Cómo AutoAI amplía las capacidades de las empresas gracias a la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es el avance científico que está impactando en varios campos, facilitando avances en tecnología y rendimiento económico. Sin embargo, el proceso de creación y despliegue de modelos mediante inteligencia artificial ha resultado ser más difícil, lo que ha supuesto un gran reto para muchas organizaciones.
Demos la bienvenida a AutoAI, un enfoque revolucionario que aporta innovación para facilitar la creación de modelos de inteligencia artificial de principio a fin. Se espera que el experimento de AutoAI proporcione a las empresas existentes igualdad de condiciones a la hora de incorporar métodos basados en la inteligencia artificial. Nos centramos específicamente en los beneficios de AutoAI como herramienta de inteligencia artificial que permite a las empresas disponer de capacidades de inteligencia artificial, su importancia, usos y potencial en el futuro.
¿Qué es AutoAI?
AutoAI es la abreviatura de Automated Artificial Intelligence (Inteligencia Artificial Automatizada) y es un término utilizado en IBM para describir un conjunto de herramientas y tecnologías que pueden automatizar todo el proceso de creación de modelos de inteligencia artificial. Incluso en aspectos como la preparación de datos, la creación de características, la selección de modelos, la formación de modelos y el despliegue de modelos, todo está bien resuelto por AutoAI, ahorrando a los científicos de datos mucho esfuerzo para el análisis de la información.
Esto impulsó el uso de AutoAI por parte de las empresas, que pueden desarrollar modelos de inteligencia artificial óptimos en un tiempo récord e integrarlos en el flujo de trabajo casi de inmediato.
Ventajas de AutoAI para las empresas
Desarrollo acelerado de la inteligencia artificial
Se sabe que AutoAI ayuda a ahorrar una cantidad considerable de tiempo a la hora de crear modelos de inteligencia artificial. El ciclo de vida del desarrollo de inteligencia artificial es un conjunto de fases que el paradigma de desarrollo tradicional generalmente atraviesa, incluyendo la recopilación de datos, el preprocesamiento de datos, la extracción de características, el entrenamiento del modelo y la validación, todo lo cual puede ser muy tedioso y computacionalmente exhaustivo.
AutoAI ayuda directamente en estos procedimientos de ejecución, por lo que su aplicación en las empresas resulta en una formulación y despliegue más ágiles de las soluciones de inteligencia artificial.
Eficiencia de costes
La creación de modelos de inteligencia artificial suele requerir los servicios de científicos de datos, lo que puede resultar caro. AutoAI elimina la mayoría de las entradas intermedias, en las que se requieren altos niveles de aportación humana, lo que tiene un efecto beneficioso sobre los costes laborales. Además, a los beneficios de unos tiempos de desarrollo más rápidos hay que sumar el correspondiente ahorro en el coste programado.
Mayor precisión
AutoAI también introduce otros conceptos esenciales como la selección de algoritmos, técnicas y ajustes para lograr los mejores resultados en el modelo. AutoAI automatiza el proceso de ajuste de hiperparámetros y selección de modelos para garantizar que se implementa el mejor modelo disponible, para lo cual siempre se obtienen beneficios como una alta precisión en comparación con los modelos codificados manualmente.
Escalabilidad
Las soluciones AutoAI son robustas, lo que facilita que puedan hacer frente a la mayoría de los datos que las empresas pueden generar a medida que crecen. Esta escalabilidad ayuda en el mantenimiento de datos enormes y no experimentan molestias operativas.
Accesibilidad
La accesibilidad es quizás uno de los mayores puntos fuertes y beneficios de la AutoAI. La Inteligencia Artificial no es un dominio exclusivo de los grandes conglomerados y empresas que cuentan con profesionales expertos en inteligencia artificial, ya que es muy posible y accesible para las empresas utilizar esta tecnología con interfaces más sencillas y modelos automatizados. Esta democratización de la inteligencia artificial aumenta las posibilidades de que más organizaciones disfruten de las ventajas relativas de la inteligencia artificial.
Utilización clave de AutoAI en los negocios
Perspectiva del cliente y personalización
La AutoAI puede utilizarse fácilmente para revisar los datos recogidos de los clientes con el fin de identificar patrones y tendencias característicos de determinados grupos necesarios para la publicidad dirigida. La creación de perfiles cognitivos de actitud ayuda a las empresas orientadas al cliente a realizar ajustes adicionales para satisfacer las necesidades específicas de los clientes, creando y manteniendo en última instancia la satisfacción y la lealtad de los clientes.
Mantenimiento predictivo
Entre los ejemplos de sectores en los que el mantenimiento predictivo resulta valioso para reducir las pérdidas asociadas a las paradas inesperadas de las máquinas se encuentran las industrias manufacturera y del transporte. Los modelos de AutoAI se pueden utilizar para predecir los fallos de los equipos antes de que se produzcan, y eso permite a las organizaciones revisar los equipos antes de que se averíen, lo que puede ahorrar mucho dinero a la empresa a largo plazo.
Detección de fraudes
AutoAI puede ayudar a las instituciones financieras y a los sitios de compras en línea a prevenir el fraude de manera eficaz en el modo de escaneo en tiempo real. Los modelos de AutoAI pueden analizar patrones de transacciones y predecir si una determinada transacción es fraudulenta.
Optimización de la cadena de suministro
El uso más conocido de la AutoAI está estrechamente relacionado con varios eslabones de la gestión de la cadena de suministro, incluidos el inventario, la previsión de la demanda y otros. Utilizando las metodologías sobre previsión de la demanda, así como la gestión de existencias, diferentes empresas pueden minimizar los desperdicios y los costes, así como maximizar la entrega de productos.
Contratación, formación y desarrollo, gestión del rendimiento y recompensas
Existe la posibilidad de incorporar AutoAI en las funciones de recursos humanos para que actúen como asistentes en los distintos procesos implicados, como la selección de currículos, las evaluaciones del rendimiento o incluso la recomendación de empleados.
Por lo tanto, los departamentos de recursos humanos pueden beneficiarse enormemente de la utilización de sistemas de inteligencia artificial para facilitar los procesos relacionados con el reclutamiento y la selección, analizar a los mejores trabajadores potenciales y utilizar los datos para tomar decisiones informadas con el fin de aumentar la satisfacción de los empleados y la rotación.
Cómo funciona AutoAI
AutoAI, por lo tanto, es un concepto amplio que abarca varias soluciones ancladas en un proceso organizado de construcción y despliegue de inteligencia artificial. He aquí una visión simplificada de cómo funciona AutoAI:
Recogida y preprocesamiento de datos
Comienza con la adquisición de datos procedentes de diversas fuentes. A continuación, la plataforma refina los datos a un estado que sea más útil y esté listo para el entrenamiento del modelo. Este paso puede requerir tratar el ruido y las rarezas obvias de los datos o simplemente uno o más de los siguientes: tratar los valores que faltan, manejar los datos numéricos y categóricos, normalizar los datos y las características que codifican las variables categóricas.
Ingeniería de características
La ingeniería de características implica la extracción de características, lo que implica mejorar las definiciones de las características utilizadas para aumentar el rendimiento del modelo. AutoAI ayuda en este proceso, en el que primero se seleccionan las características predeterminadas y luego se rediseñan para producir predicciones precisas.
Selección y entrenamiento de modelos
AutoAI emplea varios algoritmos para analizar los distintos modelos y decidir cuál ofrece el mejor rendimiento en función de parámetros predeterminados. A continuación, el modelo seleccionado se entrena utilizando los datos preprocesados que se han desarrollado a partir de los procesos de limpieza de datos. Este paso puede requerir a menudo el uso de hiperparámetros que se optimizan para producir los mejores resultados para el modelo en particular.
Validación y prueba del modelo
Este conjunto de datos reabastecido se ofrece entonces al modelo entrenado y el rendimiento del modelo se mide a través de un conjunto de validación. Las plataformas de AutoAI utilizan varias evaluaciones para definir la calidad del modelo y ofrecen estadísticas y visualizaciones de rendimiento adicionales.
Despliegue y supervisión
Una vez probado el modelo de inteligencia artificial, se pone en producción. Por regla general, las soluciones de AutoAI específicas de un dominio tienen la opción de observar regularmente el funcionamiento del modelo y su capacidad para realizar predicciones correctas. Las empresas también pueden volver a entrenar los modelos si de alguna manera están sesgados o ya no son precisos para ser utilizados como guías.
El futuro de la AutoAI
Mirando al futuro, la AutoAI es brillante y va a ser aún más avanzada con las tecnologías que están por llegar. He aquí algunas tendencias y desarrollos a tener en cuenta:
Integración con otras tecnologías
Se puede esperar que AutoAI se aplique con otras tendencias neotrópicas como IoT, blockchain y edge computing. Estas integraciones integrarán los negocios en tiempo real y también mejorarán la toma de decisiones de las empresas.
Mayor personalización
Los próximos avances presentarán plataformas AutoAI refinadas con capacidades alternativas de autooptimización y ajuste fino adaptadas a los requisitos distintivos de diversas industrias. Por lo tanto, proporcionará una flexibilidad que conducirá a una mayor precisión y eficiencia de las soluciones de inteligencia artificial en diferentes sectores.
Mayor capacidad de explicación
Los problemas asociados al uso de modelos de inteligencia artificial incluyen el hecho de que la mayoría de los modelos son muy complejos y normalmente difíciles de explicar en términos claros. Los avances posteriores en AutoAI irán encaminados a hacer el modelo más interpretable para los líderes empresariales y ayudarles a entender por qué el modelo ha llegado a una decisión concreta.
Mayor accesibilidad
La AutoAI todavía está preparada para ampliar aún más el acceso y la adopción de la inteligencia artificial, igualando las condiciones para todas las organizaciones. Las interfaces accesibles, el soporte absoluto y los casos empresariales rentables garantizan que más organizaciones puedan beneficiarse del uso de la inteligencia artificial.
Centrarse en la inteligencia artificial ética
Con el aumento del ritmo de utilización de la inteligencia artificial, se impone la preocupación por la ética. Los marcos de AutoAI de éxito están obligados a seguir niveles apropiados de inteligencia artificial ética, es decir, modelos libres de prejuicios, y la funcionalidad del modelo hecha abierta.
