En su continuo esfuerzo por mejorar la eficiencia y calidad de su catálogo de productos, Amazon ha dado un paso significativo al desarrollar un sistema de inteligencia artificial generativa y de autoaprendizaje. Este innovador sistema está diseñado para optimizar la gestión de datos en su plataforma, centrándose en la extracción precisa de atributos estructurados de productos, como dimensiones, materiales y especificaciones técnicas. Asimismo, se encarga de generar títulos que se ajusten a los patrones de búsqueda de los consumidores, lo cual resulta crucial en un entorno de millones de envíos diarios.
La iniciativa no ha estado libre de retos. A medida que los modelos de IA se enfrentan a la vasta cantidad de productos y la terminología cambiante, surgen problemas de precisión que, hasta ahora, eran resueltos manualmente por científicos de datos. Este enfoque tradicional, aunque efectivo, es costoso y poco flexible ante el volumen y la variedad de datos actuales.
Para resolver estos desafíos, Amazon ha optado por una solución innovadora que involucra un sistema de consenso formado por múltiples modelos más pequeños. Estos modelos colaboran, y al coincidir en sus resultados, procesan la información con confianza. En los casos donde existen discrepancias, un modelo supervisor más sofisticado interviene para resolver los desacuerdos. Este modelo supervisor no solo actúa como árbitro, sino que también alimenta una base de conocimiento dinámica capaz de prevenir conflictos similares en el futuro.
El nuevo sistema incorpora un flujo de retroalimentación tanto de los vendedores como de los clientes, permitiendo una evolución continua del mismo. Esta estructura, organizada jerárquicamente, asegura que la base de conocimiento se mantenga adaptable a nuevas tendencias sin perder coherencia.
Más allá de la precisión de los datos, el sistema también pretende reducir costes. A medida que los desacuerdos disminuyen y se integra más aprendizaje, la dependencia de los modelos supervisores se reduce, mejorando así la eficiencia operativa.
Desde su implementación, se ha notado una disminución en las tasas de error, demostrando la eficacia del sistema en aprender tanto de las discrepancias como de los errores. Este avance no solo tiene como objetivo construir un catálogo más funcional, sino también asegurarse de que se convierta en un recurso fiable para consumidores y vendedores, mejorando así la experiencia de compra en Amazon.