La IA ha llegado para quedarse

Ahora sí, la inteligencia artificial ha llegado a una aplicación real en nuestras empresas, dejando de ser una entelequia de la que todos hablan (y hablamos) convirtiéndose en algo real y tangible, con resultados claros, evidentes y con un ROI adecuado de forma que todas las organizaciones y sectores, desde el retail hasta los entornos productivos pasando por los financieros o los de seguros, se pueden aprovechar.

#BAIAnalytics, la división de IA de R Cable y Telecomunicaciones Galicia, S.A. y Euskaltel, junto con la plataforma de DataRobot posibilitan la creación y aplicación de modelos predictivos en el negocio de nuestros clientes de forma mucho más rápida y sencilla orientándonos, siempre, al cumplimiento de los objetivos marcados y obtención de los resultados esperados.

¿Cómo se consigue esto? Trabajando en dos direcciones

Por un lado, conseguir que no solo los científicos de datos sean los que "saben de esto", sino haciendo posible que los analistas de negocios, los desarrolladores y otros perfiles profesionales se transformen en usuarios eficientes de la ciencia de datos.

Y al mismo tiempo, permitir que los científicos de datos sean mucho más productivos de lo que podrían haber imaginado ya que sus funcionalidades permiten salvar semanas y meses de desarrollo y testeo de modelos de aprendizaje automático codificados a mano, facilitando al equipo la construcción de cientos de modelos e implementar el mejor en rendimiento en horas.

Datarobot, en un vídeo

¿Cómo se implementa un proyecto de este estilo?

De forma muy sencilla, una entidad puede implementar DataRobot on premise o en un entorno de nube privada o híbrida con AWS, Microsoft Azure o Google Cloud Platform, con cuatro productos a disposición de todos los clientes

1. Aprendizaje automático automatizado para crear modelos avanzados que permitan incorporar la experiencia de la organización en ciencia de datos de clase mundial.
2. Series de tiempo automatizadas desarrollando modelos sofisticados de series temporales que predicen los valores futuros de otras series en función de su historia y tendencia.
3. MLops que ofrece las capacidades que los equipos de Data Science e IT Ops necesitan para trabajar juntos e implementar, monitorizar y administrar modelos de aprendizaje automático en producción.
4. Paxata explorando, combinando y configurando de forma visual e interactiva diversos conjuntos de datos para el aprendizaje automático y las aplicaciones de inteligencia artificial a escala empresarial.

¿Quién se puede beneficiar de este tipo de proyectos?

No es una falacia hoy en día decir que cualquier entidad, pública o privada, de cualquier sector económico puede sacar réditos a la IA.

¿Por qué? Porque la inteligencia artificial da respuestas, y todas las organizaciones tienen preguntas.

¿Siempre? No siempre. Quizás no todas las preguntas tengan una respuesta válida, real y posible. Por eso es necesario también contar con asesores eficientes, profesionales y realistas que ayuden a encontrar los puntos de éxito y los casos de uso donde se encuentran dichas respuestas o permitan apuntar a los cambios necesarios en las organizaciones para hallar los datos que sirvan de base a las respuestas que la organización necesita.