Las plataformas de inteligencia artificial permiten a las personas crear, evaluar, implementar y actualizar máquina de aprendizaje (ML) y deep learning modelos de una manera más escalable. Las herramientas de la plataforma de IA permiten a los trabajadores del conocimiento analizar datos, formular predicciones y ejecutar tareas con mayor velocidad y precisión que de forma manual. 

La IA desempeña un papel fundamental como catalizador en la nueva era de avance tecnológico. PwC calcula que “la IA podría aportar hasta 15.7 billones de dólares a la economía mundial en 2030, más que la producción actual de China e India juntas”. De esta cantidad, PwC estima que “6.6 billones de dólares probablemente provengan de una mayor productividad, y 9.1 billones de dólares probablemente provengan de efectos secundarios en el consumo”. Al observar su impacto potencial dentro de la industria, McKinsey Global Institute estima que solo en el sector manufacturero, las tecnologías emergentes que utilizan IA agregarán hasta 2025 billones de dólares en valor para 3.7. La tecnología de IA está demostrando rápidamente ser un componente crítico de inteligencia empresarial dentro de organizaciones de todos los sectores. Los principales proveedores de infraestructura en la nube, como IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, han ampliado el mercado agregando plataformas de inteligencia artificial a sus ofertas. 

Las plataformas de IA ofrecen una amplia gama de capacidades que pueden ayudar a las organizaciones a optimizar las operaciones, tomar decisiones basadas en datos, implementar aplicaciones de IA de manera efectiva y lograr ventajas competitivas. Estas plataformas de desarrollo respaldan la colaboración entre los equipos de ingeniería y ciencia de datos, lo que reduce los costos al reducir los esfuerzos redundantes y automatizar las tareas rutinarias, como la duplicación o extracción de datos. Algunas plataformas de IA también proporcionan capacidades avanzadas de IA, como procesamiento natural del lenguaje (PNL) y reconocimiento de voz.  

Dicho esto, seleccionar una plataforma puede ser un proceso desafiante, ya que el sistema incorrecto puede generar mayores costos y potencialmente limitar el uso de otras herramientas o tecnologías valiosas. Además del precio, existen muchos otros factores a considerar al evaluar las mejores plataformas de inteligencia artificial para su negocio. Comprender las herramientas de inteligencia artificial disponibles y sus capacidades puede ayudarlo a tomar decisiones informadas al seleccionar una plataforma que se alinee con sus objetivos comerciales. 

¿Qué tipos de funciones ofrecen las plataformas de IA? 

Las plataformas de IA ayudan con una multitud de tareas que van desde hacer cumplir la gobernanza de datos hasta una mejor distribución de la carga de trabajo y la construcción acelerada de modelos de aprendizaje automático. Dado que lograr el éxito con la IA generalmente depende de la capacidad de una organización para implementar modelos a escala rápidamente, es esencial buscar las capacidades adecuadas en su plataforma de IA para respaldar los objetivos de su organización. Estos pueden incluir, entre otros: 

Capacidades de MLOps      

• Tuberías de orquestación: Una única plataforma unificada permite que los equipos tengan un conjunto común de herramientas para análisis de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático, además de admitir una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, incluidos redes neuronales para análisis predictivos complejos. Esta experiencia unificada optimiza el proceso de desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático al optimizar los flujos de trabajo para una mayor eficiencia. 
• AutoML herramientas: El aprendizaje automático automatizado, o autoML, admite una creación de modelos más rápida con funcionalidad de código bajo y sin código. 
• Optimización de decisiones: Optimice la selección y la implementación de modelos de optimización y permita la creación de paneles para compartir resultados, mejorar la colaboración y recomendar planes de acción óptimos. Puede optimizar las compensaciones entre objetivos comerciales (como reducir los costos de servicio al cliente o mejorar la satisfacción del cliente) y determinar el mejor curso de acción en cada situación. 
• Modelado visual: Combine ciencia de datos visuales con bibliotecas de código abierto e interfaces basadas en portátiles en un estudio de datos unificados e inteligencia artificial. Al explorar datos desde diferentes perspectivas con visualizaciones, puede identificar patrones, conexiones, conocimientos y relaciones dentro de esos datos y comprender rápidamente grandes cantidades de información. 
• Desarrollo automatizado: Con IA automática, los principiantes pueden comenzar rápidamente y los científicos de datos más avanzados pueden acelerar la experimentación en el desarrollo de la IA. AutoAI automatiza la preparación de datos, el desarrollo de modelos, la ingeniería de funciones y la optimización de hiperparámetros. 
• Generador de datos sintéticos: Datos sintéticos se puede utilizar como alternativa o complemento a los datos del mundo real cuando los datos del mundo real no están disponibles, lo que puede ser particularmente útil en la experimentación. Las capacidades de la plataforma pueden ayudarle a generar un conjunto de datos tabulares sintéticos que aproveche los datos existentes o un esquema de datos personalizado. Puede conectarse a la base de datos existente, cargar un archivo de datos, anonimizar columnas y generar tantos datos como sea necesario para abordar las lagunas de datos o entrenar modelos de IA clásicos.

Capacidades de IA generativa 

• Generador de contenidos: IA generativa se refiere a modelos de aprendizaje profundo que pueden generar texto, imágenes y otro contenido en función de los datos con los que fueron entrenados. Las plataformas de inteligencia artificial pueden generar contenido y ayudar con diversas tareas, como redactar correos electrónicos de marketing y crear personajes de clientes. 
• Clasificación automatizada:  Las plataformas de inteligencia artificial pueden leer y clasificar entradas escritas, como evaluar y clasificar las quejas de los clientes o revisar los comentarios de los clientes.
• Generador de resumen: Las plataformas de inteligencia artificial también pueden transformar texto denso en un resumen de alta calidad, capturando puntos clave de informes financieros, transcripciones de reuniones y más. 
• Extracción de datos: Las capacidades de la plataforma ayudan a clasificar detalles complejos y extraer rápidamente la información necesaria de documentos grandes. Lo hace identificando entidades nombradas, analizando términos y condiciones, y más. 

Beneficios clave de una plataforma de IA 

Las plataformas de IA pueden ayudarlo a aprovechar el poder de la tecnología de IA, generando una variedad de beneficios para su negocio, como mayor automatización, escala, seguridad y más. Estas plataformas permiten a las empresas analizar grandes cantidades de datos, obtener información valiosa y adaptarse rápidamente a las dinámicas cambiantes del mercado, fomentando en última instancia la innovación y una ventaja competitiva. 

Mayor automatización 

La automatización desempeña un papel fundamental a la hora de acelerar tanto la escala como el ritmo de las actividades a lo largo del ciclo de vida de los datos. Una vez que los equipos identifican un proceso exitoso y repetible, como por ejemplo etiquetado de datos, pueden buscar formas de automatizarlo con aprendizaje automático. En este caso, emplear las capacidades de la plataforma de IA para automatizar el etiquetado de datos conduciría a una mayor precisión en las predicciones y una mejor usabilidad de las variables de datos. 

Más escalabilidad 

La escalabilidad tanto en las fases de capacitación como de producción de los modelos de aprendizaje automático es vital, ya que la construcción y capacitación de modelos en una máquina local, como una computadora portátil, tiene sus limitaciones. Esto puede ser suficiente para conjuntos de datos más pequeños, pero los científicos de datos no podrán utilizar este enfoque para modelos más sólidos. Para escalar, necesitarán un flujo de trabajo centralizado, que facilite la transparencia y la colaboración con otros profesionales para alinear los datos con los estándares y monitorear la disponibilidad informática junto con el uso de GPU y TPU.  

Mejor integración 

Una plataforma de IA también debe ofrecer integraciones fáciles de usar que faciliten el uso de software de código abierto y bibliotecas. La mayoría de las plataformas ya son compatibles con marcos de trabajo de código abierto populares como PyTorch, TensorFlow y Scikit-learn, pero para un ecosistema de IA integral, busque una plataforma de IA que ofrezca un acceso cómodo y fluido a plataformas de código abierto como MongoDB, Redis y PostgreSQL.

Además, las mejores plataformas de IA son desarrolladas y sostenidas por organizaciones y equipos profundamente involucrados en la comunidad de código abierto. Contribuyen a la investigación, asignan recursos y ofrecen su experiencia, enriqueciendo así la diversidad de habilidades y contribuciones de investigación al tiempo que amplían la gama de tecnologías innovadoras accesibles para los profesionales de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. 

IBM fue uno de los primeros campeones del código abierto, respaldando comunidades influyentes como Linux, Apache y Eclipse, impulsando licencias abiertas, gobernanza abierta y estándares abiertos. La asociación de IBM con el código abierto se hizo aún más prominente después de su adquisición de Red Hat. 

Además, es fundamental considerar la estrategia de implementación y uso de su plataforma de IA. ¿Se implementará localmente o se alojará mediante una plataforma en la nube? ¿Está pensado para uso interno del equipo o para que sea accesible para clientes externos? Estos factores también son importantes para identificar la plataforma de IA que puede integrarse de manera más efectiva para alinearse con sus objetivos comerciales. 

Seguridad mejorada  

Los científicos de datos, los desarrolladores de aplicaciones y los ingenieros de datos suelen utilizar paquetes de código abierto, pero pueden suponer un riesgo de seguridad para las empresas. Los controles de seguridad son vitales para ayudar a identificar y proteger contra amenazas que evolucionan rápidamente. Las mejores plataformas de IA suelen contar con varias medidas para garantizar que sus datos, los puntos finales de las aplicaciones y la identidad estén protegidos.  

Las medidas de seguridad clave incluyen: 

• Seguridad de la red: Seguridad de la red tiene tres objetivos principales: evitar el acceso no autorizado a los recursos de la red, detectar y detener los ciberataques y las violaciones de seguridad en curso y garantizar que los usuarios autorizados tengan acceso seguro a los recursos de la red que necesitan, cuando los necesitan. 

• Seguridad de los datos: Seguridad de los datos protege la información digital del acceso no autorizado, la corrupción o el robo durante todo su ciclo de vida.  
• Seguridad del colaborador: La seguridad de los colaboradores protege sus espacios de trabajo asignando controles de acceso basados ​​en roles a los colaboradores.

Gobierno mejorado 

Gobernanza de la IA busca garantizar el desarrollo e implementación éticos, responsables y conformes de los modelos de IA y ML de una organización. Una plataforma de IA con capacidades de gobernanza bien pensadas permite una mejor colaboración y coordinación en la aprobación de modelos, el seguimiento y la gobernanza del cumplimiento. La gobernanza de la IA es esencial para infundir confianza en las decisiones basadas en datos que toman las organizaciones utilizando los conocimientos de estas plataformas. Esta confianza se extiende al cumplimiento tanto de los mandatos de cumplimiento internos como de las regulaciones externas. 

La falta de gobernanza de la IA puede tener consecuencias como ineficiencia, sanciones financieras y daños importantes a la reputación de la marca. También puede obstaculizar la ampliación de los procesos de aprendizaje automático, lo que dificulta la reproducción de los resultados y corre el riesgo de errores debido a datos incorrectos o incompletos. Las sanciones pueden ser sustanciales: los operadores bancarios reciben multas de siete cifras por modelos de elegibilidad de préstamos sesgados y posibles Multas GDPR de hasta 20 millones de euros o el cuatro por ciento de los ingresos anuales.

Además, garantizar el acceso adecuado de los usuarios es un elemento esencial de la gobernanza dentro de una plataforma de IA, ya que puede evitar que ciertos roles cometan inadvertidamente un error que afecte a todo el sistema. Los administradores de TI deben tener la capacidad de asignar cuentas según los roles laborales, monitorear las actividades de los usuarios y facilitar el intercambio y la colaboración sin problemas entre los profesionales. 

Buscar una plataforma que implemente prácticas de gobernanza sólidas para garantizar la estandarización de los datos, la mitigación del sesgo y el cumplimiento de las regulaciones de la industria. 

Soporte técnico 

Si necesita ayuda con capacitación y educación, informes y seguimiento confiables de errores, resolución de problemas o respuesta a emergencias, es aconsejable elegir una plataforma de inteligencia artificial capaz de ofrecer el soporte que necesita. 

Una comunidad de usuarios sólida junto con recursos de soporte (por ejemplo, foros, documentación, atención al cliente) también pueden ser invaluables para solucionar problemas y compartir conocimientos. 

Los mejores ejemplos de casos de uso de plataformas de IA 

Adoptar la IA es esencial para que las organizaciones sigan siendo competitivas y eviten el riesgo de quedarse atrás. Los siguientes casos de uso demuestran cómo las organizaciones han integrado la IA en sus respectivas industrias. 

Healthcare 

Las fortalezas de la IA pueden ayudar a enfrentar los innumerables desafíos involucrados en la entrega de la salud—desafíos que no hacen más que crecer. 

Abordar los desafíos en radiología 

A medida que los datos de los pacientes aumentan en volumen y complejidad, también existe una presión cada vez mayor sobre los radiólogos para que sean más eficientes y aborden mayores volúmenes de pacientes. El cambio a cuidado basado en valores hace que los reembolsos sean más difíciles de alcanzar, lo que lleva a las organizaciones a buscar formas de aumentar la eficiencia y la productividad para alcanzar sus objetivos financieros. Como era de esperar, estos cambios y demandas crecientes han llevado a una creciente frustración y agotamiento de los proveedores. 

Con sus sólidas capacidades de análisis de datos e imágenes, la IA puede ayudar a los radiólogos a: 

• Adquisición de imágen 
• Lecturas e interpretaciones iniciales. 
• Priorización y clasificación de estudios. 
• Recomendaciones de hallazgos relevantes de los registros de pacientes en la HCE 
• Recomendaciones de hallazgos relevantes de la literatura o guías clínicas. 

Servicios financieros 

Hoy el industria bancaria está experimentando una transformación con el uso de la IA. Para los banqueros que trabajan con consumidores, los sistemas de investigación impulsados ​​por IA pueden mejorar significativamente su acceso a información clave sobre diversos productos que el banco tiene disponibles, como datos sobre características, beneficios, términos y condiciones, precios y otra información importante, lo que permite a los banqueros ofrecer resultados. mejor servicio. 

Este acceso mejorado a la información, habilitado por la IA, equipa a los banqueros con un poderoso conjunto de herramientas para brindar un servicio superior. Con un conocimiento profundo de las ofertas de productos del banco y una comprensión clara de los perfiles individuales de los clientes, pueden adaptar sus recomendaciones y soluciones con mayor precisión, alineándolas con las circunstancias y objetivos financieros únicos de cada cliente. 

Un banco descubrió que sus chatbots, gestionados por IBM Watson, respondió con éxito el 55 por ciento de todas las preguntas, solicitudes y mensajes de los clientes, lo que permitió que el 45 por ciento restante fuera remitido a banqueros humanos más rápidamente. Parte de la implementación eficaz de la IA es determinar cuándo es el momento de que la IA pase el testigo. 

La industria financiera ha aprovechado eficazmente la IA para ayudar en áreas adicionales, que incluyen: 

• Automatización de evaluaciones de crédito 
• Detección de fraude en tiempo real 
• Prevención del blanqueo de capitales 
• Procesamiento de reclamaciones 

Mercado 

En los últimos dos años, todos hemos necesitado adoptar nuevos enfoques híbridos para trabajar, ser padres, socializar y comprar. El surgimiento de las “compras híbridas”, que combinan puntos de contacto físicos y digitales en la tienda, se ha vuelto común. Compras híbridas es el principal método de compra para el 27 por ciento de todos los consumidores y el 36 por ciento de la Generación Z. En todas las edades, casi tres de cada cuatro (72 por ciento) consumidores en general dependen de las tiendas como parte de su principal método de compra. 

Esto crea al mismo tiempo un desafío y una oportunidad: ¿cómo pueden los minoristas entrelazar a la perfección experiencias de compra híbridas que comprendan canales en línea, en la tienda, móviles y virtuales dentro de un único recorrido del cliente? 

La industria minorista se está transformando digitalmente, adoptando la IA como elemento central para habilitar capacidades clave en cinco áreas principales: 

• Experiencias de compra personalizadas: La IA ofrece información hiperlocalizada y recomendaciones en tiempo real. 
• Asociados superpoderosos: Los empleados de las tiendas asistidos por IA interactúan con los consumidores en todos los puntos de contacto. 
• Flujos de trabajo inteligentes: La IA optimiza los procesos en la tienda, la gestión de inventario y las entregas. 
• centro de operaciones: La tecnología de IA monitoriza y resuelve las incidencias en tienda de forma eficiente.  
• Plataforma operativa de tienda: Una base escalable y segura admite la IA en el borde y la integración de datos. 

Elaboración 

Los fabricantes suelen enfrentarse a diversos desafíos, como averías imprevistas de la maquinaria o problemas con las entregas de productos. Al aprovechar el poder de la IA, los fabricantes pueden mejorar la eficiencia operativa, introducir nuevos productos, adaptar diseños de productos y elaborar estrategias para decisiones financieras futuras, avanzando en su camino hacia la transformación digital. 

Las soluciones clave de IA que abordan directamente estos desafíos incluyen las siguientes: 

• Profético Mantenimiento: La IA ayuda a los fabricantes a detectar problemas en los equipos a través de datos de sensores, lo que permite un mantenimiento proactivo y ahorro de costos. 

• Control de calidad: La visión artificial impulsada por IA en líneas de ensamblaje basadas en datos identifica defectos del producto y emite alertas para acciones correctivas para mantener la calidad. 
• La gestión del inventario: Las aplicaciones y herramientas de previsión de la demanda impulsadas por IA mejoran el control del inventario, reduciendo el exceso de existencias y el desabastecimiento en comparación con los métodos tradicionales. 

Conozca IBM WatsonX

IBM watsonx es una plataforma de datos e inteligencia artificial con un conjunto de asistentes de inteligencia artificial diseñados para ayudarlo a escalar y acelerar el impacto de la inteligencia artificial con datos confiables en toda su empresa.

Los componentes principales incluyen: un estudio para nuevos modelos básicos, IA generativa y aprendizaje automático; un almacén de datos adaptado a su propósito construido sobre una arquitectura de datos abiertos; y un conjunto de herramientas para acelerar los flujos de trabajo de IA construidos con responsabilidad, transparencia y explicabilidad. 

Los asistentes de IA de Watsonx permiten a las personas de su organización trabajar sin conocimientos expertos en una variedad de procesos y aplicaciones comerciales, incluida la automatización del servicio al cliente, la generación de código y la automatización de flujos de trabajo clave en departamentos como el de Recursos Humanos.

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