Las plataformas de IA han cambiado por completo la forma en que las empresas crean y escalan el despliegue de nuevas aplicaciones. Las dificultades para crear y poner en marcha sistemas de IA con éxito y rapidez, minimizando al mismo tiempo los gastos generales, se abordan con una nueva categoría de software empresarial: las plataformas de IA.
Las plataformas de IA hacen posible que las empresas creen y mantengan modelos de aprendizaje automático a escala, haciendo que la tecnología sea más asequible que nunca. Para las empresas, esta nueva perspectiva tiene ramificaciones más amplias para aventurarse en varias industrias.
En este artículo, echaré un vistazo a las mejores plataformas de IA para desarrollar sus propias aplicaciones. Cabe señalar que la elección de la pila tecnológica para el desarrollo de plataformas de IA depende de factores como la escalabilidad, el rendimiento, el coste y los requisitos del usuario. Tras enumerar las plataformas, hablaré también de las ventajas de las plataformas de IA y explicaré por qué son tan importantes para las empresas que quieren seguir siendo competitivas en la era digital.
Echemos ahora un vistazo exhaustivo a cada una de las plataformas.
Amazon AI Services
Amazon Web Services (AWS) ha realizado enormes avances en los campos de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM), proporcionando una gama completa de servicios, infraestructura y recursos para ayudar a los clientes en cada etapa de su viaje de adopción del AM.
La plataforma de IA de AWS ha sido esencial para realizar predicciones basadas en nuevos datos, alojar modelos entrenados en la nube y entrenar modelos de aprendizaje automático a escala.
Los usuarios del servicio de entrenamiento de la plataforma de IA de AWS pueden elegir entre diversos tipos de máquinas para las tareas de entrenamiento, habilitar el entrenamiento distribuido, utilizar el ajuste de hiperparámetros y acelerar las operaciones mediante GPU y TPU, entre otras posibilidades de personalización.
Sin embargo, independientemente de si el modelo se ha entrenado en la plataforma de IA de AWS, el servicio de predicción que ofrece la plataforma de IA de AWS permite a los usuarios ofrecer predicciones basadas en los modelos entrenados.
Las noticias más recientes de Amazon incluyen el debut de»Bedrock», un conjunto de herramientas de IA generativa. Bedrock es una colección de herramientas de IA generativa que puede ayudar a los usuarios de AWS a crear chatbots, crear y clasificar imágenes basándose en indicaciones, y generar y resumir texto.
Servicios de IA disponibles en AWS:
Como puede ver, AWS es bastante completo en cuanto a los servicios de IA que proporciona a los desarrolladores. Esto lo convierte en una de las mejores opciones de esta lista.
TensorFlow
TensorFlow se ha convertido en un marco exhaustivo para el aprendizaje automático que puede manejar cada etapa del flujo de trabajo. Además de modelos preentrenados y herramientas para simplificar la construcción de modelos y producir soluciones escalables, TensorFlow también ofrece modelos de aprendizaje automático listos para la producción.
La versión más reciente, TensorFlow 2, incluye soporte para el entrenamiento distribuido y Python 3.7, al tiempo que racionaliza varias API de TensorFlow 1.
TensorFlow Enterprise ofrece un rendimiento y una fiabilidad superiores para aplicaciones de IA, así como servicios gestionados y soporte profesional para empresas.
Además, TensorFlow I/O añade a la funcionalidad integrada de la plataforma una variedad de sistemas y tipos de archivos. Para los problemas de aprendizaje automático que utilizan extensiones de conjuntos de datos, streaming y sistemas de archivos que no están cubiertos por el soporte incorporado de TensorFlow, la colección es un complemento útil.
Se puede acceder a los servicios de IA disponibles en TensorFlow a través de TensorFlow Hub, que actúa como repositorio de cientos de modelos de aprendizaje automático listos para su despliegue.
Google AI Services
Google Cloud Platform ofrece Google AI Services, un conjunto completo de herramientas para actividades de aprendizaje automático. Los usuarios pueden crear predicciones utilizando modelos alojados en Google Cloud y gestionar tareas, modelos y versiones mediante la API REST de la plataforma de IA.
El servicio de formación de la plataforma de IA ofrece opciones personalizadas para la formación de modelos, incluida la selección del tipo de máquina, el soporte de formación distribuida y la formación acelerada por GPU y TPU.
En la consola de Google Cloud, que ofrece una interfaz fácil de usar para interactuar con los recursos de aprendizaje automático, los usuarios pueden gestionar sus modelos, versiones y tareas. Los recursos de la plataforma de IA están conectados a las herramientas Cloud Logging y Cloud Monitoring de Google Cloud, entre otras.
Además, los clientes pueden utilizar el programa de línea de comandos Gcloud CLI para mantener sus modelos y versiones, enviar trabajos y llevar a cabo funciones adicionales de la plataforma de IA.
Servicios de IA disponibles en Google Cloud:
Google AI se compromete a poner las ventajas de la IA al alcance de todos, desde la investigación de vanguardia hasta las integraciones de productos que facilitan las actividades rutinarias.
H2O
El proveedor de software H2O.ai ofrece a las empresas acceso a una serie de plataformas y soluciones de aprendizaje automático. Para el aprendizaje automático y el análisis predictivo, H2O es una plataforma rápida, escalable, en memoria y de código abierto. Los usuarios pueden implantar de forma sencilla modelos de aprendizaje automático en entornos corporativos tras desarrollarlos en Big Data.
Los métodos duraderos y eficaces que se encuentran en H2O, como los modelos lineales generalizados, el aprendizaje profundo y las máquinas de gradiente aumentado, son bien reconocidos. El entrenamiento y la inferencia de los modelos pueden completarse rápidamente gracias a las capacidades informáticas optimizadas, rápidas y distribuidas de las plataformas H2O.
H2O es una gran opción para aplicaciones de nivel empresarial debido a su escalabilidad, que le permite gestionar conjuntos de datos enormes y trabajos de modelado difíciles. Para crear el mejor supermodelo posible, la función AutoML de H2O automatiza todos los hiperparámetros y algoritmos.
Servicios de IA disponibles en H2o.ai:
Más de 18.000 consorcios de todo el mundo utilizan H2O, que goza de gran popularidad tanto en la comunidad de R como en la de Python. H2O tiene tres niveles de precios diferentes: Lite (gratuito), Plus (a partir de 140 $/mes) y Enterprise (personalizado).
Petuum
Petuum es una plataforma de IA que proporciona soluciones de IA de vanguardia y permite la automatización de IA de próxima generación para las empresas. La plataforma corporativa de MLOps de Petuum, componible, abierta y flexible, está hecha para simplificar a los equipos de IA/ML el escalado y la operacionalización de sus pipelines de aprendizaje automático.
Lea también: Aprenda MLOps con estos cursos
La plataforma, que es la primera plataforma MLOps componible del mundo, permite a cualquiera automatizar procesos utilizando los más recientes modelos de grandes lenguajes (LLM) sin necesidad de saber nada de programación ni de IA. Los clientes de Petuum han observado aumentos en la velocidad de obtención de valor y en la productividad de los equipos y recursos de ML de más del 50%.
Actualmente, Petuum está averiguando cómo ganar dinero con la plataforma, pero una posible fuente de ingresos es un sistema de licencias por el que los clientes pagan en función del número de máquinas que se utilicen en un determinado sistema de IA.
Petuum ha recibido una generosa financiación de inversores, entre ellos SoftBank, Tencent, Advantech Capital, Northern Light Venture Capital y Oriza, por un total de 108 millones de dólares.
Polyaxon
Para gestionar el aprendizaje profundo y otros modelos de aprendizaje automático a escala, los usuarios pueden utilizar la plataforma de código abierto Polyaxon. Con el fin de gestionar el aprendizaje profundo y otros modelos de aprendizaje automático, Polyaxon ofrece una plataforma que permite a los usuarios realizar un seguimiento automático de las métricas importantes del modelo, hiperparámetros, visualizaciones, artefactos y recursos, así como controlar las versiones del código y los datos.
Lea también: Diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Además de un motor de flujo de trabajo para programar y gestionar las intrincadas interdependencias entre procesos, Polyaxon ofrece un motor de optimización para automatizar el ajuste de modelos. Además, Polyaxon ofrece un registro con control de acceso basado en roles, seguridad, análisis y gobernanza para almacenar y versionar componentes.
La reproducibilidad y los pipelines se basan en archivos de entrada y salida, y Polyaxon es agnóstico en cuanto a lenguaje y marco de trabajo, soportando una amplia gama de lenguajes de programación y librerías.
Ejecute sus modelos distribuidos y experimentos concurrentes utilizando Polyaxon, que está disponible para su despliegue en las instalaciones o en la nube, para aprovechar al máximo los recursos del clúster.
Servicios de IA disponibles en Polyaxon:
Para las empresas que deseen manejar el aprendizaje profundo y otros modelos de aprendizaje automático a escala, Polyaxon ofrece una plataforma de aprendizaje automático sólida y adaptable que merece la pena explorar.
DataRobot
DataRobot es una plataforma de IA completa que ofrece una amplia interoperabilidad de sistemas y un equipo de especialistas en IA para ayudar a las empresas a maximizar los beneficios de la IA.
Con una plataforma abierta y completa del ciclo de vida de la IA, las capacidades de la plataforma, como el valor a escala de producción, las plataformas de datos y la infraestructura de despliegue, permiten a las empresas sacar el máximo partido de sus inversiones tecnológicas actuales.
Los usuarios pueden crear, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático en la nube utilizando DataRobot AI Cloud, la versión basada en la nube de la plataforma de la empresa. Con DataRobot, podrá automatizar diversas actividades sin necesidad de conocimientos especializados.
Neural Designer
Neural Designer es una herramienta de ciencia de datos y aprendizaje automático fácil de usar que se centra en las redes neuronales, una técnica avanzada en este campo. Los usuarios no necesitan escribir código ni crear diagramas de bloques para crear aplicaciones basadas en IA gracias a Neural Designer.
La plataforma dispone de una amplia gama de capacidades, como el aprendizaje automático de máquinas, el mantenimiento y despliegue de modelos y las conexiones sin fisuras con otros programas y plataformas.
Neural Designer tiene varias ventajas, la más notable de las cuales es que consume menos energía que cualquier otra plataforma de aprendizaje automático de la competencia. Al entrenar redes neuronales, esto puede ahorrar mucho dinero.
La cantidad de datos utilizados, la utilización de GPU, el tipo de asistencia técnica y la duración del periodo de suscripción se tienen en cuenta a la hora de calcular el coste de Neural Designer para la empresa. Neural Designer ofrece una asistencia exhaustiva, desglosada por tipo de licencia, con todas las ventajas de un departamento técnico interno.
IBM Watson
Watson es un superordenador desarrollado por IBM que proporciona respuestas inteligentes a las consultas mediante la combinación de software analítico e IA, lo que se conoce como «inteligencia cognitiva», combinando tecnología y software de última generación con tasas de computación de hasta 80 teraflops.
IBM Watson utiliza la PNL para comprender la sintaxis y el significado del lenguaje humano. Watson responde a las preguntas de los humanos en cuestión de segundos digiriendo y analizando enormes volúmenes de datos.
Muchas empresas tienen ahora una ventaja competitiva en el análisis predictivo y la resolución de problemas gracias a la tecnología de IBM Watson, que aumenta el valor para las partes interesadas y los consumidores. Gracias a su accesibilidad basada en la nube, IBM Watson se ha convertido en una opción popular para las pequeñas y medianas empresas de diversos sectores.
Lea también: Las mejores herramientas de análisis predictivo para la toma de decisiones basada en datos
Productos de IA disponibles en IBM Watson:
- IBM Watson Discovery
- IBM Watson Orchestrate
- Catálogo de conocimientos de IBM Watson
- IBM Watson Studio
- IBM Instana Observabilidad
- IBM Turbonomic
IBM Watson se ha convertido en un sistema de IA fiable y formidable que puede proporcionar análisis perspicaces y soluciones prácticas en diversos sectores.
Ahora que ya ha consultado la lista de las mejores plataformas de IA para crear sus aplicaciones, también le proporcionaré los 101 en cuanto a los beneficios que estas plataformas pueden aportar a su negocio.
Beneficios de las plataformas de IA para las empresas
Las plataformas de IA hacen posible el diseño, el desarrollo, la implantación y la gestión de modelos escalables de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Las plataformas de IA reducen el coste del desarrollo de software empresarial al minimizar las tareas específicas del software como la manipulación de datos, la gestión y el despliegue para diferentes casos de uso.
En función de la forma de contenido que produce la tecnología de IA -visual, audio, texto o códigos-, los casos de uso pueden dividirse en muchas categorías. He aquí un rápido resumen de los casos de aplicación de la tecnología de IA en varios sectores:
- Diseño de redes neuronales para realizar tareas específicas de la empresa
- Generación de código: Generación de código, compilación y corrección de errores
- Generación de texto: Servicios de traducción, chatbots, producción de contenidos
- Generación deaudio: Composición musical, texto a voz (TTS), generación de voz en off
- Generación deresultados visuales: Generación de imágenes, generación de formas 3D, producción de vídeo
Aparte de las ventajas, también le convendría saber más sobre la arquitectura de estas plataformas de IA.
Arquitectura de la plataforma de IA
La percepción, el razonamiento y el aprendizaje que califican y cuantifican como rasgos de la inteligencia humana se ven desafiados por la tecnología de la IA. Esforzándose por alcanzar las capacidades de la inteligencia humana, la resolución de tareas tradicionalmente realizadas por humanos es llevada a cabo por plataformas de IA que utilizan modelos de aprendizaje automático.
Los ingenieros que trabajan en plataformas de IA pueden alterar el modelo para entrenarlo en una variedad de especializaciones. Las capas de las plataformas de IA permiten el despliegue de estos modelos por parte de las empresas utilizando una variedad de marcos, lenguajes y herramientas. En general, existen tres categorías:
- Capa de datos e integración: Esta capa reúne datos de múltiples fuentes para alimentar los algoritmos de IA. Reúne datos de muchos sistemas, los procesa y los almacena en un repositorio de datos para entrenar y probar los modelos de IA. Esto se hace utilizando herramientas de integración de datos.
- Capa de desarrollo de modelos: Ofrece herramientas y marcos para crear y probar modelos de aprendizaje automático. Junto con las bibliotecas y los marcos para crear y entrenar modelos, también contiene herramientas para afinar y optimizar los modelos para obtener una mayor precisión.
- Capade despliegue y gestión: Esta capa permite desplegar los modelos entrenados en producción y gestionarlos. Para asegurarse de que estos modelos funcionan según lo previsto en el mundo real, hay herramientas de gestión integradas para el escalado, el mantenimiento, la supervisión y el control de versiones de los modelos.
Aunque estas arquitecturas de plataformas de IA son muy modificables en función de las necesidades, requieren una buena cantidad de pruebas. Sí, tienen muchas ventajas, pero ¿debería elegirlas en lugar de sus plataformas de software empresarial tradicionales? Averigüémoslo.
Diferencias entre las plataformas de IA y las plataformas tradicionales de software empresarial
Las plataformas de IA se diferencian de las plataformas de software comercial habituales en varios aspectos, como su enfoque en tecnologías específicas de IA, los modelos y marcos preconstruidos y el requisito de contar con conjuntos de habilidades especializadas. A continuación, examinamos algunos de los diferenciadores clave entre el software empresarial estándar y una plataforma de IA.
- El software empresarial tradicional es más adaptable, mientras que las plataformas de IA se crean para el desarrollo, la implementación y la gestión de aplicaciones de IA.
- En las plataformas de IA suelen desplegarse tecnologías inteligentes como la PNL, que no están disponibles en las plataformas de software empresarial normales.
- Las plataformas de IA requieren especialistas para crear y desplegar aplicaciones de IA, mientras que las plataformas de software empresarial habituales pueden ser diseñadas y ejecutadas por desarrolladores de software más generalistas.
- Las plataformas de IA requieren conjuntos de datos masivos para entrenar sus modelos con el fin de ser eficaces, mientras que las plataformas de software comercial ordinarias pueden producirse con menos datos.
En resumen, las plataformas de IA pueden ser útiles si lo que se busca es desarrollar una aplicación para un nicho concreto y se cuenta con los especialistas necesarios para manejar la plataforma. El software tradicional, aunque algo adaptable y fácil de usar, no puede equipararse a las plataformas de IA en lo que a versatilidad se refiere. Esto es gracias a la implementación de tecnologías como la PNL en las plataformas de IA.
Ahora que lo sabe todo sobre estas plataformas de IA, echemos un último vistazo a las pilas tecnológicas más populares que se utilizan en la actualidad. Esto le ayudará a determinar la pila tecnológica que necesitará para sus necesidades de desarrollo.
Pilas tecnológicas populares
Echemos ahora un vistazo a algunas de las pilas tecnológicas más populares y utilizadas en tecnología de IA para desarrollar plataformas de IA.
La pila tecnológica para el desarrollo de plataformas de IA varía en función de los requisitos específicos y los casos de uso. Sin embargo, algunas de las tecnologías y marcos de trabajo más utilizados incluyen:
- Lenguajes de programación: Python, Java, C , y R
- Marcos de aprendizaje automático: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn y Apache MXNet
- Procesamiento y gestión de datos: Apache Spark, Apache Hadoop y Apache Kafka
- Plataformas en la nube: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP)
- Gestión de bases de datos: MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Cassandra
- Contenedorización: Docker y Kubernetes
Por lo tanto, en función de sus requisitos, puede elegir un marco y una plataforma de IA que se adapten a sus necesidades.
Conclusión
Para terminar, el uso de plataformas de IA ha revolucionado drásticamente la forma en que las empresas abordan las aplicaciones impulsadas por la IA. Los modelos de aprendizaje automático ahora se pueden construir y mantener a escala, lo que hace que la tecnología sea más económica que nunca.
El diseño de la plataforma de IA permite a los desarrolladores modificar el modelo para entrenarlo en una gama de especializaciones, y las capas de la plataforma de IA permiten a las empresas desplegar estos modelos utilizando una variedad de marcos, lenguajes y herramientas.
Aunque las plataformas de IA necesitan conjuntos de habilidades especializadas y vastos conjuntos de datos para entrenar sus modelos, son fundamentales para las empresas que compiten por una ventaja en la economía digital. A medida que avanza la tecnología de la IA, podemos anticipar más desarrollos en las plataformas de IA que transformen la forma en que abordamos los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y su impacto en la sociedad.