Inetum y Multiverse Computing han decidido estrechar aún más su colaboración con el objetivo de acelerar la implantación de inteligencia artificial (IA) eficiente y soberana en entidades públicas y privadas a escala global, según han señalado ambas empresas en una nota conjunta.
Durante un acto celebrado este viernes en Bilbao, las dos compañías se han comprometido a impulsar la adopción de modelos y agentes de IA altamente eficientes, apoyándose en la tecnología de compresión extrema desarrollada por Multiverse y en la capacidad de Inetum para integrar, desplegar y gobernar estas soluciones.
“Esta alianza con Multiverse Computing nos permite ofrecer a nuestros clientes una inteligencia artificial radicalmente eficiente, capaz de reducir consumos, costes y dependencia tecnológica sin renunciar al rendimiento, con garantía absoluta de privacidad. Su tecnología junto a nuestra capacidad de ejecución y despliegue en entornos complejos abre la puerta a proyectos que antes parecían imposibles”, ha explicado el director de Ventas de Inetum en Iberia y Latinoamérica, Jabier Ruiz.
La compañía Multiverse Computing ha subrayado que su misión es lograr que la IA avanzada resulte mucho más eficiente y accesible para todo tipo de organizaciones.
“La colaboración con Inetum nos permite combinar nuestros modelos de IA comprimidos y nuestras soluciones de IA con su experiencia global en integración y gobernanza. De este modo, las organizaciones pueden implementar potentes sistemas de IA que son más pequeños, más rápidos y mucho más sostenibles”, ha mencionado el director global de GenAI, Multiverse Computing, Rodrigo Hernández.
Ambas firmas colaborarán en la detección y desarrollo de nuevas oportunidades de negocio sustentadas en los modelos de IA comprimidos de Multiverse Computing, que hacen posible recortar de forma muy significativa el coste y el consumo energético asociados al uso de modelos de IA sin sacrificar su rendimiento.
Como complemento, Inetum incorpora Craft, su plataforma para la orquestación de agentes de IA, junto con el marco Coborg, que facilitan el salto de pruebas piloto a entornos de producción con capacidades de observabilidad, gobierno, evaluación y gestión de riesgos a gran escala.