Workday ha comenzado a utilizar el modelo de decisión Jev de TypeSafe para construir interfaces de usuario que cambian mientras se escribe dentro de su asistente de inteligencia artificial Sana. Sana se ha convertido en la nueva pantalla principal del software de Workday para recursos humanos, finanzas y tecnologías de la información, y los administradores del sistema pueden ofrecerlo a los usuarios sin convertirlo en la interfaz predeterminada.
En una demostración, una pregunta sobre un recibo de sueldo mostró una tarjeta que ocultaba el importe tras hacer clic, mientras que una solicitud de vacaciones generó un selector de fechas y Sana completó el resto de los campos. La idea fundamental no es que un modelo lingüístico escriba una interfaz completamente nueva, sino que seleccione componentes de un sistema de diseño preparado previamente por Workday.
Seleccionar componentes en lugar de generar la interfaz
Joel Hellermark, director de inteligencia artificial de Workday y fundador de Sana, afirmó que el enfoque habitual de las interfaces generativas es relativamente lento. Según la explicación ofrecida, Workday proporcionó a Jev cada componente atómico del sistema de diseño, sin escribir una lógica de selección fija para cada caso. Sin embargo, el equipo también tuvo que ajustar la precarga de datos; la tarjeta del recibo de sueldo apareció en la demostración antes de que terminara de escribirse la pregunta.
TypeSafe afirma que Jev responde en un periodo de entre 70 y 500 milisegundos, lo que lo hace adecuado para seleccionar elementos de interfaz en tiempo real. Los desarrolladores envían al modelo los datos de la aplicación y un conjunto de preguntas de tipos específicos, y este devuelve una selección de una lista de hasta 255 opciones, una puntuación o una respuesta afirmativa o negativa, con una probabilidad para cada resultado. Jev no genera texto.
¿Qué cambia en la práctica?
Este diseño transforma parte de la tarea de la interfaz, que pasa de la generación abierta a una clasificación controlada. De este modo, la aplicación puede mostrar elementos conocidos y comprobables en lugar de esperar a que un modelo lingüístico componga una estructura nueva cada vez. Las pruebas publicadas fuera de Workday apuntan a una posible diferencia de velocidad: Andrew King, de Very Good Ventures, afirmó que el uso de Jev para preguntas con respuestas específicas redujo el tiempo de renderizado mediano de un panel generativo a 3,8 segundos, frente a 29 segundos al utilizar un modelo avanzado para construirlo, aunque las pruebas se basaron en datos sintéticos.
En una prueba realizada con el conjunto Banking77, Jev alcanzó un tiempo mediano de 175 milisegundos y una precisión del 81 %. Claude Opus 5 registró una precisión del 84,4 %, pero necesitó 2,3 segundos y su coste fue aproximadamente 22 veces mayor, según la fuente.
Limitaciones y preguntas abiertas
La documentación de TypeSafe señala que Jev tiene dificultades con el conteo, los cálculos y las fechas, y que puede inclinarse por la primera opción de la lista. Además, no trata por defecto el contenido inyectado como potencialmente hostil. Algunos experimentos utilizan un modelo lingüístico alternativo cuando la confianza de Jev cae por debajo del 50 %, lo que limita el alcance de sus decisiones en lugar de permitirle generar cualquier forma posible.
Workday no ha explicado el tamaño del sistema de diseño utilizado con Sana ni qué ocurre cuando ninguna combinación de los componentes disponibles se ajusta a la solicitud. Workday también añadió a TypeSafe a su lista de subencargados autorizados a procesar datos de clientes. Actualmente, TypeSafe proporciona un informe SOC 2 Type II previa solicitud, pero la fuente no demuestra detalles adicionales sobre la arquitectura de protección ni las políticas de retención de datos.
La medida se enmarca en una competencia más amplia en el ámbito de los modelos de decisión; OpenAI, Amazon, Cloudflare y Perplexity han lanzado modelos similares, y Microsoft se sumó la semana anterior. TypeSafe lanzó el modelo Jev el 15 de septiembre con una ronda semilla de 40 millones de dólares liderada por DCVC y posteriormente anunció una ronda Series A de 870 millones de dólares liderada por Andreessen Horowitz, con una valoración de 7.500 millones de dólares.