Teammately se presenta como una solución innovadora en el campo de la inteligencia artificial, específicamente diseñada para ingenieros de IA que buscan construir productos, modelos y agentes basados en tecnologías avanzadas como LLM, Prompt, RAG, ML, entre otras. Este agente autónomo de IA tiene la capacidad de auto-iterar, refinando y seleccionando la mejor combinación de prompts, modelos base, fragmentación de conocimiento y otros elementos necesarios para alcanzar los objetivos establecidos.
Lo que distingue a Teammately es su enfoque científico en la construcción de IA de calidad. No se limita a la generación de contenido, sino que cuantifica las capacidades de la IA, sintetiza conjuntos de datos de prueba justos y construye un LLM como juez de manera dinámica, adaptado específicamente a cada proyecto. Esto es crucial en un entorno donde los proyectos de IA pueden fallar debido a conjuntos de datos sesgados o insuficientes, o a la falta de recursos humanos para verificar cada resultado.
Además, Teammately permite a los usuarios centrarse en lo que realmente importa, en lugar de en los detalles técnicos. Comienza alineando los objetivos a través de Documentos de Requisitos del Producto (PRD), que luego son utilizados por otros agentes para construir, evaluar y refinar la IA. Entre sus capacidades destacadas se incluyen la redacción y reescritura de textos, la optimización de consultas antes de la recuperación, la búsqueda vectorial sin servidor y la transformación de lagos de datos en conocimiento relevante.
Teammately también aborda el desafío de cuantificar los resultados cualitativos, utilizando un LLM dinámico como juez para puntuar de manera consistente a escala. Además, genera informes interactivos que desmitifican la naturaleza casi de caja negra de la IA para los tomadores de decisiones, permitiendo una iteración profunda y continua hasta alcanzar los objetivos deseados.
Con Teammately, los ingenieros de IA pueden transformarse en roles más creativos, asegurando que la calidad y el rendimiento de la IA superen lo que un equipo exclusivamente humano podría lograr. Este enfoque no solo mejora la eficiencia y la efectividad de los proyectos de IA, sino que también permite a los ingenieros centrarse en identificar y definir el verdadero valor de la IA, convirtiéndose en evangelistas de productos de IA avanzados y valiosos dentro de su comunidad.
