Así es como los proyectos de IA y ML se vuelven exitosos


El proveedor de tecnología de datos InterSystems explica qué es importante cuando se usa AI y ML y por qué el concepto de estructura de datos es tan importante

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se encuentran entre las principales tendencias en las empresas de todas las industrias cuando se trata de optimizar la toma de decisiones y automatizar los procesos comerciales que son fundamentales para el éxito. Las empresas ya están integrando con éxito diferentes enfoques de IA y ML en la práctica operativa, como han demostrado numerosas presentaciones en la Cumbre virtual InterSystems AI + ML 2021. InterSystems ha incluido cinco consejos para el uso exitoso de la IA en una guía para las empresas que desean dar el siguiente paso.

Definir casos de uso realistas

Para muchas empresas, es un gran desafío implementar correctamente los pasos individuales que son necesarios para un proyecto de IA exitoso. Esto incluye, en particular, probar y entrenar el modelo, así como monitorear y, si es necesario, ajustar parámetros y algoritmos. Para que el proyecto sea un éxito, es fundamental hacer coincidir con precisión los requisitos técnicos con las posibilidades tecnológicas. Esta es la única forma de definir casos de uso realistas que puedan implementarse con los recursos disponibles y ofrecer un valor agregado real.

Optimice la calidad de los datos y evalúe una poderosa plataforma de datos

Ya sea una fuente de datos interna o externa, independientemente de dónde provenga la información, los datos relevantes de alta calidad son un parámetro crítico para el éxito de las iniciativas de IA. Esto solo es posible si la gestión de datos subyacente está equipada de forma óptima para la tarea. Se recomienda especialmente el concepto de tejido de datos. Esto permite acumular datos de diferentes fuentes y formatos para poder escalarlos horizontal y verticalmente con un alto rendimiento. Varias tecnologías están “entretejidas” en la plataforma de datos para que los datos de la creciente avalancha de datos puedan procesarse automáticamente.

Encuentre una entrada fácil al mundo de la IA

Entrar en el mundo de la IA no tiene por qué ser difícil: los proyectos de IA que se basan en el reconocimiento de patrones y la automatización de procesos se implementan rápidamente y brindan resultados rápidamente. La automatización robótica de procesos (RPA) puede ser un buen comienzo aquí. Un ejemplo: las cámaras de alta velocidad proporcionan imágenes en directo de un telar y una IA analiza la calidad del tejido producido. Tan pronto como se detecta un error, la IA detiene el proceso de producción de forma totalmente automática y, por lo tanto, minimiza el desperdicio. Otros escenarios clásicos de nivel de entrada son los chatbots y las soluciones para el mantenimiento predictivo.

Ver diferentes modelos de implementación

Los proyectos de IA se pueden proporcionar en servidores en el sitio (“On-Premise”), en la nube pública o privada o en un modelo híbrido. Muchas empresas valoran la mayor flexibilidad de la nube privada con respecto al acceso “desde el exterior” en comparación con el modelo tradicional sin nube y la sensación de mayor seguridad de los datos en comparación con una nube pública. En general, muchos usuarios agradecen el uso de servicios de inteligencia artificial basados ​​en la nube, entre otras cosas debido a las ventajas de la provisión de recursos de TI sin complicaciones y basada en las necesidades. Además, un modelo de nube puede sumar puntos con una escalabilidad hacia arriba y hacia abajo sin esfuerzo, de modo que los picos de carga se pueden absorber de manera flexible.

Desarrollar una cultura de IA y desarrollar conocimientos específicos de IA

Debido a la importancia crucial de la tecnología para el futuro, es importante desarrollar una cultura de IA dentro de una empresa. Los requisitos previos para esto son buenos siempre que los empleados estén convencidos del valor de sus datos.

“La IA se ve a menudo como un salvador que cambia y revoluciona los procesos existentes con solo deslizar un dedo. La base de estos procesos se encuentra en los datos”, explica Jochen Boldt, director de ventas de InterSystems. “Recopilar tantos datos de alta calidad como sea posible y evaluarlos de manera significativa es la clave del éxito y, por lo tanto, la base para una amplia aceptación del tema dentro de una organización. Nuestra plataforma de datos InterSystems IRIS retoma el concepto de estructura de datos y ofrece una base interoperable para una gran cantidad de para hacer posibles varios proyectos de IA. Esto convierte la estructura de datos en una estructura de datos inteligente “.


Source: com! professional by www.com-magazin.de.

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