Crypto.com ofrece un análisis de opiniones preciso en tan solo un segundo gracias a la IA generativa en AWS

Crypto.com se fundó en 2016 con un objetivo ambicioso: llevar las criptomonedas a todos los monederos. La empresa se distingue de otras plataformas de comercio por su gran dedicación al fomento de la adopción de las criptomonedas por parte de los usuarios, con una amplia red de socios que incluye comerciantes y pasarelas de pago. En la actualidad, Crypto.com ofrece sus servicios a alrededor de cien millones de usuarios en noventa países.

Con un crecimiento tan rápido y una base de clientes diversa, todo ello dentro de una industria competitiva y en evolución, Crypto.com decidió adoptar la inteligencia artificial (IA) generativa a fin de acelerar la oferta de experiencias de cliente optimizadas. Los casos de uso de IA de la empresa incluyen asistentes conversacionales para la incorporación y las consultas de los clientes, además de asistentes destinados a la generación de campañas de marketing en redes sociales.

En las aplicaciones de IA generativa, el análisis de opiniones y la categorización de la narrativa de las noticias son cada vez más importantes; sobre todo, en el sector de las criptomonedas, los inversores necesitan información puntual y precisa sobre el mercado para tomar decisiones fundamentadas. Crypto.com ofrece un servicio de información del mercado mediante el cual los usuarios pueden acceder a las últimas noticias e información, tanto de fuentes cripto como tradicionales, con la finalidad de obtener información a través de los motores de inteligencia de la empresa. Cada suscripción se adapta al nivel de comercio del usuario y a las monedas de su monedero.

Crypto.com emplea una gama de modelos de machine learning (ML) listos para usar junto con sus propios modelos personalizados destinados al análisis de opiniones. Sin embargo, los desarrolladores se enfrentaron a desafíos derivados de las limitaciones de los modelos de código abierto y del alto coste de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) autoalojados. También sufrieron problemas de precisión con los resultados generados por modelos de código abierto, sobre todo al tratar con sitios de noticias multilingües. En consecuencia, Crypto.com buscó una solución más eficaz con el objetivo de integrar y sintetizar los resultados de varios modelos de machine learning, tanto entrenados con anterioridad como personalizados, a fin de proporcionar información precisa, fiable y completa sobre el mercado de las criptomonedas.

Crypto.com funciona con Amazon Web Services (AWS) desde su lanzamiento, de modo que cuando tuvieron que elegir nuevos LLM para el análisis de opiniones, Anthropic Claude 3 en Amazon Bedrock fue la elección más lógica. Se trata de LLM con gran capacidad de escalamiento que procesan grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que facilita una investigación de mercado integral. Los resultados iniciales mostraron que los LLM de Amazon Bedrock ofrecían resultados muy rápido, la mayor parte de las veces en tan solo un segundo.

La integración de Amazon Bedrock permitió prescindir del trabajo manual, los costes adicionales y las limitaciones computacionales de los LLM autoalojados. En cuestión de un mes, Crypto.com había implementado los modelos Claude 3 Haiku de Anthropic en Amazon Bedrock destinados al análisis de opiniones, así como a la recopilación y al análisis de noticias sobre criptomonedas en más de veinticinco idiomas. La empresa también utiliza Amazon Bedrock para las pruebas de concepto y el desarrollo continuos. Sunny Fok, director de Tecnología de Innovación de IA de Crypto.com, afirma lo siguiente: «La IA generativa en los servicios de AWS, como Amazon SageMaker y Amazon Bedrock, simplificó nuestra adopción de las últimas tecnologías de LLM e IA. Ahora podemos llevar las ideas innovadoras de la prueba de concepto a la producción a gran escala en cuestión de semanas».

Para garantizar que los conocimientos específicos del dominio se aplican en la producción del modelo, Crypto.com utilizó sus propios datos con la finalidad de refinar los modelos de código abierto, incluidos Mistral AI y Meta Llama en Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Este enfoque es crucial cuando aparece una nueva moneda en el mercado, ya que los modelos disponibles suelen ofrecer resultados poco satisfactorios. Más adelante, Crypto.com comenzó a usar Amazon SageMaker como una plataforma de desarrollo de machine learning integral y bajo demanda a fin de refinar sus modelos personalizados.

Raymond Lam, ingeniero sénior de Crypto.com, afirma lo siguiente: «Amazon SageMaker proporciona las herramientas y las API necesarias para adaptar con facilidad nuestros modelos a través de una interfaz sencilla. Al igual que con Amazon Bedrock, solo necesitamos ejecutar trabajos de machine learning según sea necesario. De esta forma, es mucho más fácil administrar modelos personalizados que tener que crearlos nosotros por nuestra cuenta».

Crypto.com recibió un gran apoyo por parte de AWS durante las fases de generación de ideas, prueba de concepto y producción del despliegue multiagente. «Hemos hablado bastante sobre qué herramientas o marcos desplegar en función de los diferentes casos de uso», explica Lam. «El equipo de AWS compartió los casos de uso existentes, proporcionó un código de muestra y mostró como realizar cada paso. Cuando surgieron problemas técnicos, los arquitectos de soluciones de AWS ayudaron a resolverlos y ofrecieron sugerencias, lo que aceleró nuestra incorporación a los servicios de IA generativa en AWS».