{"id":130294,"date":"2024-08-05T09:56:56","date_gmt":"2024-08-05T08:56:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=130294"},"modified":"2024-10-29T09:02:43","modified_gmt":"2024-10-29T09:02:43","slug":"totalenergies-trading-at-ai-for-finance-by-artefact-llm-for-trading","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/totalenergies-trading-at-ai-for-finance-by-artefact-llm-for-trading\/","title":{"rendered":"TOTALENERGIES TRADING en AI for Finance por Artefact - LLM para el comercio"},"content":{"rendered":"<p><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--link_color: var(--awb-color6);--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-background-color:var(--awb-color1);--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1 description\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p>Cumbre de la IA para las finanzas por Artefact - 17 de septiembre de 2024 - Par\u00eds<\/p>\n<p>Principales conclusiones del debate entre Pierre Van Ingelandt, Digital Officer - Jefe de Innovaci\u00f3n de TotalEnergies Trading, y Lorenzo Croati, socio de Artefact.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-2 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--link_color: var(--awb-color6);--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-background-color:var(--awb-color1);--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-justify-content-center fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-1 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-video fusion-youtube\" style=\"--awb-max-width:670px;--awb-max-height:377px;--awb-align-self:center;--awb-width:100%;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:56.27%;\" ><iframe title=\"Reproductor de video de YouTube 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/IpMXCVjOoxU?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"670\" height=\"377\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Introducci\u00f3n<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-2\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>El v\u00eddeo trata sobre el uso de los modelos de lenguaje amplio (LLM) en el comercio. La divisi\u00f3n de comercio de TotalEnergies, que cuenta con entre 1.400 y 1.500 empleados repartidos por todo el mundo, gestiona tanto el comercio de petr\u00f3leo como el de materias primas m\u00e1s nuevas, como el gas y la electricidad. La atenci\u00f3n se centra en los retos tecnol\u00f3gicos derivados de los distintos niveles de madurez de las actividades de negociaci\u00f3n, moldeados por la estrategia multienerg\u00e9tica de la empresa.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Diversos niveles de madurez y retos de digitalizaci\u00f3n<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>Las diferentes \u00e1reas de comercio de TotalEnergies presentan distintos grados de digitalizaci\u00f3n. Por ejemplo, el comercio de petr\u00f3leo utiliza sistemas inform\u00e1ticos de hace m\u00e1s de 30 a\u00f1os, que requieren un manejo punto a punto, mientras que el comercio de electricidad est\u00e1 intr\u00ednsecamente m\u00e1s 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 divisi\u00f3n de comercio.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-3 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Introducci\u00f3n de los agentes de IA generativa<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-4\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>La hoja de ruta llev\u00f3 a experimentar con agentes de IA Generativa para inspirar la adopci\u00f3n dentro de las unidades de negocio. Dos casos de uso est\u00e1n ahora en producci\u00f3n: uno para el acceso a la informaci\u00f3n y la toma de decisiones antes de la transacci\u00f3n, y otro para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas despu\u00e9s de la transacci\u00f3n. El primero es una nueva herramienta de toma de decisiones, mientras que el segundo mejora una soluci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico ya existente.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-4 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Colaboraci\u00f3n y proceso de ideaci\u00f3n<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>Los casos de uso se iniciaron mediante un proceso de colaboraci\u00f3n impulsado por el equipo de innovaci\u00f3n. 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 esp\u00edritu de colaboraci\u00f3n permiti\u00f3 la r\u00e1pida ideaci\u00f3n y adopci\u00f3n de casos de uso, con el apoyo de socios tecnol\u00f3gicos como AWS para desarrollar proyectos piloto.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-5 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Ventajas y retos de los casos de uso de LLM<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>Los agentes de IA han a\u00f1adido valor a las funciones empresariales, pero vienen acompa\u00f1ados 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 adopci\u00f3n var\u00eda: algunas \u00e1reas adoptan la tecnolog\u00eda r\u00e1pidamente, mientras que otras tardan m\u00e1s tiempo. Los campeones digitales de cada equipo ayudan a impulsar esta adopci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-6 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Adopci\u00f3n, formaci\u00f3n y preparaci\u00f3n de equipos<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-7\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>El desarrollo y el despliegue de agentes de IA se realizan en gran medida sobre el terreno, con una mezcla de aprendizaje pr\u00e1ctico y formaci\u00f3n m\u00e1s estructurada. Los equipos tecnol\u00f3gicos se enfrentan a importantes retos a la hora de preparar los sistemas inform\u00e1ticos para la integraci\u00f3n de la IA, lo que requiere apoyo y un cambio en los paradigmas de desarrollo. La IA generativa cambia la forma en que se dise\u00f1an los sistemas, necesitando a veces un \u201cagente supervisor\u201d que gestione los agentes especializados para diferentes funciones como las b\u00fasquedas en la web y el resumen data.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-7 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Medici\u00f3n del retorno de la inversi\u00f3n y aprendizajes clave<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-8\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>El caso de uso de la detecci\u00f3n de anomal\u00edas muestra un ROI claro, ya que detectar anomal\u00edas costosas es crucial, y la detecci\u00f3n basada en LLM mejora la precisi\u00f3n en 20%. El ROI de las herramientas de toma de decisiones es m\u00e1s dif\u00edcil 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 funci\u00f3n de la complejidad y los objetivos de rendimiento.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-8 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Perspectivas de futuro y hackathon para nuevas ideas<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-9\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>TotalEnergies est\u00e1 lanzando m\u00e1s iniciativas, incluido un hackathon con Artefact para generar ideas de IA para el comercio. Se presentaron m\u00e1s de 50 ideas, con planes para desarrollar unos diez conceptos prometedores. A pesar de las preocupaciones operativas, el \u00edmpetu sigue siendo alto para identificar e implementar aplicaciones valiosas de IA, con el objetivo de mostrar m\u00e1s proyectos el pr\u00f3ximo a\u00f1o.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Conclusiones clave del debate entre Pierre Van Ingelandt, responsable digital y director de innovaci\u00f3n de TotalEnergies Trading, y Lorenzo Croati, socio de Artefact, sobre los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) aplicados al comercio.<\/p>","protected":false},"featured_media":130295,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21930],"blog-language":[2991],"class_list":["post-130294","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-finance","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/130294","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/130295"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=130294"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=130294"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=130294"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}