ServiceNow Research ha presentado DRBench, un nuevo marco de pruebas diseñado para evaluar agentes de investigación profunda en tareas empresariales abiertas que requieren sintetizar hechos tanto de la web pública como de datos privados organizacionales en informes con las referencias adecuadas.

DRBench reproduce flujos de trabajo heterogéneos de estilo empresarial incluidos archivos, correos electrónicos, registros de chat y almacenamiento en la nube, por lo que los agentes deben recuperar, filtrar, atribuir y citar información de fuentes variadas en lugar de limitarse a la web pública. Este enfoque hace que las pruebas sean mucho más realistas para casos de uso de inteligencia avanzada en empresas, donde la privacidad, la procedencia de los datos y la trazabilidad son críticas.

El lanzamiento de DRBench tiene implicaciones directas para equipos que desarrollan agentes IA y soluciones de inteligencia artificial empresarial. Evaluar capacidades de recuperación, razonamiento y generación de informes con atribución es fundamental para proyectos de ia para empresas, integración con pipelines de datos y despliegues en la nube. Asimismo, someter a estos agentes a escenarios que incluyen correos y documentos corporativos ayuda a detectar riesgos de seguridad y requisitos de cumplimiento que afectan a la ciberseguridad y al desarrollo de software a medida.

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