TOTALENERGIES TRADING en AI for Finance por Artefact - LLM para el comercio

El vídeo trata sobre el uso de los modelos de lenguaje amplio (LLM) en el comercio. La división de comercio de TotalEnergies, que cuenta con entre 1.400 y 1.500 empleados repartidos por todo el mundo, gestiona tanto el comercio de petróleo como el de materias primas más nuevas, como el gas y la electricidad. La atención se centra en los retos tecnológicos derivados de los distintos niveles de madurez de las actividades de negociación, moldeados por la estrategia multienergética de la empresa.

Las diferentes áreas de comercio de TotalEnergies presentan distintos grados de digitalización. Por ejemplo, el comercio de petróleo utiliza sistemas informáticos de hace más de 30 años, que requieren un manejo punto a punto, mientras que el comercio de electricidad está intrínsecamente más digitalizado. Estas diferencias plantean retos, sobre todo a la hora de armonizar las hojas de ruta mientras se intenta unificar los sistemas en toda la división de comercio.

La hoja de ruta llevó a experimentar con agentes de IA Generativa para inspirar la adopción dentro de las unidades de negocio. Dos casos de uso están ahora en producción: uno para el acceso a la información y la toma de decisiones antes de la transacción, y otro para la detección de anomalías después de la transacción. El primero es una nueva herramienta de toma de decisiones, mientras que el segundo mejora una solución de aprendizaje automático ya existente.

Los casos de uso se iniciaron mediante un proceso de colaboración impulsado por el equipo de innovación. Organizaron talleres y presentaciones para inspirar a las unidades de negocio y generar ideas. Los equipos interesados en la IA generativa, sobre todo en las operaciones de middle-office, siguieron activamente desarrollos como ChatGPT y aportaron ideas. Este espíritu de colaboración permitió la rápida ideación y adopción de casos de uso, con el apoyo de socios tecnológicos como AWS para desarrollar proyectos piloto.

Los agentes de IA han añadido valor a las funciones empresariales, pero vienen acompañados de retos. Los equipos empresariales necesitan ahora formar y mejorar activamente a los agentes. TotalEnergies ha creado mecanismos para que los equipos proporcionen instrucciones y comentarios. La adopción varía: algunas áreas adoptan la tecnología rápidamente, mientras que otras tardan más tiempo. Los campeones digitales de cada equipo ayudan a impulsar esta adopción.

El desarrollo y el despliegue de agentes de IA se realizan en gran medida sobre el terreno, con una mezcla de aprendizaje práctico y formación más estructurada. Los equipos tecnológicos se enfrentan a importantes retos a la hora de preparar los sistemas informáticos para la integración de la IA, lo que requiere apoyo y un cambio en los paradigmas de desarrollo. La IA generativa cambia la forma en que se diseñan los sistemas, necesitando a veces un “agente supervisor” que gestione los agentes especializados para diferentes funciones como las búsquedas en la web y el resumen data.

El caso de uso de la detección de anomalías muestra un ROI claro, ya que detectar anomalías costosas es crucial, y la detección basada en LLM mejora la precisión en 20%. El ROI de las herramientas de toma de decisiones es más difícil de cuantificar, y a menudo se basa en comentarios cualitativos sobre su utilidad y eficacia. Los proyectos piloto duran de 1 a 3 meses, en función de la complejidad y los objetivos de rendimiento.

TotalEnergies está lanzando más iniciativas, incluido un hackathon con Artefact para generar ideas de IA para el comercio. Se presentaron más de 50 ideas, con planes para desarrollar unos diez conceptos prometedores. A pesar de las preocupaciones operativas, el ímpetu sigue siendo alto para identificar e implementar aplicaciones valiosas de IA, con el objetivo de mostrar más proyectos el próximo año.