Lunes, Septiembre 16, 2019

IA y aprendizaje automático: desafíos y soluciones para una implementación exitosa

IA-ML

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos de las nuevas tecnologías de vanguardia que cada vez más empresas consideran, pero lo cierto es que no se trata de un mero trámite. A las ventajas que prometen dichas tecnologías, tales como un aumento de la eficiencia, diferenciación competitiva o la capacidad de introducir nuevos modelos de negocio y servicios, se le suma la dificultad de acertar con la estrategia a seguir en su implementación.

Según apunta IBM en su último informe técnico, aunque las previsiones sugieren que un gran número de empresas invertirán en IA en los próximos años, en realidad son muy pocas las que han podido hacerlo. Entre los principales obstáculos que se encuentran en estos momentos destacan cuestiones como el cambio cultural, problemas de seguridad, adquisición de talento, o disponer de una capacidad tecnológica limitada con respecto a datos y analítica.

Así, en el informe, se afirma lo siguiente: «nos gustaría destacar especialmente, que una de las dificultades que hemos observado en las empresas que intentan implementar Inteligencia Artificial, es la desconexión entre los científicos de datos que desarrollan los modelos pertinentes y los responsables de la implementación de esos modelos en la producción».

Para cubrir esa necesidad, en IBM proponen la adopción de su solución «IBM Cloud Private for Data», una plataforma que tiene como objetivo ofrecer a las compañías un entorno que facilite la implementación de procesos y operaciones basados en datos y, en particular, apoyar el desarrollo de la inteligencia artificial y las capacidades del aprendizaje automático, así como su implementación.

En este sentido, desde la multinacional tecnológica nos proponen la lectura de un documento en el que los interesados en desplegar en un futuro capacidades de IA y machine learning descubrirán:

  • La importancia de modernizar las aplicaciones empresariales mediante la refactorización de las mismas, utilizando los microservicios.
  • Los beneficios del cloud computing sin necesidad de mover los datos fuera del firewall de la empresa.
  • Cómo implementar una arquitectura de información que facilite el despliegue de capacidades de IA y machine learning.
  • La importancia a la hora de adoptar perfiles AnalyticOP como base para desarrollar una estrategia correcta.

En definitiva, todo lo que necesita una compañía para que su estrategia IA/Machine Learning sea un éxito. ¡No te lo pierdas!

Descargar Whiterpaper

 

Fuente: muylinux

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