La implementación de soluciones más confiables con base en la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) está más allá de ser una tecnología, es considerada un habilitador exponencial de oportunidades en distintos aspectos en las organizaciones para potenciar a las personas, optimizar los procesos, mejorar las experiencias de los clientes. Por lo que la implementación del machine learning podría beneficiar a todas las industrias.

La Inteligencia Artificial es una disciplina del campo de la informática que busca la creación de software que pueda imitar comportamientos inteligentes. Dentro del campo tan amplio que abarca a la inteligencia artificial, los desarrolladores se están focalizando en el uso de cuatro grandes grupos de herramientas:

• Modelo analítico
• Modelos predictivo y prescriptivo
• Computer vision
• Natural languaje processing

Dentro del webinar: Implementando Soluciones de Machine Learning Consistentes y Confiables, Sergio Richter, jefe arquitect del área de Inteligencia Artificial en Baufest, comentó que “con estas herramientas lo que se busca es ayudar a la empresa, ya sea impulsando el crecimiento de ventas, haciendo un descubrimiento de producto incluyentes, haciendo optimización de precios, entendiendo mejor al cliente”.

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Las tecnologías desarrolladas a partir de la inteligencia artificial

Por su parte, el machine learning es un subtipo de la inteligencia artificial que, a diferencia del software tradicional, donde se procesan datos con programa previamente escrito generando resultados, en el machine learning se genera un programa a partir de los datos del resultado histórico de esos mismos datos.

Un estudio de la consultora Machine Learning Market indica que el tamaño del mercado global de aprendizaje automático ascendió a 6.9 mil millones de dólares en 2018 y se prevé que valore 96.7 mil millones para 2025. En este escenario en que crece la importancia de comprender cómo trabajar con datos, la ciencia detrás de ellos se vuelve más accesible.

De acuerdo con expertos de Baufest, para el 2022 se avizora un mayor impulso para lo que se conoce como “datos pequeños”, que surgió como un paradigma para facilitar el análisis cognitivo rápido de los datos más vitales que se obtienen en el borde de las redes y en situaciones en las que el tiempo, el ancho de banda o el gasto de energía son esenciales y no hay tiempo para remitir y volver a recibir los datos hacia y desde un servidor en la Nube centralizado.

El machine learning y el aprendizaje automatizado

AutoML es la abreviatura de «aprendizaje automático automatizado», y es otra tendencia que busca crear herramientas y plataformas que cualquiera pueda utilizar para crear sus propias aplicaciones de ML, particularmente los expertos en distintos campos del conocimiento que no tienen habilidades de codificación necesarias para aplicar la IA a esos problemas, explicó Baufest.

Este proceso implica automatizar las tareas de preparación y limpieza de datos, y también construir modelos y crear algoritmos y redes neuronales. El objetivo es que, muy pronto, “cualquier persona con un problema que deba resolver o una idea que desee probar, pueda aplicar el aprendizaje automático a través de interfaces simples y fáciles de usar”.

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