a lo largo de los años. Algunos provienen de fuentes con licencia como LexisNexis, y otros se recopilan de la net abierta mediante raspado u otras técnicas.

Sign AI vende su servicio a través de una interfaz net y, para algunos clientes avanzados, una API. Están permitiendo que las empresas entrenen modelos básicos de lo que quieren rastrear, y luego llenará el tablero con resultados de búsqueda directos, así como información sobre cómo está cambiando el sentimiento.

“Nuestro Gráfico de Inteligencia Externa toma el floreciente contenido no estructurado del mundo y lo convierte en información procesable para aumentar las decisiones comerciales de hoy, brindando a las organizaciones un nuevo tipo de inteligencia crítica en el momento”. dijo Luca Grulla, CTO de Sign AI, «Podemos proporcionar un tipo de datos completamente nuevo a través de nuestro gráfico de inteligencia externa único, y nos espera un nuevo y emocionante capítulo en el aprovechamiento de datos no estructurados».

Si bien los resultados de búsqueda sin procesar pueden ser útiles, la información más útil puede provenir de observar cómo evoluciona el gráfico de inteligencia externa. Es decir, algunas empresas ganan o pierden en menciones con sentimiento positivo. ¿O las empresas se acercan más a algunos temas con el tiempo?

Childs ofreció un ejemplo de la empresa Tesla. En un momento, su nombre en el gráfico puede estar estrechamente relacionado con los vehículos eléctricos. Sin embargo, últimamente, a medida que aparecen noticias sobre sus algoritmos de guía autónomos, se acercará más a esas entidades.

“Este tipo de conexiones y relaciones entre estas entidades y temas facilitan a las empresas que están interesadas en administrar su propia reputación e identificar dónde se encuentran en relación con sus objetivos”, dijo Childs.

El trabajo de los gerentes de las empresas solo se ha vuelto más complicado a medida que algunos inversionistas y clientes han comenzado a solicitar una mejor contabilidad sobre objetivos no monetarios como la administración ambiental. Calcular las ganancias es easy. Sin embargo, el seguimiento del progreso hacia la construcción de una marca confiable es más difícil.

«[Many businesses are] ya no solo está interesado en el resultado remaining único de ‘¿Estamos obteniendo suficientes ganancias?’”, Explicó Childs. “Esto les da métricas de reputación cuantificables en cosas como ASG [environmental, social and governance] que son muy útiles para las empresas que intentan gestionar su tipo de capitalismo de partes interesadas y responsabilidades ESG”.

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