HIGHLIGHTS
Origen científico: Galtea es una spin-off del Barcelona Supercomputing Center (BSC), con base tecnológica y conocimiento en IA de alto nivel.
Propósito claro: Ayudar a las empresas a implementar IA generativa de forma segura, fiable y conforme a la regulación europea.
Tecnología avanzada: Plataforma que simula usuarios y escenarios reales para validar modelos antes de su lanzamiento al mercado.
Clientes de referencia: Colabora con Abanca, Telefónica, CiTIUS, Dende y Shakers, entre otros.
Impacto empresarial: Permite minimizar riesgos, garantizar cumplimiento normativo y optimizar el retorno de la inversión en IA.
Índice de temas
¿Cómo nace Galtea y cuál es su relación con el Barcelona Supercomputing Center?
Galtea nace de la necesidad de ayudar a las empresas a sumarse a la IA generativa, y contribuir a solventar algunos de los desafíos que supone para las empresas implementarla como son la precisión, la seguridad y el cumplimiento normativo de la misma. De esta idea nace Galtea, una empresa que desarrolla tecnología para validar sistemas de inteligencia artificial generativa.
Sobre nuestra relación con el Barcelona Supercomputing Center (BSC), somos una “spin off” del centro, pero tenemos identidad propia. Bien es cierto que nuestra relación con el BSC nos permite contar con una base en IA que proviene de la profunda experiencia y los avances tecnológicos que se desarrollan dentro de este Centro.
¿Qué objetivo principal persigue Galtea en el ecosistema de la inteligencia artificial?
Galtea tiene como objetivo ayudar a las organizaciones a validar sus sistemas de IA generativa de forma fiable, segura y alineada con la regulación de la Unión Europea.
Hoy en día, las compañías enfrentan un reto común respecto a integrar la IA generativa, necesitan garantizar que sus sistemas sean seguros, precisos y confiables. Para ello, ofrecemos una plataforma de validación que permite realizar pruebas exhaustivas y simulaciones en entornos seguros. Además, facilitamos la evaluación continua y automatizada de los sistemas con SDK y APIs de integración. Finalmente, garantizamos que los modelos cumplan con la normativa europea y ofrecemos acompañamiento o soporte experto durante el ciclo de vida del proyecto, desde la fase prototipo hasta el despliegue a gran escala.
¿Cómo ha evolucionado la compañía desde su creación hasta hoy?
Somos una startup joven. Nacimos en agosto de 2024 del trabajo pionero en el Barcelona Supercomputing Center, aprovechando la potencia del supercomputador Marenostrum 5, con el objetivo de guiar a las empresas en la implementación segura y responsable de la IA generativa. En poco tiempo hemos desarrollado proyectos con numerosos clientes, grandes y pequeños, desde Abanca, Telefónica o CiTIUS,hasta Dende o Shakers.
¿Qué implica validar un sistema de IA generativa antes de que llegue al mercado?
Validar un sistema de IA generativa antes de que llegue al mercado permite asegurar la fiabilidad, seguridad y utilidad de la misma. La plataforma de Galtea crea datos sintéticos y usuarios simulados que permiten someter a prueba a los sistemas conversacionales de IA en situaciones realistas. Por ejemplo, si una empresa quiere automatizar su call center con IA generativa, antes de impactar a usuarios reales, necesita probar de forma exhaustiva cómo se va a comportar el sistema en producción, y asegurar mediante la generación de evidencias que lo hará de forma fiable, segura y robusta. Para ello, nos contrata, y a través de nuestro motor de simulaciones se reproduce un escenario real de interacciones de potenciales usuarios reales a escala, ofreciendo información rigurosa del comportamiento del sistema, y permitiendo una buena gestión de calidad y riesgos, además de entender el potencial del caso de uso para escalar.
Es decir, detectamos aquella información incorrecta o engañosa que pueden generar los modelos de IA para evitar riesgos en aplicaciones profesionales y nos aseguramos de que cumpla con el marco normativo.
En definitiva, en Galtea no solo probamos la solución de IA a escala para prepararla para el rendimiento en el mundo real, sino también brindamos soporte continuo para seguir optimizando la solución de IA, y proporcionamos datos en tiempo real para que las empresas puedan tomar decisiones más informadas.
¿Cuáles son los principales riesgos de no validar adecuadamente estos modelos?
En Galtea identificamos cuatro principales riesgos que puede generar no validar correctamente los modelos: falta de fiabilidad; ausencia de trazabilidad y transparencia; ineficiencia y pérdida de retornos de inversión; e incumplimiento normativo.
Si un modelo no valida su consistencia y precisión, puede comportarse de forma impredecible al escalar impactando en la calidad de los resultados, la confianza en los usuarios y generar una mayor dificultad a la hora de detectar errores o justificar decisiones. También implica que los modelos no aporten un valor real o sean muy costosos de mantener, además de la posibilidad de incumplir los requisitos de la ley europea.
