Modelos de Inteligencia Artificial como servicio

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está marcando una era de transformación en el mundo empresarial, especialmente al complementarse con las tecnologías cloud. 

Este artículo está diseñado para proporcionarte cómo elegir soluciones de IA que se alineen con las necesidades y estrategias de tu organización.

Abordaremos cómo estas tecnologías no solo están redefiniendo los límites de lo posible en términos de innovación y eficiencia, sino que también están democratizando el acceso a la IA con capacidades computacionales avanzadas a través de diferentes modelos de distribución de software como AIaaS (Artificial Intelligence as a Service), MLaaS (Machine Learning as a Service), PaaS (Platform as a Service) y SaaS (Software as a Service). 

Los CIOs ya no pueden quedarse a la espera, pues el riesgo de perder competitividad frente a los avances emergentes es grande. Comprender las oportunidades, riesgos y retos de la IA no es opcional.

Aunque hay varios retos por delante:

• Comprensión y liderazgo. Debes comprender cómo funciona esta tecnología para identificar los casos de uso con valor para tu empresa y definir el resultado esperado.
• Carácter multidisciplinar. Los proyectos de IA deben combinar expertos de negocio (líderes de proyecto) con habilidades técnicas (científicos de datos pero también TI y expertos en data y arquitectura).
• Datos. Es un requisito fundamental. Es necesario gestionar y disponer de los datos adecuados para alimentar los sistemas de IA, asegurar su calidad, privacidad y seguridad, y garantizar su disponibilidad.
• Ética y responsabilidad, abordando de forma proactiva aspectos como la privacidad de los datos y el uso indebido de la información personal.
• Y la gestión del cambio, ya que la implementación de proyectos de IA puede acarrear cambios en los procesos existentes e incluso en las estructuras organizativas y puede requerir una redefinición total de roles y responsabilidades.

Esta tecnología utiliza algoritmos de aprendizaje automático avanzados para crear nuevos datos que imitan a los existentes. Esto incluye generar texto, imágenes, sonidos e incluso patrones de comportamiento, tal y como explicamos aquí. 

En el contexto empresarial, la IA, y en concreto la IAG, está abriendo nuevas vías para la personalización del cliente, la automatización de procesos y la creación de nuevos productos y servicios. Su capacidad para generar datos y contenidos innovadores y adaptativos está permitiendo a las empresas superar a la competencia y satisfacer las demandas del mercado de manera más efectiva.

De hecho, podemos dividir los ámbitos de la IA en las siguientes tipologías (simplificado):

A continuación, explicamos el enfoque de SEIDOR Opentrends para la implantación de la IA: AIaaS o cloud AI y los beneficios que pueden proporcionar a tu empresa en términos de infraestructura, capacidad de cómputo, acceso a modelos de IA preentrenados y ayudarte a elegir la mejor solución que se alinee con las necesidades específicas y los objetivos estratégicos de tú organización.

AIaaS es básicamente cloud AI, es decir, el uso del cloud para implantar la Inteligencia Artificial, funcionando como catalizador en la popularización de la IA, eliminando barreras de entrada como largos tiempos de desarrollo, altos costes o la necesidad de equipos expertos en IA y en datos. Esto está permitiendo a las empresas de todos los tamaños acceder a la potencia y las capacidades de la IA. 

Dentro de AIaaS o cloud AI encontramos 3 modelos de implantación:

• Inteligencia Artificial como servicio (AIaaS): Las soluciones AIaaS son ideales para empresas con necesidades de personalización limitadas. Vienen con algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e IA prediseñados que simplifican los flujos de trabajo, ahorrando tiempo y costes. Son mucho más fáciles de integrar y usar.
   
• Plataforma de Inteligencia Artificial como servicio (AI PaaS): Las soluciones AI PaaS están orientadas a empresas que buscan más opciones de personalización. Proporciona modelos de IA pre-entrenados ofrecidos como pay as you go, acelerando así la implantación y reduciendo los costes.
   
• Inteligencia Artificial Customizada (MLaaS): En este modelo es cuando se desarrolla la solución totalmente a medida, adaptando está al máximo a las necesidades del cliente, aumentando por tanto el coste y los tiempos de desarrollo.

Para una mejor comprensión, es importante contextualizar la matriz de servicios de AI PaaS de los principales proveedores cloud públicos como AWS, Azure y Google. Esta matriz es un ejemplo del catálogo de servicios AI PaaS disponibles.

En definitiva, la combinación de la IA y el cloud están ofreciendo oportunidades sin precedentes para innovar y crecer. Por este motivo, es tan importante para ti comprender los diferentes modelos.

Si quieres tomar acción e integrar la IA en tu empresa o deseas explorar las opciones disponibles, contáctanos y te ofreceremos un asesoramiento personalizado.