- El desarrollo de TaxBot de KPMG crea un borrador de 100 páginas de varios meses
- La sugerencia fiscal escrita con socios se dispersó en innumerables computadoras portátiles
- KPMG Workbench mangueras múltiples modelos LLM de proveedores competidores
Cuando los modelos de grandes idiomas comenzaron a atraer la atención global a fines de 2022, los líderes digitales de KPMG reconocieron inmediatamente los beneficios potenciales, pero también reconocieron los grandes riesgos.
El director digital John Munli admite que las primeras pruebas con Chatzpt crean resultados “verdaderamente horribles”, incluido el descubrimiento de información financiera confidencial sobre servidores internos.
Como resultado de este incidente, la firma suspende el examen de prueba, el público limita el acceso a equipos de IA y redevalúa los peligros que pueden introducir una implementación incontrolable.
Creando una plataforma de IA privada
KPMG luego comenzó a construir un entorno cerrado para el trabajo de IA, respaldado por la licencia de software, permitiendo el acceso a los sistemas OpenAI y Microsoft.
Este paso le ha dado al consultor la oportunidad de diseñar las aplicaciones dentro de un límite seguro, y eventualmente conduce a una plataforma llamada KPMG Workbench.
El sistema es la generación combinada de recuperación-ofensiva, múltiples opciones de LLM y capacidades de alojamiento de agentes.
Dependiendo del vendedor único, la empresa extiende deliberadamente el uso de Google, Microsoft, Etnográfico y Meta.
A lo largo de 2023, se dedicaron esfuerzos extensos a capacitar al personal sobre cómo escribir indicaciones de manera efectiva e interactuar con los sistemas de autor de IA.
Para 2024, el brazo australiano de KPMG comenzó proyectos para crear agentes especializados. Entre ellos se encontraba el TaxBot, una herramienta diseñada para preparar una consulta fiscal.
Munli explicó que la sugerencia escrita de pareja comenzó a desarrollarse, que estaba “almacenada por todas partes”, a menudo dispersas en la computadora portátil.
La información combinada con el código tributario australiano se colocó como un modelo de RAG para crear un borrador automático. Sin embargo, los subspusos no fueron triviales en la construcción.
Según Muneli, se necesitaba un mensaje de 100 páginas para hacerlo, reclutado durante meses por un equipo dedicado y finalmente alimentado en Workbench.
El resultado es un sistema que requiere una serie de insumos, quiere orientación de expertos humanos y luego crea un documento de 25 páginas para la revisión del cliente.
Munli afirma que el agente ahora realiza tareas que tomaron dos semanas al día a la vez, un cambio que él describe como “muy hábil”.
Sugirió que una ronda de turno rápida es especialmente importante para los clientes empleados en acuerdos sensibles al tiempo, como el archivo adjunto.
Sin embargo, enfatizó aún más que los agentes fiscales con licencia podían manejar el equipo, reconociendo que la producción sin supervisión profesional no es adecuada para los usuarios generales.
Más allá de la eficiencia, KPMG argumenta que la introducción de los agentes ha aumentado la satisfacción del personal, ya que se pueden evitar los actos repetitivos.
Además, algunos clientes han expresado interés en adquirir agentes similares, KPMG no esperaba. Sin embargo, la empresa admite que las instalaciones específicas siguen siendo difíciles de medir.
A través del artículo
