Estrategia de Microsoft en el ámbito de la computación en nube

La inteligencia artificial es una de las bases de las tecnologías contemporáneas y desempeña un papel significativo cuando se habla de la aplicación de la computación en nube. Uno de los gigantes tecnológicos, Microsoft, abordó con éxito el problema e incorporó la inteligencia artificial a su negocio principal, la computación en nube, donde hizo que los servicios fueran más inteligentes, flexibles y fáciles de usar. Este artículo analiza la importancia de la inteligencia artificial en el programa ofrecido por Microsoft, y las posibilidades de un mayor desarrollo de este sistema.

Una visión general de la computación en nube de Microsoft y el enfoque de la Inteligencia Artificial

Azure es el servicio de computación en nube de Microsoft que se encuentra entre las soluciones en nube más grandes y populares en la actualidad. Cuenta con una gama de servicios de computación, almacenamiento y redes, así como con una serie de herramientas para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La inteligencia artificial no es solo una mejora de Azure, sino una dirección que Microsoft está tomando para permitir una revolución de cómo se dirigen las empresas y se desarrollan cosas nuevas.

Cómo ha evolucionado la inteligencia artificial y los servicios en la nube de Microsoft

Microsoft lleva varias décadas trabajando en el campo de la inteligencia artificial y se encuentra entre los líderes del sector. A medida que mejoran tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador, la empresa ha ido aplicando la inteligencia artificial a sus servicios en la nube. Estos cambios han hecho que la industria destine más fondos a la investigación en inteligencia artificial, adquiera otras empresas o se asocie con ellas con vistas a mejorar su fortaleza en este campo.

Objetivos estratégicos

El objetivo básico de la inteligencia artificial al concentrarla en el plan de computación en nube de Microsoft es dotar a las empresas de herramientas para capitalizar el núcleo de la inteligencia artificial. Esto incluye acercar la inteligencia artificial a la empresa, haciéndola fácilmente implementable en numerosas aplicaciones e industrias con diferentes niveles de madurez digital.

Principales elementos de inteligencia artificial en la arquitectura en la nube de Microsoft

El plan de servicios en la nube de inteligencia artificial de Microsoft abarca varios elementos destinados a mejorar el rendimiento y la usabilidad. Estos componentes son los servicios de inteligencia artificial, las plataformas de aprendizaje automático, los servicios cognitivos y la infraestructura que da soporte a la inteligencia artificial.

Servicios Azure AI

Los Azure AI Services siguen siendo técnicas ya preparadas que los desarrolladores pueden utilizar en sus aplicaciones para hacerlas inteligentes sin ser necesariamente expertos en inteligencia artificial. Estos servicios incluyen:

• Azure Machine Learning: Una solución paraguas que permite a los usuarios codificar, entrenar y lanzar modelos de aprendizaje automático para big data. Soporta múltiples frameworks y lenguajes y tiene una gran flexibilidad, y simplicidad.
• Azure Cognitive Services: Una lista de APIs, SDKs y servicios que pueden ser utilizados por un desarrollador para añadir una aplicación inteligente, atractiva y descubrible a los sistemas. Algunos de ellos están relacionados con la visión, el lenguaje, el habla, la gestión de decisiones, así como otros servicios.
• Servicio Azure Bot: Un entorno de desarrollo para crear, entrenar y desplegar bots conversacionales en lenguaje natural que involucran a los usuarios a través de texto, voz o multimedia.

Plataformas de aprendizaje automático

• Aprendizaje automático de máquinas (AutoML): Esta función aumenta la tarea de desarrollar un modelo de aprendizaje automático mediante la automatización de varias tareas triviales y, al mismo tiempo, ayuda a los usuarios con la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros.
• Azure Databricks: Una plataforma analítica basada en Apache Spark que está diseñada especialmente para trabajar en Azure mejorando las capacidades de desarrollo de aplicaciones de big data e inteligencia artificial.
• Azure Synapse Analytics: Un servicio de analítica de big data bajo demanda que incorpora capas de ingesta y preparación de datos, almacenamiento de datos, gestión de datos y servicio en una única solución para satisfacer consultas instantáneas de inteligencia de negocio y aprendizaje automático.

Servicios cognitivos

Los servicios Azure Cognitive proporcionan inteligencia artificial a los desarrolladores que no son expertos en Machine Learning a través de un conjunto de API RESTful.

• Visión: Visión por ordenador y visión personalizada, Face API y Form recognizer son servicios que ofrecen funciones de análisis de imágenes y vídeos.
• Voz: Funciones como Speech to Text, Text to Speech, Speech Translations y Speaker Recognition para soportar el procesamiento complejo del habla.
• Lenguaje: Análisis de texto, Traductor, QnA Maker, y LUIS, los servicios de Procesamiento del Lenguaje Natural ayudan en el análisis de texto obteniendo conocimiento y construyendo bots de chat.
• Decisión: Estas API incluyen Personalizer, Content Moderator y Anomaly Detector que proporcionan decisiones más precisas a los clientes.

Infraestructura de inteligencia artificial

Microsoft proporciona una sólida infraestructura de inteligencia artificial en Azure, que incluye:

• Computación de alto rendimiento (HPC): Azure proporciona capacidad, plataformas eficientes para el entrenamiento de modelos de IA Profunda que están equipadas con componentes sofisticados como GPUs, FPGAs y otros.
• Superordenador de IA: Microsoft ha desarrollado uno de los mayores superordenadores de inteligencia artificial como parte de Azure, para cargas de trabajo pesadas en tareas relacionadas con la inteligencia artificial, así como para la formación en inteligencia artificial.
• Edge AI: Azure IoT y Azure Stack Edge procesan la inteligencia artificial en el borde de las cosas y permiten el procesamiento de datos en tiempo real más allá de la fuente.

Aplicaciones y casos de uso

La inteligencia artificial se ha añadido a la plataforma en la nube de Microsoft para formar diferentes oportunidades para varios sectores. La combinación de inteligencia artificial en la plataforma de computación en nube de Microsoft ha ampliado varias oportunidades a las que pueden acceder diferentes sectores. He aquí algunas aplicaciones y casos de uso destacados:

Sanidad

La incorporación de la inteligencia artificial a las soluciones de atención sanitaria en la nube puede aumentar la calidad de la atención al paciente. La utilización de soluciones avanzadas en la nube en el campo de la sanidad puede beneficiar al paciente, sus resultados clínicos y el trabajo operativo y de investigación. Algunos ejemplos son:

• Imágenes médicas: Empleo de la nube Azure para apoyar el proceso de diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes médicas y Aplicación de los Servicios Cognitivos Azure para Visión por Computador.
• Análisis predictivo: Utilizando la inteligencia artificial y la analítica de big data de Azure Machine Learning para predecir eventualmente la probabilidad de reingreso entre varios pacientes y así ayudar a desarrollar los mejores mecanismos para su tratamiento.
• Procesamiento del lenguaje natural: Utilización de minería de textos en HCE para analizarlos en busca de información útil para optimizar los resultados de salud de los pacientes.

Venta al por menor

La inteligencia artificial en el comercio minorista puede ayudar a crear la percepción de una «experiencia de compra personal», automatizar la cadena de suministro y aumentar las ventas. Entre las principales utilidades se incluyen:

• Recomendaciones personalizadas: Emplear la potencia de la inteligencia artificial de la plataforma Azure para estudiar la actividad de los clientes y ofrecerles productos relevantes.
• Gestión de inventarios: Utilizando redes neuronales artificiales para prever la demanda y gestionar la adquisición de inventario de forma más eficiente.
• Atención al cliente: Adoptando el uso de interfaces conversacionales inteligentes para reducir las horas de servicio de atención al cliente y aumentar la eficacia de la prestación de servicios.

Finanzas

Las empresas financieras pueden utilizar la inteligencia artificial y la tecnología de nube para la gestión de riesgos, la optimización de procesos y la atención al cliente personalizada. Los casos de uso incluyen:

• Detección de fraudes: Uso de modelos de aprendizaje automático alojados en Azure para identificar el fraude en tiempo real.
• Comercio automatizado: Uso de inteligencia artificial para analizar los datos del mercado y, a continuación, gestionar las operaciones de forma independiente mediante algoritmos.
• Conocimiento del cliente: Existe el procesamiento de los datos en bruto procedentes de los clientes utilizando el procesamiento del lenguaje natural para generar información significativa para mejorar la prestación del servicio.

Fabricación

Las soluciones en la nube con capacidades de inteligencia artificial pueden detectar ineficiencias y fallos en la fabricación y, al mismo tiempo, transformar la garantía de calidad y la cadena de suministro en general. Entre sus usos se incluyen:

• Mantenimiento predictivo: Mantenimiento predictivo mediante el empleo de IoT y la aplicación de aprendizaje automático en la estimación de la probabilidad de que las máquinas fallen en un momento determinado.
• Control de calidad: Visión por computador para comprobar la calidad requerida de los productos inspeccionados y las imágenes de objetos.
• Optimización de la cadena de suministro: Incorporación de inteligencia artificial para analizar los datos de la cadena de suministro y determinar las formas más eficientes de mover los productos a través de la cadena de suministro y gestionar los niveles de inventario.

Perspectivas y retos de futuro

Microsoft ha exhibido un crecimiento espectacular en su especialización en computación en nube mientras se prepara para seguir avanzando. Sin embargo, hay varias perspectivas y retos a tener en cuenta:

Perspectivas de futuro

• Mejora de las capacidades de inteligencia artificial: Desde una perspectiva de futuro, a medida que se desarrolle la tecnología de inteligencia artificial, aparecerán en Azure servicios de inteligencia artificial más sofisticados y ajustados a determinados dominios, por lo que el uso de la inteligencia artificial será aún más fácil y estará más integrado con los procesos empresariales.
• Democratización de la inteligencia artificial: Microsoft quiere que la inteligencia artificial sea para todos y para todo, llegando a asegurar que incluso las pequeñas y medianas empresas puedan incorporar dicha tecnología en sus líneas de negocio.
• Integración con tecnologías emergentes: La inteligencia artificial con otras tecnologías en auge, incluyendo 5G, IoTs, cadena de bloques, mejorará su potencial y causará muchos desarrollos innovadores.

Retos

• Privacidad y seguridad de los datos: La protección de la información consumida en los modelos de inteligencia artificial es un desafío importante, ya que se vuelve más vulnerable a medida que se desarrollan más los casos de uso.
• Inteligencia artificial ética: Existen varios tipos de preocupaciones éticas con respecto a la tecnología de inteligencia artificial, que incluyen decisiones sesgadas e injustas, incapacidad para explicar su trabajo y acción, por lo tanto, es crucial establecer la aceptación social de las tecnologías de inteligencia artificial.
• Brecha de habilidades: Hay brechas en las demandas de habilidades de los profesionales especializados en inteligencia artificial y ciencia de datos, y no es fácil abordarlas de inmediato, ya que implica inversiones de capital en el mundo académico.

Resumen

La inteligencia artificial está en el centro del negocio en la nube de Microsoft y está convirtiendo la nube Azure en una nube inteligente que puede devolver el poder a la transformación digital y acelerar el ritmo de los negocios en todos los sectores. Así, con el plan One Microsoft de servicios integrales de inteligencia artificial, los centros de datos y el valor central de la inteligencia artificial responsable, Microsoft está preparada para dominar el próximo periodo de revolución.

Por último, hemos preparado para usted las preguntas más frecuentes y sus respuestas

Cómo ha utilizado Microsoft la inteligencia artificial

Microsoft ha aprovechado la inteligencia artificial para mejorar varios productos y servicios, como Microsoft Office, los servicios en la nube Azure y Dynamics 365, para mejorar las experiencias de los usuarios, la productividad y la toma de decisiones.

Beneficios de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial ofrece numerosos beneficios, entre los que se incluyen el aumento de la eficiencia mediante la automatización, la mejora de la toma de decisiones con el análisis de datos y la mejora de la exactitud y la precisión en diversas tareas. Además, la inteligencia artificial puede proporcionar experiencias personalizadas, ayudar en el diagnóstico médico y hacer avanzar los vehículos autónomos, entre otras aplicaciones.

Cómo utilizan la inteligencia artificial los gigantes tecnológicos

Gigantes tecnológicos como Google, Amazon, Facebook y Microsoft están aprovechando la inteligencia artificial para mejorar diversos productos y servicios, como los coches autónomos, el reconocimiento facial y el procesamiento del lenguaje natural. También utilizan la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la experiencia del cliente en sectores como el comercio electrónico, la sanidad y las finanzas.

Últimas herramientas de Microsoft

Microsoft ha presentado varias herramientas nuevas basadas en inteligencia artificial, como Copilot para Microsoft 365, que mejora la productividad ayudando en tareas como la redacción de correos electrónicos y propuestas, y Microsoft Designer, una aplicación de diseño gráfico que utiliza inteligencia artificial para crear gráficos y mensajes sorprendentes en las redes sociales. Además, Microsoft Edge cuenta con herramientas de compra impulsadas por inteligencia artificial y una barra lateral personalizable para multitarea.

Cómo utilizar la inteligencia artificial

Para utilizar eficazmente la inteligencia artificial, las organizaciones deben identificar problemas empresariales específicos, recopilar datos relevantes, elegir modelos y herramientas de inteligencia artificial adecuados y supervisar y optimizar continuamente los sistemas de inteligencia artificial. La colaboración entre expertos en la materia y especialistas en inteligencia artificial es crucial para implantar con éxito la inteligencia artificial.