El periodismo como central de inteligencia.
Como centro operativo que conecta puntos, contrasta y contextualiza.
Desde Thomson Reuters siguen sus propios pasos.
Reuters ya había convertido el periodismo en API.
Ahora, Thomson Reuters quiere convertir el archivo en modelo.
Utiliza su contenido inactivo para darle vida.
Para transformar el conocimiento almacenado en célula de interacciones.
En un epicentro que atiende curiosidades y necesidades con cruces infinitos de información.
Thomson Reuters ha invertido 40 millones de dólares en inteligencia artificial propia.
La inversión se dedicó a talento, entrenamiento y capacidad de cómputo.
Con el lanzamiento de Thomson, busca mostrar sus capacidades de análisis y extracción de datos a partir del conocimiento almacenado en su archivo.
Para su primera versión, utilizó menos del 10% de su contenido propietario disponible para entrenamiento.
¿Dónde tendrá su primera ejecución?
En el ámbito jurídico, a través de CoCounsel Legal, mediante una función llamada Tabular Analysis.
El producto permite analizar hasta 10 mil documentos y formular hasta 100 preguntas sobre ellos.
Destaca la aproximación por no apuntar al generalismo.
Por no asumirse como competidor de los buscadores conversacionales.
A partir del entendimiento de su archivo, Thomson nace enfocado en el nicho.
Como un producto hiperespecializado sobre el que se puede construir.
Pero con una plataforma a la que podrían surgirle cuantos tentáculos se quiera a partir de las fortalezas del archivo.
¿Puede monetizar y validar más su existencia un modelo de este tipo a partir de la generación de múltiples unidades de conocimiento o desde el generalismo?
¿Deben agencias como Reuters y AP fundamentarse en la abundancia generalista o en la riqueza específica?
Como valor diferencial, la hiperespecialización habilita márgenes de maniobra y expansión.
La fuente de conocimiento puede convertirse en información accionable.
En documentos descargables de inteligencia.
En recordatorios multiformato que ganen relevancia en la industria.
El periodismo como API fue el primer paso.
En julio, Reuters lanzó un servidor MCP para que los agentes de sus clientes pudieran buscar, recuperar y descargar el contenido contratado.
Ahora también incorporó a Snowflake Marketplace su producción periodística desde 1987 en cinco idiomas para que otras empresas puedan integrarla en sus aplicaciones y modelos de inteligencia artificial.
Reuters abrió su archivo para fortalecer inteligencias ajenas.
Thomson Reuters ahora utiliza su conocimiento para poseer una parte de la inteligencia.
Thomson apunta a fortalecer suscripciones, bases de datos y productos propios.
No se ofrecerá, al menos por ahora, como un modelo independiente.
Una herramienta mutante de análisis que interpreta, clasifica y responde tanto a partir del valor del archivo como de la participación de especialistas jurídicos, fiscales y editoriales en el entrenamiento y las evaluaciones del modelo.
Mediante el uso de inteligencia artificial, Thomson Reuters fortaleció el racional detrás de la adquisición de Casetext en 2023 por 650 millones de dólares.
Con dicha adquisición incorporó CoCounsel, uno de los primeros asistentes jurídicos impulsados por inteligencia artificial generativa.
Es utilizado por alrededor de un millón de profesionales en 107 países, según la empresa.
Para Thomson Reuters, el kit de herramientas de inteligencia artificial es multimodelo.
Thomson para CoCounsel en la función de Tabular Analysis.
Claude y otras herramientas para tareas diversas.
El futuro de los contenidos es, por tanto, dinámico.
Con cada unidad como potencial pieza accionable según el prompt y la tarea que se le solicita.
A veces en torno a modelos y plataformas propias.
Otras tantas, trabajando y fortaleciendo a terceros.
Idealmente, monetizando y sumando inteligencia sobre los usuarios en ambos modelos.
Reuters convirtió el periodismo en infraestructura para agentes externos.
Thomson Reuters da el siguiente paso.
De distribuir información.
A controlar la capa que la interpreta.
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