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

La IA desempeña un papel fundamental como catalizador en la nueva era del 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 ellos, PwC calcula que "6,6 billones de dólares procederán probablemente del aumento de la productividad, y 9,1 billones de dólares, de los efectos sobre el consumo". Al observar su impacto potencial en el sector, McKinsey Global Institute estima que, solo en el sector manufacturero, las tecnologías emergentes que utilizan la IA añadirán en 2025 hasta 3,7 billones de dólares en valor. La tecnología de IA se está convirtiendo rápidamente en un componente esencial de la inteligencia empresarial en organizaciones de todos sectores. Los principales proveedores de infraestructuras en la nube, como IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, han ampliado el mercado añadiendo plataformas de IA a su oferta.

Las plataformas de IA ofrecen una amplia gama de capacidades que pueden ayudar a las organizaciones a agilizar las operaciones, tomar decisiones basadas en datos, implementar aplicaciones de IA con eficacia y lograr ventajas competitivas. Estas plataformas de desarrollo apoyan la colaboración entre los equipos de ciencia de datos e ingeniería, lo que disminuye los costes al reducir los esfuerzos redundantes y automatizar las tareas rutinarias, como la duplicación o extracción de datos. Algunas plataformas de IA también ofrecen funciones avanzadas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento de voz.

Dicho esto, la selección de una plataforma puede ser un proceso difícil, ya que el sistema equivocado puede incrementar los costes y limitar potencialmente el uso de otras herramientas o tecnologías valiosas. Aparte del precio, hay otros muchos factores a tener en cuenta a la hora de evaluar las mejores plataformas de IA para su empresa. Conocer las herramientas de IA disponibles y sus capacidades puede ayudarle a tomar decisiones informadas a la hora de seleccionar una plataforma que se ajuste a sus objetivos empresariales.

Las plataformas de IA ayudan en multitud de tareas, desde la aplicación del gobierno de datos a una mejor distribución de la carga de trabajo o la construcción acelerada de modelos de machine learning. Dado que alcanzar el éxito con la IA suele depender 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. Estas pueden incluir, entre otras, las siguientes:

Capacidades de MLOps

• Canalizaciones de orquestación: una sola plataforma unificada permite a los equipos disponer de un conjunto común de herramientas para el análisis de datos, la ciencia de datos y el ML, además de admitir una amplia gama de algoritmos de machine learning, incluidas las redes neuronales para análisis predictivos complejos. Esta experiencia unificada optimiza el proceso de desarrollo e implementación de modelos de ML al agilizar los flujos de trabajo para aumentar la eficiencia.
• Herramientas de AutoML: el machine learning automatizado, o autoML, permite crear modelos más rápidamente con funciones low-code y no-code.
• Optimización de decisiones: agilice la selección e implementación de modelos de optimización y permita la creación de paneles de control para compartir resultados, mejorar la colaboración y recomendar planes de acción óptimos. Puede optimizar las compensaciones entre objetivos empresariales (como reducir los costes del servicio de atención al cliente o mejorar su satisfacción) y determinar el mejor curso de acción en cada situación.
• Modelado visual: combine la ciencia visual de datos con bibliotecas de código abierto e interfaces basadas en cuadernos en un estudio unificado de datos e IA. Al explorar los 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 AutoAI, los principiantes pueden iniciarse rápidamente y los científicos de datos más avanzados pueden acelerar la experimentación en el desarrollo de IA. AutoAI automatiza la preparación de datos, el desarrollo de modelos, la ingeniería de características y la optimización de hiperparámetros.
• Generador de datos sintéticos: Los datos sintéticos pueden utilizarse como alternativa o complemento a los datos reales cuando éstos no están disponibles, lo que puede resultar especialmente 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 sean necesarios para abordar lagunas de datos o entrenar modelos clásicos de IA.

Capacidades de IA generativa

• Generador de contenido: la IA generativa se refiere a modelos de deep learning que pueden generar texto, imágenes y otros contenidos basándose en los datos con los que han sido entrenados. Las plataformas de IA pueden generar contenidos y ayudar en diversas tareas, como la elaboración de correos electrónicos de marketing y la creación de personajes de clientes.
• Clasificación automatizada: las plataformas de IA pueden leer y clasificar entradas escritas, como evaluar y clasificar reclamaciones de clientes o revisar el sentimiento de los comentarios de los clientes.
• Generador de resúmenes: las plataformas de IA también pueden transformar un texto denso en un resumen de alta calidad, capturando los puntos clave de informes financieros, transcripciones de reuniones y mucho más.
• Extracción de datos: las capacidades de la plataforma ayudan a clasificar detalles complejos y a extraer rápidamente la información necesaria de documentos de gran tamaño. Para ello, identifica entidades con nombre, analiza términos y condiciones, etc.

Las plataformas de IA pueden ayudarle a aprovechar el poder de la tecnología de IA, impulsando una serie de beneficios para su negocio, como una mayor automatización, escala, seguridad y mucho más. Estas plataformas permiten a las empresas analizar grandes cantidades de datos, obtener conocimientos valiosos y adaptarse rápidamente a la cambiante dinámica del mercado, fomentando en última instancia la innovación y una ventaja competitiva.

Mayor automatización

La automatización desempeña un papel fundamental a la hora de agilizar 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 el etiquetado coherente de datos, pueden buscar formas de automatizarlo con machine learning. En este caso, el empleo de las capacidades de la plataforma de IA para automatizar el etiquetado de datos conduciría a una mayor precisión en las predicciones y a una mejor usabilidad de las variables de datos.

Más escalabilidad

La escalabilidad tanto en la fase de entrenamiento como en la de producción de modelos de machine learning es vital, ya que construir y entrenar modelos en una máquina local, como un ordenador 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 supervisar la disponibilidad de computación 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 y bibliotecas de código abierto . La mayoría de las plataformas ya son compatibles con marcos de código abierto populares como PyTorch, TensorFlow y Scikit-learn, pero para un ecosistema de IA completo, 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 implicados en la comunidad de código abierto. Contribuyen a la investigación, asignan recursos y ofrecen su experiencia, enriqueciendo así la diversidad de competencias y contribuciones a la investigación al tiempo que amplían el abanico de tecnologías innovadoras accesibles a los profesionales de la ciencia de datos y el machine learning.

IBM fue uno de los primeros defensores del código abierto, respaldando a comunidades influyentes como Linux, Apache y Eclipse, e impulsando licencias, gobierno y normas abiertas. La asociación de IBM con el código abierto se hizo aún más prominente después tras la adquisición de Red Hat.

Además, es crucial considerar la estrategia de implementación y uso de su plataforma de IA. ¿Se implantará localmente o se alojará en una plataforma en la nube? ¿Está pensado para uso interno del equipo o para ser accesible a clientes externos? Estos factores también son importantes a la hora de identificar la plataforma de IA que puede integrarse con mayor eficacia para alinearse con sus objetivos empresariales.

Seguridad mejorada

Los paquetes de código abierto son utilizados con frecuencia por científicos de datos, desarrolladores de aplicaciones e ingenieros de datos, pero pueden suponer un riesgo para la seguridad de las empresas. Los controles de seguridad son vitales para ayudar a identificar las amenazas en rápida evolución y protegerse contra ellas. Las mejores plataformas de IA suelen contar con diversas medidas para garantizar la protección de los datos, los endpoints de las aplicaciones y la identidad.

Entre las principales medidas de seguridad figuran:

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

• La seguridad de los datos: La seguridad de los datos protege la información digital de accesos no autorizados, corrupción o robo a lo largo de todo su ciclo de vida.
• La seguridad de los colaboradores: La seguridad de los colaboradores protege sus espacios de trabajo asignando controles de acceso basados en funciones a los colaboradores.

Gobierno mejorado

El gobierno de la IA pretende garantizar el desarrollo y la aplicación 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 mejorar la colaboración y la coordinación en la aprobación de modelos, la monitorización y el gobierno de la conformidad. El gobierno de la IA es esencial para infundir confianza y seguridad en las decisiones basadas en datos que toman las organizaciones que utilizan la información de estas plataformas. Esta confianza se extiende tanto al cumplimiento de los mandatos internos como de las normativas externas.

La falta de gobierno de la IA puede acarrear consecuencias como la ineficacia, sanciones económicas y un daño significativo a la reputación de la marca. También puede obstaculizar el escalado de los procesos de ML, dificultando la reproducción de los resultados y arriesgándose a cometer errores debidos a datos incorrectos o incompletos. Las sanciones pueden ser sustanciales, con los operadores bancarios recibiendo multas de siete cifras por modelos de elegibilidad de préstamos sesgados, y multas potenciales RGPD 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 del gobierno dentro de una plataforma de IA, ya que puede evitar que determinadas funciones cometan inadvertidamente un error que repercuta en todo el sistema. Los administradores de TI deben tener la capacidad de asignar cuentas en función de las funciones del puesto, monitorizar las actividades de los usuarios y facilitar el intercambio y la colaboración sin fisuras entre los profesionales.

Busque una plataforma que aplique sólidas prácticas de gobernanza para garantizar la normalización de los datos, la mitigación de los sesgos y la conformidad con la normativa del sector.

Soporte técnico

Si necesita ayuda con la formación y la educación, informes y seguimiento de errores fiables, resolución de problemas o respuesta a emergencias, es aconsejable elegir una plataforma de IA capaz de ofrecerle el apoyo que necesita.

Una comunidad de usuarios sólida, junto con recursos de apoyo (por ejemplo, foros, documentación, atención al cliente), también puede ser muy valiosa para solucionar problemas y compartir conocimientos.

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 respectivos sectores.

Atención médica

Los puntos fuertes de la IA pueden ayudar a afrontar los innumerables retos que plantea la prestación de asistencia sanitaria, retos que no dejan de crecer.

Afrontar los retos de la radiología

A medida que aumentan el volumen y la complejidad de los datos de los pacientes, crece también la presión sobre los radiólogos para que sean más eficientes y aborden mayores volúmenes de pacientes. El cambio a una atención basada en el valor hace que los reembolsos sean más escurridizos, lo que lleva a las organizaciones a buscar formas de aumentar la eficiencia y la productividad para cumplir sus objetivos financieros. Como era de esperar, estos cambios y las crecientes exigencias han llevado a una creciente frustración y agotamiento de los proveedores.

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

• La adquisición de imágenes
• Las lecturas e interpretaciones iniciales
• La priorización y el triaje de estudios
• Las recomendaciones de hallazgos relevantes de los registros de pacientes en la HCE
• Las recomendaciones de resultados relevantes de la literatura o directrices clínicas

Servicios financieros

Hoy en día, el sector bancario está experimentando una transformación con el uso de la IA. Para los banqueros que trabajan con consumidores, los sistemas de investigación basados en 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 un mejor servicio.

Este mejor acceso a la información, facilitado por la IA, dota a los banqueros de un potente kit de herramientas para ofrecer un servicio superior. Con un conocimiento profundo de la oferta 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 los objetivos y circunstancias financieras únicas de cada cliente.

Un banco descubrió que sus chatbots, administrados por IBM Watson, respondieron 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 derivado a banqueros humanos más rápidamente. Parte de la implantación efectiva de la IA es determinar cuándo es el momento de que la IA pase el testigo.

El sector financiero ha aprovechado eficazmente la IA para ayudar en otras áreas, entre ellas:

• La automatización de las evaluaciones crediticias
• La detección de fraudes en tiempo real
• La prevención de blanqueo de capitales
• Proceso de reclamaciones

Comercio minorista

En los últimos dos años, todos hemos tenido que adoptar nuevos enfoques híbridos para trabajar, ser padres, socializar y comprar. La aparición de las "compras híbridas", que combinan los puntos de contacto digitales y físicos en la tienda, se ha convertido en la corriente dominante. Las compras híbridas son 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 %) consumidores en general dependen de las tiendas como parte de su principal método de compra.

Esto supone un reto y una oportunidad: ¿cómo pueden los minoristas entrelazar de manera fluida experiencias de compra híbridas que incluyan canales en línea, en la tienda, móviles y virtuales dentro de un único recorrido del cliente?

El sector minorista se está transformando digitalmente, adoptando la IA en su núcleo para habilitar capacidades clave en cinco áreas principales:

• Experiencias de compra personalizadas: la IA ofrece conocimientos hiperlocalizados y recomendaciones en tiempo real.
• Asociados superpoderosos: los empleados de tienda asistidos por IA interactúan con los consumidores en todos los puntos de contacto.
• Flujos de trabajo inteligentes: la IA optimiza los procesos en tienda, la gestión de inventarios y las entregas.
• Centro de operaciones: la tecnología de IA monitoriza y resuelve los incidentes de las tiendas de manera eficiente.
• Plataforma operativa para tiendas: una base escalable y segura admite IA en el borde e integración de datos.

Fabricación

Los fabricantes se enfrentan a menudo a diversos retos, 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 los diseños de los productos y elaborar estrategias para futuras decisiones financieras, avanzando en su camino hacia la transformación digital.

Entre las principales soluciones de IA que abordan directamente estos retos figuran las siguientes:

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

• Aseguramiento de la calidad: la visión artificial impulsada por IA en líneas de montaje basadas en datos identifica los defectos del producto y emite alertas para tomar medidas correctivas con el fin de mantener la calidad.
• Gestión de inventario: las aplicaciones y herramientas de previsión de la demanda basadas en IA mejoran el control del inventario, reduciendo el exceso de existencias y las roturas de stock en comparación con los métodos tradicionales.

IBM watsonx es una plataforma de IA y datos con un conjunto de asistentes de IA diseñados para ayudarle a escalar y acelerar el impacto de la IA con datos de confianza en toda su empresa.

Los componentes principales incluyen: un  estudio para nuevos modelos fundacionales, IA generativa y machine learning;  un almacén de datos adaptado a su propósito diseñado sobre una arquitectura de lakehouse de datos abierta; y un kit de herramientas para acelerar los flujos de trabajo de IA creados con responsabilidad, transparencia y explicabilidad. 

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