Basis completa un libro fiscal 2x más rápido con GPT‑6 Astra
GPT‑6 Astra tardó un 50 % menos que GPT‑5.6 Sol en completar tareas complejas y mostró una comprensión más profunda de la intención del usuario.
Prueba con un libro de cálculo
50 %
Menos tiempo para completar un libro de cálculo fiscal de 50 pestañas en comparación con Sol en la prueba de Basis.
Evaluaciones internas
20 %
Mejora aproximada en los puntajes de las evaluaciones internas de Basis.
Basis(se abre en una nueva ventana) desarrolla agentes de IA para automatizar gran parte del trabajo manual que los contadores hacen a diario, lo que les permite dedicar su tiempo al trabajo estratégico en lugar de a tareas repetitivas. La empresa centra su investigación en agentes que puedan completar tareas largas de manera confiable y, con GPT‑6 Astra, está observando una mejor comprensión de lo que los contadores buscan lograr.
“GPT-6 Astra comprende mejor y más a fondo la intención del usuario y el problema”.
Basis comparó GPT‑6 Astra y GPT‑5.6 Sol con un complejo libro de cálculo fiscal de 50 pestañas. La tarea consistía en completar el libro de cálculo con precisión y de manera confiable, y GPT‑6 Astra fue notablemente más rápido.
“GPT-6 Astra puede completar ese libro de cálculo en la mitad del tiempo que necesita GPT-5.6 Sol”.
Basis también observó que GPT‑6 Astra toma mejores decisiones al inicio de una tarea, lo que ayuda a sus agentes a avanzar de forma más directa y dedicar menos tiempo a corregir errores. Según Troyanovsky, esto también hace que el modelo use los tokens de manera más eficiente.
Basis también hace que GPT‑6 Astra ajuste cuánto razonamiento emplea a medida que avanza una tarea: aumenta los recursos de cómputo cuando un paso es difícil y los reduce cuando es más sencillo. El modelo puede hacer estos ajustes sin alterar su caché. Troyanovsky afirma que esto ayuda a reducir el costo y el tiempo de respuesta, lo que vuelve más económicas las tareas de larga duración para Basis y sus clientes.
Con GPT‑6 Astra, Basis observó una mejora de alrededor del 20 % en los puntajes de sus evaluaciones internas, gracias a una mejor comprensión de la intención del usuario, incluido cuándo hacer preguntas, señalar suposiciones y seguir instrucciones.
Basis evalúa cómo trabajan sus agentes y las respuestas finales que ofrecen, lo que incluye verificar si siguen las plantillas, consultan fuentes primarias para resolver dudas fiscales y revisan su propio trabajo. GPT‑6 Astra puede inferir estas expectativas a partir de un contexto más amplio, con menos instrucciones explícitas.
Esto reduce la necesidad de que Basis escriba reglas para situaciones específicas y le da al equipo más confianza en que sus agentes pueden manejar situaciones que van más allá de las contempladas en las pruebas internas.
