Resumen
Las aplicaciones inteligentes son aplicaciones de software que incorporan la inteligencia artificial para mejorar los flujos de trabajo humano. Lo que hacen es aplicar esta tecnología a un problema empresarial específico y usar los datos para resolverlo de manera eficiente. Estas aplicaciones basadas en los datos y mejoradas por la inteligencia artificial pueden automatizar tareas de rutina y, gracias a ello, reducir el trabajo manual, el cual suele generar errores. Además, pueden aprender y mejorar con el tiempo, ajustar su funcionamiento basándose en las interacciones con los usuarios y adaptarse a las situaciones cambiantes.
Un clásico ejemplo de las aplicaciones inteligentes son los sistemas de detección de fraudes con tarjetas de crédito, los cuales aplican modelos de inteligencia artificial para detectar actividades sospechosas. Otro ejemplo son las aplicaciones de correo electrónico, que usan la inteligencia artificial para priorizar los mensajes que es probable que le interesen más al usuario.
Beneficios de las aplicaciones inteligentes
Las herramientas de inteligencia artificial pueden responder preguntas que no habían contestado antes y para las cuales no fueron programadas específicamente. Las aplicaciones inteligentes usan las funciones de la inteligencia artificial para poder ofrecer beneficios que superan lo que se puede lograr con aquellas que dependen por completo de la lógica basada en reglas. Conozcamos algunos de los principales beneficios que ofrecen.
Adaptabilidad
Las aplicaciones inteligentes pueden aprender de la nueva información y mejorar su precisión con el paso del tiempo. Esto resulta útil cuando cambian las condiciones. Considere el ejemplo de la detección de fraudes con tarjetas de crédito. La aplicación puede mejorar las recomendaciones de inmediato en función de los nuevos datos que surjan sobre los nuevos tipos de fraudes.
Las aplicaciones inteligentes también pueden aprender de las interacciones con los usuarios y optimizar su capacidad de respuesta, por ejemplo, reconociendo mejor el contenido que podría llamar más la atención de un usuario.
Procesamiento de la información
Las aplicaciones inteligentes basadas en inteligencia artificial pueden ayudar a las personas a procesar la información entrante en las situaciones comerciales, como los mensajes que se reciben, las presentaciones o los datos financieros.
Algunas usan la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para crear contenido en respuesta a los problemas que se deben resolver, como una aplicación de chat que brinda sugerencias cuando se responde un mensaje.
Automatización
Gracias a la automatización basada en eventos, estas aplicaciones pueden tomar medidas en función de los cambios que se producen en el ecosistema de software que las rodea. Por ejemplo, una aplicación inteligente que se utiliza en la automatización de la TI puede responder rápidamente a las interrupciones del sistema o poner en línea una mayor cantidad de sistemas cuando aumenta la demanda.
Experiencias adaptables
Una aplicación inteligente puede reaccionar a las necesidades del usuario para realizar tareas y responder preguntas con precisión. Considere un chatbot que comprende cuando un usuario solicita una imagen y puede responder generando una imagen en vez de solo texto.
Casos prácticos de las aplicaciones inteligentes
Las empresas y los desarrolladores de software siguen encontrando nuevos casos prácticos para estas aplicaciones. A continuación, se presentan algunos ejemplos.
Automatización de la TI
La gestión de los sistemas de la TI implica responder a los eventos realizando ajustes, como iniciar o detener un proceso específico. Las aplicaciones inteligentes pueden analizar los datos y desencadenar alguna acción como parte de un canal o flujo de trabajo.
Experiencia del cliente
Las recomendaciones personalizadas impulsadas por la inteligencia artificial son parte de muchos de los productos que disfrutamos en la actualidad, como los servicios de transmisión de video o los de compra en línea. La misma idea se puede aplicar a las interacciones entre los distintos sectores. La capacidad de reconocer lo que espera un cliente y entregárselo en el momento adecuado (gracias a una aplicación inteligente) puede aumentar la fidelidad y la retención de los clientes, y significar una ventaja competitiva importante.
Toma de decisiones
Las decisiones empresariales, sobre las cadenas de suministro, la logística, las finanzas y muchas otras áreas, requieren del análisis inmediato de grandes cantidades de información. Las aplicaciones inteligentes pueden ayudar a procesar los datos y brindar recomendaciones confiables y precisas.
Análisis de datos
La inteligencia artificial puede detectar patrones en los datos que las personas podrían pasar por alto, lo que hace que las aplicaciones inteligentes sean muy útiles para los investigadores científicos, los analistas empresariales y cualquier otra persona que trabaje con datos.
Extremo de la red industrial
La utilización de las aplicaciones inteligentes en el edge computing, la informática que se lleva a cabo en el lugar donde se encuentran los datos o cerca de él, puede ayudar a brindar información más rápido donde más se necesita. Considere utilizar un algoritmo de reconocimiento de imágenes para examinar los productos a medida que avanzan por la línea de ensamblaje. La posibilidad de detectar imperfecciones de inmediato en la fábrica puede mejorar la calidad de los productos.
Desafíos de la implementación de las aplicaciones inteligentes
El desarrollo de una aplicación inteligente requiere de recursos más avanzados que los que necesita una aplicación estándar basada en la lógica.
Por lo general, para entregar una aplicación inteligente, el equipo de desarrollo de software debe:
- Recopilar y preparar los datos.
- Desarrollar o perfeccionar un modelo de inteligencia artificial.
- Organizar, integrar, probar e incorporar el modelo.
- Integrar el modelo en el proceso de desarrollo de aplicaciones.
- Supervisar, gestionar y reentrenar el modelo según sea necesario.
El primer paso es recopilar y preparar los datos, lo cual desempeña un papel muy importante en el éxito de una aplicación inteligente.
A menudo se lleva a cabo un paso de machine learning (aprendizaje automático), ya que los analistas de datos entrenan o perfeccionan un modelo para que efectúe predicciones en función de los datos. Lo que sigue es la realización de pruebas, la cual también resulta ser un paso crucial en el que se constata que el modelo se comporta con responsabilidad y brinda resultados útiles. Las prácticas de MLOps ayudan a mantener sincronizados a los analistas de datos, los ingenieros y los equipos de TI a medida que siguen estos pasos.
Luego, el modelo debe hacerse accesible para la aplicación inteligente que lo necesita. Ya sea que se trate de un modelo recién entrenado o de uno que ya se utiliza, los desarrolladores pueden elegir de entre una variedad de modelos y arquitecturas a la hora de optimizar y entregar el modelo de inteligencia artificial.
Los entornos de la inteligencia artificial son complejos. Las metodologías del desarrollo de aplicaciones en la nube son una opción ideal para las aplicaciones inteligentes. Los microservicios, la arquitectura sin servidor y los procesos de DevOps pueden ayudar a acercar las aplicaciones inteligentes a los usuarios de manera más eficiente.
Formas en las que Red Hat puede brindarle ayuda con las aplicaciones inteligentes
Red Hat ofrece una base común para que sus equipos diseñen e implementen las aplicaciones inteligentes de forma transparente y regulada.
Red Hat® Enterprise Linux® AI brinda una plataforma para trabajar con los modelos de lenguaje de gran tamaño en las aplicaciones empresariales.
Red Hat® OpenShift® AI es una plataforma que puede entrenar los modelos de inteligencia artificial con sus propios datos, distribuirlos y aplicar en ellos las técnicas de ajuste de instrucciones y perfeccionamiento para sus casos prácticos específicos.
Para las implementaciones de inteligencia artificial de gran tamaño, Red Hat OpenShift ofrece una plataforma de aplicaciones adaptable que es adecuada para las cargas de trabajo de inteligencia artificial, con acceso a los aceleradores de hardware conocidos.
Además, las integraciones de los partners de Red Hat abren paso a un ecosistema de herramientas confiables de inteligencia artificial diseñadas para funcionar en las plataformas open source.
