eDreams Odigeo usa IA generativa para experiencias de viaje - 800Noticias
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eDreams ODIGEO, compañía de viajes online y una de las mayores empresas de comercio electrónico de Europa, ha anunciado hoy que está trabajando con Google Cloud para ser pionera en el impulso de nuevos desarrollos en Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y en su aplicación en el mundo de los viajes online, uno de los segmentos de ecommerce más grandes del mundo. Como parte de ello, eDreams ODIGEO participa en el programa de colaboradores de confianza (trusted testers) de IA Generativa de Google Cloud, lo que le permite combinar sus propias capacidades de IA con las de Google Cloud para impulsar una mayor innovación y mejorar la experiencia de sus clientes.

El campo de laIA Generativa, en particular los modelos de lenguaje LLM (del Inglés Large Language Models), ha logrado avances notables en los últimos meses. Los LLM han supuesto un giro en la aplicación de la IA, al servir como modelos fundacionales que superan a los algoritmos anteriores en la mayoría de las tareas de generación de texto y lenguaje natural. Google Cloud está haciendo los LLM accesibles a través de modelos fundacionales como APIs preentrenadas. A través del soporte de IA Generativa en Vertex AI, eDreams ODIGEO tiene acceso API a modelos básicos fundamentales preentrenados con seguridad y gobernanza empresariales integradas.

Experiencia temprana en IA

eDreams ODIGEO ha estado utilizando sus propios modelos de IA Generativa para casos de uso de aumento de datos, incluidos itinerarios de ruta individualizados para susmiembros Prime, u ofreciendo propuestas personalizadas para sus suscriptores. El grupo ha integrado la IA en otros aspectos de sus operaciones para respaldar tanto a sus clientes como a sus estrategias de distribución, como:
  • Descubrimiento de rutas de Virtual Interlining(la creación de nuevas rutas mediante la combinación de vuelos de diferentes  proveedores)
  • Mejora del rendimiento de las soluciones de aprendizaje automático en supuestos en los que la recopilación de datos reales es costosa, como la prevención del fraude, o en previsión de escenarios hipotéticos, como simulaciones de demanda en situaciones que cambian rápidamente.

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