Resumen
Una plataforma de inteligencia artificial es un conjunto integrado de tecnologías para desarrollar, entrenar y ejecutar modelos de machine learning (aprendizaje automático). Suele incluir, por ejemplo, funciones de automatización, operaciones de machine learning (MLOps) y análisis predictivos de datos. Imagínese que es como una mesa de trabajo, donde se encuentran todas las herramientas de las que dispone, la cual proporciona una base estable para diseñar y perfeccionar los modelos.
Cada vez hay más opciones a la hora de elegir una plataforma de inteligencia artificial y comenzar a trabajar con ella. A continuación, le presentamos los principales aspectos que debe tener en cuenta.
Tipos de plataformas de inteligencia artificial
La primera decisión que debe tomar una empresa es si comprar una plataforma de inteligencia artificial configurada previamente o diseñar una personalizada de manera interna.
Adquisición de una plataforma de inteligencia artificial
Si le interesa implementar rápidamente algoritmos, modelos y aplicaciones de inteligencia artificial, la mejor opción es comprar una plataforma integral y configurada previamente. Estas plataformas incluyen herramientas, repositorios de lenguajes y API que se prueban con antelación para garantizar la seguridad y el rendimiento. Algunos proveedores ofrecen modelos de inteligencia artificial básicos y generativos entrenados previamente. Gracias a los recursos de capacitación y soporte, puede integrarlos a sus entornos y flujos de trabajo actuales sin problemas.
Ahora, los proveedores de nube más conocidos amplían sus carteras de productos con plataformas de inteligencia artificial, como Amazon SageMaker de Amazon Web Services (AWS), AI Platform de Google Cloud, Microsoft Azure AI e IBM watsonx.ai™ AI studio. En muchos casos, los proveedores de plataformas de inteligencia artificial también ofrecen herramientas independientes que se pueden usar en conjunto con otras soluciones de este tipo de tecnología e integrar a ellas.
Diseño de una plataforma de inteligencia artificial
Para satisfacer ciertos casos prácticos particulares o necesidades de privacidad avanzadas, algunas empresas deben personalizar y gestionar completamente su propia plataforma de inteligencia artificial. Por ejemplo, Uber desarrolló una plataforma que utiliza las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y visión artificial para mejorar sus funciones de GPS y detección de accidentes. La empresa de asistencia médica basada en datos Syapse creó Syapse Raydar®, una plataforma que utiliza la inteligencia artificial para traducir los datos oncológicos en información práctica.
Al diseñar la plataforma de inteligencia artificial, puede obtener el control total del entorno y repetir los procesos en función de las necesidades específicas de su empresa. Sin embargo, para poner en marcha una plataforma, se requiere más trabajo inicial, y no pueden tercerizarse el mantenimiento, el soporte ni la gestión.
Opciones open source
Las comunidades open source impulsan los avances en inteligencia artificial y machine learning. Por eso, si opta por una solución de software open source como base para sus iniciativas de inteligencia artificial, contará con una comunidad de colegas y especialistas que trabajan permanentemente para mejorar los marcos y las herramientas que más usa. Muchas empresas comienzan con herramientas open source y parten de allí. TensorFlow y PyTorch son plataformas open source que ofrecen bibliotecas y marcos para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial.
Funciones que deben ofrecer las plataformas de inteligencia artificial
MLOps
Las operaciones de machine learning (MLOps) son un conjunto de prácticas para los flujos de trabajo cuyo objetivo es optimizar el proceso de implementación y mantenimiento de los modelos de machine learning (ML). La plataforma de inteligencia artificial que elija debe respaldar las fases de MLOps, como el entrenamiento, la distribución y la supervisión de los modelos.
Las operaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMOps) son un subconjunto de MLOps que se centra en las prácticas, técnicas y herramientas que se usan para la gestión operativa de estos modelos en los entornos de producción. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) pueden realizar tareas como generar texto, resumir contenido y clasificar información, pero consumen una gran cantidad de recursos informáticos de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), de manera que la plataforma de inteligencia artificial debe ser lo suficientemente potente como para admitir y respaldar la entrada de datos y los resultados de los LLM.
Inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa crea contenido nuevo a partir de las redes neuronales y los modelos de deep learning (aprendizaje profundo), los cuales se entrenan con conjuntos grandes de datos. Abarca muchas de las funciones que los usuarios finales asocian a la inteligencia artificial, como la generación de texto e imágenes, el aumento de datos y la inteligencia artificial conversacional, como los chatbots. Es importante que su plataforma de inteligencia artificial permita que las funciones generativas se ejecuten con agilidad y precisión.
Flexibilidad
Los modelos solo tienen éxito si pueden ajustarse, para lo cual los equipos de análisis de datos necesitan una solución que les permita diseñar e implementar los modelos de inteligencia artificial, experimentar con ellos y perfeccionarlos, así como trabajar con otros equipos, todo desde un solo lugar. Para ello, hace falta una gran cantidad de potencia informática y datos, pero principalmente una plataforma que pueda manejarlo.
Una vez que sus modelos funcionen bien, querrá reproducirlos en diferentes entornos, ya sea en las instalaciones, en plataformas de nube pública o en el extremo de la red. Esto será posible con una solución flexible y con capacidad de ajuste.
Automatización
Cuando su empresa pase de tener unos pocos modelos para implementar en la producción a tener una gran cantidad de ellos, deberá considerar la automatización. Al automatizar los canales de análisis de datos, podrá convertir los procesos más exitosos en operaciones repetibles, lo cual no solo agiliza los flujos de trabajo, sino que también mejora la experiencia de los usuarios y la capacidad de ajuste. Además, elimina las tareas repetitivas y permite que los analistas de datos y los ingenieros dediquen su tiempo a generar innovaciones, implementar mejoras y perfeccionar los procesos.
Herramientas e integraciones
Los desarrolladores y los analistas de datos dependen de herramientas e integraciones para diseñar aplicaciones y modelos e implementarlos de manera eficiente. La plataforma de inteligencia artificial que elija debe admitir las herramientas, los lenguajes y los repositorios que ya usan sus equipos e integrarse a toda su stack tecnológica y a las soluciones de los partners.
Seguridad y regulaciones
Establezca prácticas de seguridad sólidas en su plataforma de inteligencia artificial para reducir los riesgos de seguridad y proteger sus datos. Durante las operaciones diarias de desarrollo y entrenamiento de los modelos, es fundamental analizar los sistemas en busca de puntos vulnerables y exposiciones comunes (CVE) y proteger las aplicaciones y los datos de manera operativa mediante la gestión del acceso, la segmentación de las redes y el cifrado.
Responsabilidad y control
Su plataforma de inteligencia artificial también debe permitirle usar y supervisar los datos con la tranquilidad de que se respetarán las normas éticas y se evitarán los incumplimientos normativos. Para proteger los datos tanto de la empresa como de los usuarios, es importante que elija una plataforma que respalde las estrategias de supervisión, seguimiento y gestión de los riesgos durante todo el ciclo de vida del machine learning. Además, debe cumplir con los estándares de cumplimiento y seguridad de los datos de su empresa.
Soporte
Una de las principales ventajas de contar con una plataforma de inteligencia artificial integral y configurada previamente es el soporte que obtiene de ella. Gracias al seguimiento y a la corrección permanentes de los errores en todas las implementaciones, sus modelos funcionan mejor. Algunos proveedores de plataformas de inteligencia artificial ofrecen recursos de capacitación e incorporación destinados a ayudar a sus equipos a ponerlas en marcha rápidamente. Para quienes elijan diseñar su propia plataforma con herramientas open source, es una buena idea optar por proveedores que brinden soporte para la infraestructura y los conjuntos de funciones del machine learning.
Casos prácticos de las plataformas de inteligencia artificial
Telecomunicaciones
Con los servicios integrales de inteligencia artificial, puede optimizar distintos aspectos del sector de las telecomunicaciones, como el rendimiento de las redes y la calidad de los productos y los servicios que ofrece. Esto incluye mejoras audiovisuales y de calidad del servicio, así como prevención de la pérdida de clientes.
Salud
Una plataforma de inteligencia artificial sólida puede traer ventajas transformadoras en el sector de salud, como diagnósticos más rápidos, avances en las investigaciones clínicas y mayor acceso a los servicios. Todo esto mejora los resultados de los pacientes, ya que permite que los médicos y demás especialistas ofrezcan diagnósticos y planes de tratamiento más precisos.
Fabricación
La automatización inteligente que se basa en el machine learning transforma toda la cadena de suministro del proceso de fabricación. El análisis predictivo y la robótica industrial reducen la carga que implican las tareas repetitivas e implementan flujos de trabajo más efectivos de forma inmediata.
El aporte de Red Hat
Red Hat OpenShift AI es una plataforma de MLOps integral y configurada previamente que incluye herramientas para diseñar, implementar y gestionar las aplicaciones que utilizan la inteligencia artificial. Está diseñada con tecnologías de open source y proporciona funciones confiables y uniformes en términos operativos para que los equipos realicen pruebas, entrenen modelos y distribuyan aplicaciones innovadoras. La plataforma OpenShift AI respalda todo el ciclo de vida de las pruebas y los modelos de inteligencia artificial/machine learning en las instalaciones y en la nube pública. Los usuarios pueden obtener soporte completo por parte de los ingenieros de Red Hat para asuntos tan variados como el sistema operativo o las herramientas individuales. Gracias al ecosistema abierto de partners de hardware y software, la plataforma brinda la flexibilidad necesaria para su caso práctico específico.
El Gobierno Vasco quería desarrollar herramientas de lenguaje para ayudar a los ciudadanos a traducir del vasco al español, el francés y el inglés, y viceversa. Red Hat OpenShift proporcionó muchas de las funciones necesarias para impulsar el ciclo de vida de la inteligencia artificial, incluido el soporte para contenedores con GPU.
