Los CIO necesitan plataformas de inteligencia artificial, no solo herramientas

Las herramientas de código abierto son cruciales para el desarrollo del aprendizaje automático, pero si desea administrar esos modelos en la empresa, necesita una plataforma.

¿Tratando de hacer más con menos durante la pandemia? Si bien las organizaciones pueden no estar lanzándose a grandes inversiones en este momento, todos buscan ahorrar efectivo y maximizar los ingresos en estos tiempos inciertos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ser parte del logro de esos objetivos, pero existen algunos desafíos para obtener los beneficios.

«El aprendizaje automático depende del código abierto» Bradley Shimmin, Analista de Omdia para datos y análisis, dijo a InformationWeek. (Omdia e InformationWeek son propiedad de Informa) «En términos de convertir ese código abierto en una solución real en la empresa, toma algo de trabajo».

Imagen: ra2 studio – stock.adobe.com

Un nuevo informe de Omdia puede ayudar a proporcionar una hoja de ruta para las organizaciones que buscan obtener esos beneficios rápidamente. La firma de investigación analista desglosó algunas de las plataformas líderes para ayudar a las organizaciones a mover los primeros esfuerzos hacia el aprendizaje automático a escala con un enfoque de plataforma.

El informe nombra a un puñado de proveedores de todo el espectro de proveedores de plataformas como líderes en el espacio, para dar a las organizaciones una idea de sus opciones para administrar el aprendizaje automático a escala en la empresa.

Shimmin señaló que los proveedores seleccionados como líderes no siempre compiten entre sí, y pueden representar diferentes especialidades en el campo.

Pero lo que todos estos actores ayudarán a las organizaciones a hacer es «convertir lo que es una inversión de varios años en algo que se puede hacer en menos tiempo. AI y ML pueden optimizar los negocios e impulsar nuevas áreas de innovación», dijo Shimmin.

«Dado que tantas industrias están tratando de responder a una pandemia global, esa idea es aún más importante», dijo. «Si su supervivencia como empresa depende de su capacidad para innovar rápidamente, encontrar un nuevo flujo de ingresos y extraer todo el valor que pueda, AI y ML realmente pueden ofrecer eso».

El enfoque de la plataforma es un poco diferente de donde comenzaron muchos profesionales del aprendizaje automático. En la escuela y en las nuevas empresas, construyeron sus carteras de proyectos utilizando herramientas y bibliotecas de código abierto. Pero evolucionar cualquier proyecto desde la experimentación con una serie de modelos hasta algo que se pueda integrar con la toma de decisiones y las operaciones empresariales requiere un nivel completamente diferente de esfuerzo.

Algunos expertos han argumentado que la amplia gama de herramientas de código abierto, si bien son brillantes para desarrollar estos proyectos individuales, no se reúnen a la hora de coordinar y administrar una práctica de aprendizaje automático para su implementación a escala.

Las organizaciones están llegando a reconocer que estas herramientas y bibliotecas de código abierto ocupan un lugar importante en un ecosistema más grande de tecnología de aprendizaje automático dentro de las empresas. Sin embargo, el verdadero poder de estas herramientas solo se puede sentir cuando se puede implementar una plataforma completa para discutir las herramientas y los modelos. Las plataformas de código abierto y empresariales deben usarse juntas.

«Para crear aplicaciones de ML significativas, es necesario comprender los datos que entran en una aplicación, su procedencia, cómo se procesan antes y después», escribió el autor del informe Michael Azoff. «… Hablamos de plataformas en lugar de herramientas porque estas soluciones abarcan todo el ciclo de vida de desarrollo de ML y generalmente abarcan múltiples herramientas a las que se accede idealmente desde un entorno de estudio o consola».

Omdia analizó una selección de ocho empresas en todo el espectro de plataformas de aprendizaje automático. Para las empresas de nube pública, consideraba a Microsoft e IBM. Para un proveedor de análisis y ML de larga data, analizó SAS. Para los proveedores de ML relativamente nuevos para el desarrollo general, analizó C3.ai, Dataiku, H20.ai y Petuum. Y para un proveedor de ML relativamente nuevo dedicado a una tarea, analizó Evolution AI.

Si bien la lista no es exhaustiva, señala Azoff, «debería proporcionar un punto de partida para los proveedores preseleccionados para evaluaciones adicionales y pruebas de prueba de concepto». Según Azoff, todas las plataformas cubiertas en el informe brindan soporte para el ciclo de vida completo de ML.

Dicho esto, la mayoría de las empresas incluidas en el informe fueron clasificadas como líderes, incluidas Microsoft, SAS, IBM, C3.ai y Dataiku. H20.ai y Petuum fueron retadores, y Evolution AI fue un seguidor. Shimmin dijo que los informes futuros analizarán otras tecnologías para el aprendizaje automático, incluida la suite Amazon SageMaker.

En cuanto a la respuesta empresarial a la pandemia, Shimmin dijo que la evidencia anecdótica que ha visto hasta ahora es que la inversión en inteligencia artificial y aprendizaje automático no se ha ralentizado, y que puede estar aumentando.

«Esas soluciones pueden optimizar su negocio para reducir costos y hacerlo más resistente al cambio que estamos viendo ahora», dijo. «También puede ayudar a impulsar nuevos negocios que también pueden hacerlo más resistente. Realmente puede impulsar la resiliencia a través de cambios de mercado altamente disruptivos».

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Jessica Davis ha pasado una carrera cubriendo la intersección de negocios y tecnología en títulos que incluyen Infoworld de IDG, eWeek y Channel Insider de Ziff Davis Enterprise y MSPmentor de Penton Technology. Le apasiona el uso práctico de la inteligencia empresarial, … Ver biografía completa

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