Las plataformas de inteligencia artificial permiten a las personas crear, evaluar, implementar y actualizar modelos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo 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 si lo hicieran manualmente.

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 esto, PwC estima que “6.6 billones probablemente provengan de una mayor productividad, y 9.1 billones probablemente provengan de efectos secundarios en el consumo”. Al observar su impacto potencial dentro de la industria, el McKinsey Global Institute estima que solo en el sector de manufactura, las tecnologías emergentes que emplean IA sumarán hasta 3.7 billones de dólares en valor en 2025. La tecnología de IA está demostrando rápidamente ser un componente crítico de la inteligencia empresarial dentro de las organizaciones de todas las industrias. Los principales proveedores de infraestructura en la nube, como IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, han ampliado el mercado al agregar plataformas de IA 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 beneficios competitivos. Estas plataformas de desarrollo respaldan la colaboración entre los equipos de ciencia e ingeniería de datos, lo que disminuye 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 de lenguaje natural (PLN) y reconocimiento de voz.

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

Las plataformas de IA ayudan en infinidad de tareas, desde la aplicación de la gobernanza de datos a una mejor distribución de la carga de trabajo o la construcción acelerada de modelos de aprendizaje automático. Dado que alcanzar el éxito con la IA suele depender de la capacidad de una organización para desplegar modelos a escala rápidamente, es fundamental buscar las capacidades adecuadas en su plataforma de IA para respaldar los objetivos de su organización. Estos incluyen, entre otros, los siguientes:

Capacidades de MLOps

• Canalizaciones de orquestación: Una única plataforma unificada permite a los equipos tener un conjunto común de herramientas en análisis de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático (ML), además de admitir una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, incluidas las neural networks para análisis predictivos complejos. Esta experiencia unificada optimiza el proceso de desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático mediante la optimización de los flujos de trabajo para una mayor eficiencia.
• Herramientas AutoML: El machine learning automático, o AutoML, admite una creación de modelos más rápida con funcionalidad de código bajo y sin código.
• Optimización de decisiones: Optimice la selección y el despliegue 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 los objetivos comerciales, como reducir los costos de atención al cliente o mejorar la satisfacción del cliente, y determinar el mejor curso de acción en cada situación.
• Modelado visual: Combine la ciencia de datos con bibliotecas de código abierto e interfaces basadas en portátiles en un estudio unificado de datos e IA. 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 AutoAI, los principiantes pueden comenzar 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, el diseño de funciones y la optimización de hiperparámetros.
• Generador de datos sintéticos: Los datos sintéticos se pueden utilizar como una alternativa o complementar a los datos del mundo real cuando los datos del mundo real no están disponibles, lo que puede ser particularmente útil para 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 brechas de datos o capacitar modelos tradicionales de IA.

Capacidades de IA generativa

• Generador de contenido: La IA generativa se refiere a los modelos de aprendizaje profundo que pueden generar texto, imágenes y otros contenidos en función de los datos con los que se entrenaron. Las plataformas de IA pueden generar contenido y ayudar con diversas tareas, como la elaboración de correos electrónicos de marketing y la creación de perfiles de clientes.
• Clasificación automatizada: Las plataformas de IA pueden leer y clasificar entradas escritas, como evaluar y clasificar las quejas de los clientes o revisar la retroalimentación de los clientes.
• Generador de resumen: Las plataformas de IA 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 de gran tamaño. Para ello, identifica entidades nombradas, analiza términos y condiciones, y mucho más.

Las plataformas de IA pueden ayudarle a aprovechar el poder de la tecnología de IA, impulsando una variedad de beneficios para su negocio, como una mayor automatización, escala, seguridad y más. Estas plataformas permiten a las empresas analizar grandes cantidades de datos, obtener información valiosa y adaptar rápidamente a las cambiantes dinámicas del mercado, lo que en última instancia fomenta la innovación y un beneficio competitivo.

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 el etiquetado de datos coherente, pueden buscar formas de automatizarlo con machine learning. 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 mayor usabilidad de las variables de datos.

Más escalabilidad

La escalabilidad, tanto en las fases de entrenamiento como de producción de los modelos de machine learning, es vital, ya que construir y entrenar 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 emplear este enfoque para modelos más robustos. 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 código abierto y bibliotecas. 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 integral, busque una plataforma de IA que ofrezca un acceso fluido y conveniente a plataformas de código abierto como MongoDB, Redis y PostgreSQL.

Además, las mejores plataformas de IA son desarrolladas y alimentadas 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 aprendizaje automático.

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

Además, es crucial considerar la estrategia de despliegue y uso de su plataforma de IA. ¿Se implementará on premises o se alojará mediante una plataforma en la nube? ¿Está diseñada para uso interno del equipo o para ser accesible a clientes externos? Estos factores también son importantes para identificar la plataforma de IA que se puede integrar de manera más efectiva para alinearse con sus objetivos comerciales.

Seguridad mejorada

Con frecuencia los científicos de datos, desarrolladores de aplicaciones e ingenieros de datos usan paquetes de código abierto, pero pueden representar 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 tener varias medidas para garantizar que sus datos, endpoints de aplicaciones e identidad estén protegidos.

Las medidas de seguridad clave incluyen:

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

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

Gobernanza mejorada

La gobernanza de la IA busca garantizar el desarrollo y la implementación éticos, responsables y compatibles de los modelos de IA y ML de una organización. Una plataforma de IA con capacidades de gobernanza detalladas permite una mejor colaboración y coordinación en las aprobaciones de modelos, el monitoreo y la gobernanza del cumplimiento. La gobernanza de la IA es fundamental para infundir confianza y seguridad en las decisiones basadas en datos que toman las organizaciones empleando la información de estas plataformas. Esta confianza se extiende al cumplimiento tanto de los mandatos de cumplimiento interno como de las regulaciones externas.

La falta de gobernanza de la IA puede tener consecuencias como ineficiencia, sanciones económicas y daño significativo a la reputación de la marca. También puede obstaculizar el escalado de los procesos de ML, lo que dificulta la reproducción de los resultados y corre el riesgo de presentar errores debido a datos incorrectos o incompletos. Las sanciones pueden ser considerables, ya que los operadores bancarios reciben multas de siete cifras por modelos de elegibilidad de préstamos sesgados y posibles multas conforme al 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 vital de la gobernanza dentro de una plataforma de IA, ya que puede evitar que ciertos roles cometan un error de manera inadvertida que afecte a todo el sistema. Los administradores de TI deben tener la capacidad de asignar cuentas en función de los puestos, monitorear las actividades de los usuarios y facilitar el intercambio y la colaboración sin problemas entre los profesionales.

Busque una plataforma que implemente prácticas sólidas de gobernanza para garantizar la estandarización de los datos, la mitigación de sesgos y el cumplimiento de las normativas de la industria.

Soporte técnico

Si necesita asistencia con capacitación y educación, informe y seguimiento de errores confiable, resolución de problemas o respuesta a emergencias, es aconsejable elegir una plataforma de IA 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 puede ser invaluable para solucionar problemas y compartir conocimientos.

Adoptar la IA es fundamental para que las organizaciones se mantengan 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.

Atención médica

Las fortalezas de la IA pueden ayudar a enfrentar los innumerables desafíos que implica el proporcionar servicios de atención médica, desafíos que solo están creciendo.

Cómo abordar los desafíos en radiología

A medida que los datos de los pacientes aumentan en volumen y complejidad, también existe una creciente 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 difíciles de alcanzar, lo que lleva a las organizaciones a buscar formas de aumentar la eficiencia y la productividad para cumplir con sus objetivos financieros. Como era de esperarse, estos cambios y las crecientes demandas 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 las siguientes áreas:

• Adquisición de imágenes
• Lecturas e interpretaciones iniciales
• Priorización y triaje de estudios
• Recomendaciones de hallazgos relevantes a partir de los registros de pacientes en EHR
• Recomendaciones de hallazgos relevantes a partir de la literatura o guías clínicas

Servicios financieros

Hoy en día, la industria bancaria está experimentando una transformación con el uso de la IA. Para los ejecutivos bancarios que trabajan con consumidores, los sistemas de investigación impulsados por IA pueden mejorar significativamente su acceso a información clave sobre varios productos que el banco tiene disponibles, como datos sobre características, beneficios, términos y condiciones, precios y otra información importante, lo que les permite brindar un mejor servicio.

Este acceso mejorado a la información, habilitado por IA, dota a los ejecutivos bancarios con un poderoso conjunto de herramientas para brindar un servicio superior. Con un profundo conocimiento de las ofertas de productos del banco y una comprensión clara de los perfiles individuales de los clientes, pueden adaptar sus recomendaciones y soluciones de manera más precisa, alineándolas con las metas y circunstancias financieras únicas de cada cliente.

Un banco descubrió que sus chatbots, gestionados 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 otro 45 por ciento fuera derivado a ejecutivos bancarios más rápidamente. Parte de la implementación efectiva de la IA es determinar cuándo es el momento de que la IA pase el relevo.

La industria financiera aprovechó de manera eficaz la IA para ayudar en otras áreas, que incluyen:

• Automatización de las evaluaciones crediticias
• Detección de fraudes en tiempo real
• Prevención del lavado de dinero
• Procesamiento de reclamaciones

Minoristas

En los últimos dos años, todos hemos necesitado adoptar nuevos enfoques híbridos para el trabajo, la crianza de los hijos, la socialización y las compras. La aparición de las “compras híbridas”, que combinan puntos de contacto físicos y digitales en tiendas, se convirtió en algo común. 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. De todas las edades, casi tres de cada cuatro (72 por ciento) de los consumidores en general dependen de las tiendas como parte de su método de compra principal.

Esto crea tanto un desafío como una oportunidad: ¿cómo pueden los minoristas entrelazar perfectamente experiencias de compra híbridas que comprenden canales en línea, en la tienda, móviles y virtuales dentro de un único recorrido del cliente?

La industria de ventas minoristas se está transformando a nivel digital, y está adoptando la IA como su núcleo para habilitar capacidades clave en cinco áreas principales:

• Experiencias de compra personalizadas: La IA ofrece información hiperlocalizada y recomendaciones en tiempo real.
• Asociados con superpoderes: 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 la tienda, la gestión del inventario y las entregas.
• Centro de operaciones: La tecnología de IA monitorea y resuelve eficazmente los incidentes en las tiendas.
• Plataforma operativa de la tienda: La base escalable y segura admite la IA en el perímetro y la integración de datos.

Manufactura

Los fabricantes a menudo se enfrentan a varios 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 los diseños de productos y elaborar estrategias para futuras decisiones financieras, con lo cual avanzan en su viaje hacia la transformación digital.

Las soluciones clave de IA que abordan directamente estos desafíos incluyen 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 ahorros de costos.

• 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 forecasting de demanda impulsadas por IA mejoran el control del inventario, reduciendo el exceso de existencias y los desabastecimientos en comparación con los métodos tradicionales.

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

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

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 RR. HH.