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¿QUÉ TIPO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PROVEEDOR NECESITO?

¿QUÉ TIPO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PROVEEDOR NECESITO?

¿QUÉ TIPO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL NECESITA MI EMPRESA? ¿CÓMO ELIJO A UN BUEN PROVEEDOR DE IA?

 

La transformación digital es una prioridad absoluta en la agenda de todas aquellas empresas que caminan hacia la Industria 4.0 y no hay duda de que la Inteligencia Artificial juega un papel esencial en esta metamorfosis. 

Actualmente, existe una oferta heterogénea muy amplia de soluciones y de proveedores de Inteligencia Artificial. Sin embargo, es muy importante tener claro que no todas las empresas necesitan ni el mismo tipo de Inteligencia Artificial ni el mismo tipo de proveedor.

Desde ENAIA pretendemos facilitar una guía práctica para las empresas que han decidido aplicar Inteligencia Artificial pero no saben hacia qué tipo de solución y proveedor dirigirse.

Cuando dudamos sobre algo, lo primero que solemos hacer es buscar información en Google y en este caso, evidentemente los primeros resultados de la búsqueda serían las páginas de las Big Tech (Google, Amazon, Microsoft, etc.). Sin embargo, las soluciones de IA de las Big Tech no siempre son las apropiadas para todas las empresas. Al seguir profundizando en la búsqueda empezarían a aparecer otro tipo de proveedores como jóvenes start ups, consultoras, etc.  En este punto, la incertidumbre aumentaría, por lo que deberíamos resetear y hacernos unas preguntas básicas:

¿Cuál es mi acceso a internet?

Muchas empresas, sobre todo del sector industrial, tienen grandes restricciones en el acceso a internet. Por ejemplo, es posible estar en una cadena de montaje y no tener acceso a la red.

¿Qué tipo de empresa soy?

¿Soy una empresa nueva en la que mi producto/servicio está basado en IA? ¿Soy una empresa ya existente en la que quiero aplicar IA para potenciar mi producto/servicio? ¿Soy una PYME que no tiene los mismos recursos que una gran empresa pero quiero implantar Inteligencia Artificial?

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¿Qué pasa con la privacidad de mis datos?

¿Qué restricciones tiene mi empresa o compañía para sacar datos y cederlos a terceros para diferentes usos?

Tras responder a estas preguntas básicas es importante definir tres aspectos clave de tu solución de IA

1. ¿Qué tipo de Inteligencia Artificial necesito?

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREFABRICADA/PREENTRENADA

Se trata de soluciones de IA para tareas concretas, habitualmente genéricas y recurrentes. Por ejemplo, Inteligencia Artificial para reconocimiento facial y del habla, chatbots, traductores automáticos, etc. Lo que se hace es entrenar una IA, un modelo concreto que puede venderse a muchos clientes distintos porque tienen una misma necesidad. Podríamos decir que es como vender un producto en una caja listo para usar.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA TAREAS ESPECÍFICAS

Soluciones de Inteligencia Artificial desarrolladas por proveedores que entrenan una IA específica para tu tarea.

2. ¿Qué tipos de licencia hay?

PERPETUA

El cliente adquiere el derecho de uso de la Inteligencia Artificial indefinidamente (sin tiempo de caducidad establecido). Se adquiere mediante un pago único.

SUSCRIPCIÓN

El cliente adquiere el derecho de uso de la IA por un tiempo limitado con un precio mucho más reducido que el de la licencia perpetua. Los periodos suelen ser mensuales, trimestrales, anuales, etc., con opción de renovar automáticamente la suscripción.

PAY AS YOU GO

El cliente paga por el uso real de la IA, habitualmente basado en el número de predicciones realizadas por la Inteligencia Artificial o en los recursos de computación y almacenamiento requeridos por la IA.

3. ¿Qué modelo de proveedor me interesa?

CLOUD BASED

Soluciones desarrolladas principalmente por las Big Tech. Suelen ser de pago por uso. ¿Cuál suele ser la principal desventaja de estas soluciones de Inteligencia Artificial?

Que la tarea con la que se ha entrenado esta IA no se ajuste a mi tarea y por lo tanto no pueda obtener el rendimiento suficiente. Otro inconveniente de las Cloud Based puede ser la privacidad de los datos. Es decir, estas IA necesitan sacar los datos de tu empresa a los servidores de las Big Tech y en muchas empresas u organizaciones esto no es posible por su política de privacidad.

ON PREMISES

Inteligencia Artificial que se ejecuta directamente en nuestro sistema. Esto principalmente nos evita el problema de privacidad de las Soluciones Cloud Based porque ejecutas la IA en tu empresa y de este modo no sale ningún dato.

El inconveniente de este tipo de solución de Inteligencia Artificial para las empresas puede ser que su coste de puesta en marcha sea mayor y que es necesario adaptar más los sistemas de la empresa por lo que el retorno suele obtenerse más tarde, a más largo plazo.

PRE-BUILT SOLUTIONS

Inteligencia Artificial pre-entrenada para casos de uso muy específicos. Suelen ser desarrolladas por proveedores que ya existían (por ejemplo de visión artificial o traducción automática) y que materializan su know-how en un producto genérico de Inteligencia Artificial pre-entrenada.

EMBEDDED SOLUTIONS

Son productos finales que llevan la Inteligencia Artificial integrada.

HYBRIDS

Soluciones de Inteligencia Artificial para empresas que no tienen claro su modelo de negocio y deciden optar por el modelo híbrido. Un ejemplo serían las consultoras que ofrecen tanto bolsas de horas de consultores o herramientas y plataformas de proveedores que cubren múltiples tipos de casos de uso.

En este punto de conocimiento de la heterogeneidad del mercado de la Inteligencia Artificial es posible que hayas tenido que descartar la opción habitualmente más económica, la de las Big Tech, porque sus soluciones genéricas no se adaptan correctamente a la tarea específica que tu empresa quiere automatizar. Existen tantas tareas específicas que (de momento) es imposible cubrirlas en su totalidad con una única Inteligencia Artificial.

En este caso, si tienes claro que necesitas una Inteligencia Artificial entrenada específicamente para tu tarea, empresas como Neuraptic y su plataforma ENAIA de Inteligencia Artificial y Machine Learning son tu solución.

¿Qué es el Machine Learning?

¿Qué es el Machine Learning?

¿qUÉ ES MACHINE LEARNING?

Seguramente a estas alturas de la Industria 4.0 o Cuarta Revolución Industrial, te suena el término “Machine Learning” y probablemente lo relacionas con tecnología e incluso con el ámbito de la Inteligencia Artificial.

Efectivamente, Machine Learning es una disciplina científica de la Inteligencia Artificial fundamentada en la creación de sistemas capaces de aprender automáticamente.

En este contexto, el concepto «aprender» hace referencia a la identificación de patrones complejos en datos para lograr hacer predicciones. Esto se consigue a través de algoritmos que revisan los datos y son capaces de predecir comportamientos.

Este aprendizaje hace posible que las máquinas realicen tareas específicas con autonomía e incluso en algunas tecnologías de IA como la de ENAIA de Neuraptic son capaces de mejorar de forma autónoma e ilimitada, perfeccionándose día a día a medida que va analizando nuevos datos.

 

TIPOS DE MACHINE LEARNING

Diferenciamos los algoritmos de Machine Learning en tres tipologías:

NEURAPTIC INTELIGENCIA ARTIFICIAL imagotipo

Aprendizaje Supervisado

Estos algoritmos de Machine Learning se basan en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos. Lo cual hace posible que puedan hacer predicciones o tomar decisiones. En este tipo de aprendizaje se emplea supervisión humana.

aprendizaje no supervisado

Los algoritmos analizan los datos para identificar patrones que se puedan clasificar de algún modo. En este caso, no hay ningún tipo de supervisión humana, la IA analiza los datos y crea una representación interna sin ningún tipo de feedback. 

aprendizaje por refuerzo

La finalidad de estos algoritmos es el aprendizaje a partir de su propia experiencia. En este tipo de tecnología, el algoritmo debe ser capaz de tomar la mejor decisión ante diversas situaciones respecto a un proceso de prueba y error .

En plena era de la transformación digital, las aplicaciones del Machine Learning en las empresas son infinitas. Incluso los usuarios, en nuestro día a día somos testigos de su usabilidad y de su gran potencial en las estrategias empresariales.

Por citar algún ejemplo, podríamos hablar de las recomendaciones publicitarias que recibimos cuando navegamos por internet según nuestro historial previo de navegación; la configuración de electrodomésticos, domótica y vehículos inteligentes según nuestras preferencias o la aplicación de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la medicina, permitiendo detectar enfermedades con antelación.

Como ves, el Machine Learning es el nuevo oro empresarial por lo que explorar sus posibilidades y rentabilizarlo con la Inteligencia Artificial más apropiada es fundamental en cualquier estrategia empresarial de éxito.

 

 

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