3 innovaciones técnicas listas para impulsar la adopción empresarial de IA

Si bien hemos discutido el poder disruptivo que las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) brindan a las organizaciones empresariales, la verdad es que la adopción de la IA sigue siendo baja para estas empresas.Sin embargo, el nivel de adopción se encuentra en un punto de inflexión; la inversión en IA se ha triplicado, y las innovaciones técnicas recientes prometen hacer de la IA no solo una capacidad tecnológica subyacente, sino una herramienta empresarial fundamental. Aquí hay solo tres de las innovaciones técnicas que las empresas pueden utilizar para aprovechar mejor el poder disruptivo de la IA:

1. Aprendizaje automático de máquinas

El aprendizaje automático automatizado (AutomML) es la automatización del proceso de extremo a extremo de la aplicación del aprendizaje automático (ML) a problemas del mundo real. En una aplicación de aprendizaje automático típica, los profesionales deben aplicar el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la extracción de características y los métodos de selección de características apropiados para que el conjunto de datos sea adecuado para el aprendizaje automático. Siguiendo esos pasos de preprocesamiento, los profesionales deben realizar la selección del algoritmo y la optimización del hiperparámetro para maximizar el rendimiento predictivo de su modelo final de aprendizaje automático.

AutoML permite a los analistas y desarrolladores de negocios desarrollar modelos de aprendizaje automático que puedan abordar escenarios complejos sin pasar por el proceso típico de entrenamiento de modelos de ML. Cuando se trata de una plataforma AutoML, los analistas de negocios pueden concentrarse en el problema comercial en lugar de perderse en el proceso y el flujo de trabajo.

AutoML encaja perfectamente entre las API de AI y las plataformas de software de AI. Ofrece el nivel correcto de personalización sin obligar a los desarrolladores a pasar por el elaborado flujo de trabajo. Además, los AutoML cambian significativamente el flujo de trabajo tradicional del modelo de aprendizaje automático de la capacitación y respaldan una implementación escalable sin la necesidad de un conocimiento profundo del aprendizaje automático de DevOps.

2. IA embebida

Si bien muchas organizaciones invertirán en la creación de sus propios modelos de AI para obtener una ventaja competitiva, es evidente que la mayoría de las organizaciones experimentarán por primera vez la IA como una funcionalidad que se integra dentro de una aplicación empaquetada. De hecho, dentro de los próximos dos años, es probable que cada aplicación empaquetada haga un uso extensivo de las capacidades de aprendizaje de máquina incorporadas para automatizar los procesos, donde la mayor parte del trabajo pesado en términos de entrenamiento de esos modelos de AI los realizan los proveedores.

Del mismo modo, la IA se integra en la infraestructura empresarial para la inteligencia y la autogestión. La infraestructura autoconfigurable, de recuperación automática y de optimización automática evitará problemas antes de que ocurran, ayudará a mejorar el rendimiento de forma proactiva y optimizará los recursos disponibles para

3. Servicios en la nube

AI es computador intensivo. Las aplicaciones de inteligencia artificial requieren unidades de procesamiento central rápidas, aceleradores, conjuntos de datos muy grandes y redes rápidas para soportar el alto grado de escalamiento que generalmente se requiere. Todo este hardware rápido puede ser costoso y difícil de administrar. La nube es una de las formas menos costosas de hospedar el desarrollo y la producción de inteligencia artificial. La mejor solución puede depender del lugar en el que se encuentre en su viaje de IA, de la intensidad con la que desarrollará sus capacidades de AI y del aspecto de su juego final.

Los proveedores de servicios en la nube (SP en la nube) tienen una amplia cartera de herramientas de desarrollo y redes neuronales profundas pre-entrenadas para el procesamiento de voz, texto, imagen y traducción. Gran parte de este trabajo se deriva de su desarrollo interno de AI para aplicaciones internas, por lo que es robusto. Los servicios en la nube hacen que la creación de aplicaciones de IA parezca atractiva. Dado que la mayoría de las empresas se esfuerzan por encontrar las habilidades adecuadas para el personal de un proyecto de AI, esto es muy atractivo.

Los servicios en la nube también ofrecen facilidad de uso, y prometen la simplicidad de hacer clic y usar en un campo lleno de tecnología relativamente oscura. Los servicios en la nube pueden ofrecer una infraestructura de hardware flexible para la IA, completa con GPU o FPGA de última generación para acelerar el proceso de capacitación y manejar el flujo de procesamiento de inferencia que espera atraer a su nueva AI (donde está la red neuronal entrenada utilizado para trabajo real o juego). No tiene que lidiar con complejas configuraciones de hardware y decisiones de compra, y las pilas de software de AI y los marcos de desarrollo están listos para comenzar. Por estas razones, muchas empresas de nueva creación comienzan su trabajo de desarrollo en la nube y luego pasan a su propia infraestructura para la producción.

Las organizaciones empresariales están explorando cómo implementar mejor las aplicaciones de inteligencia artificial en todas las empresas. Estas empresas esperan que su inversión en inteligencia artificial vaya más allá de mejorar la productividad y reducir los costos. Ven la IA como un camino para aumentar las ganancias y los ingresos, crear mejores experiencias para los clientes, mejorar la toma de decisiones e innovar productos este año y más allá. Los múltiples elementos clave deben unirse para el éxito de la IA: datos, mezcla de talentos, conocimiento del dominio, decisiones clave, asociaciones externas e infraestructura escalable.