Pla­ta­fo­r­ma de IA: función, tipos y usos

Las pla­ta­fo­r­mas de IA permiten de­sa­rro­llar y optimizar modelos de apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co (ML). Entre las funciones más im­po­r­ta­n­tes de estas pla­ta­fo­r­mas se en­cue­n­tran, además de las MLOps y la IA ge­ne­ra­ti­va, la es­ca­la­bi­li­dad y la au­to­ma­ti­za­ción. Las pla­ta­fo­r­mas de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial facilitan la toma de de­ci­sio­nes basadas en datos, optimizan procesos y permiten utilizar he­rra­mie­n­tas de IA de manera eficiente.

¿Qué es una pla­ta­fo­r­ma de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial?

Una pla­ta­fo­r­ma de IA o pla­ta­fo­r­ma de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial es un conjunto integrado de te­c­no­lo­gías para el de­sa­rro­llo, el en­tre­na­mie­n­to y la im­ple­me­n­ta­ción de modelos en los campos del machine learning (apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co) y del deep learning (apre­n­di­za­je profundo). Estas pla­ta­fo­r­mas pro­po­r­cio­nan las he­rra­mie­n­tas y la in­frae­s­tru­c­tu­ra ne­ce­sa­rias para de­sa­rro­llar y mantener apli­ca­cio­nes de IA complejas. Las pla­ta­fo­r­mas de IA permiten ce­n­tra­li­zar el análisis de datos, mejorar los flujos de trabajo de de­sa­rro­llo y pro­du­c­ción y fomentar la co­la­bo­ra­ción entre equipos. Esto permite a los equipos de de­sa­rro­llo y a las empresas im­ple­me­n­tar so­lu­cio­nes basadas en IA de forma más económica y con menos recursos.

¿Qué tipos de pla­ta­fo­r­mas de IA existen?

Para utilizar una pla­ta­fo­r­ma de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, las empresas tienen tres opciones pri­n­ci­pa­les, cada una con sus propias ventajas. Mientras que las pla­ta­fo­r­mas pre­co­n­fi­gu­ra­das permiten una im­ple­me­n­ta­ción rápida, las so­lu­cio­nes pe­r­so­na­li­za­das ofrecen una máxima ada­p­ta­bi­li­dad. Por otro lado, una pla­ta­fo­r­ma de IA de código abierto pro­po­r­cio­na una base flexible, ideal tanto para pri­n­ci­pia­n­tes como para proyectos complejos.

Pla­ta­fo­r­mas de IA pre­co­n­fi­gu­ra­das

Las pla­ta­fo­r­mas de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial pre­co­n­fi­gu­ra­das son ideales para empresas que desean im­ple­me­n­tar apli­ca­cio­nes, modelos o al­go­ri­t­mos de IA de forma rápida y sencilla. Estas pla­ta­fo­r­mas ofrecen una amplia gama de he­rra­mie­n­tas listas para usar, in­te­r­fa­ces de pro­gra­ma­ción de apli­ca­cio­nes (API) y al­go­ri­t­mos pre­de­fi­ni­dos. Además, a menudo incluyen modelos pre­via­me­n­te en­tre­na­dos para casos de uso es­pe­cí­fi­cos que pueden in­te­grar­se fá­ci­l­me­n­te en flujos de trabajo exi­s­te­n­tes.

Pla­ta­fo­r­mas de IA pe­r­so­na­li­za­das

De­sa­rro­llar una pla­ta­fo­r­ma de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial propia es re­co­me­n­da­ble cuando hay re­qui­si­tos es­pe­cí­fi­cos, como no­r­ma­ti­vas estrictas de pro­te­c­ción de datos o casos de uso pa­r­ti­cu­la­res. En estos casos, la pla­ta­fo­r­ma se pe­r­so­na­li­za desde cero para sa­ti­s­fa­cer las ne­ce­si­da­des in­di­vi­dua­les. Por ejemplo, la empresa de servicios Uber de­sa­rro­lló su propia pla­ta­fo­r­ma de IA, que utiliza el natural language pro­ce­s­si­ng (NLP) o pro­ce­sa­mie­n­to del lenguaje natural, además de la visión in­fo­r­má­ti­ca o ar­ti­fi­cial para mejorar su sistema GPS y las funciones de detección de ac­ci­de­n­tes.

Sin embargo, crear una pla­ta­fo­r­ma pe­r­so­na­li­za­da requiere más tiempo y recursos, ya que el ma­n­te­ni­mie­n­to, el soporte y la ad­mi­ni­s­tra­ción son to­ta­l­me­n­te internos. A cambio, las empresas disfrutan de mayor control y fle­xi­bi­li­dad.

Pla­ta­fo­r­mas de IA de código abierto

Las so­lu­cio­nes de código abierto, como Te­n­so­r­Flow o PyTorch, ofrecen una base económica para be­ne­fi­ciar­se de la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial. A menudo, estas pla­ta­fo­r­mas de AI son gratis. Gracias a sus co­mu­ni­da­des activas, estas pla­ta­fo­r­mas se ac­tua­li­zan y de­sa­rro­llan de forma continua, sobre todo en el caso de las he­rra­mie­n­tas y fra­me­wo­r­ks más uti­li­za­dos. Las pla­ta­fo­r­mas de IA de código abierto son ideales para empresas que buscan una solución flexible y adaptable.

¿Qué funciones ofrece una pla­ta­fo­r­ma de IA?

Desde la gestión y el análisis de datos hasta la di­s­tri­bu­ción de cargas de trabajo y el de­sa­rro­llo de modelos de apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co, las pla­ta­fo­r­mas de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial de­sem­pe­ñan un papel crucial en numerosas tareas. Sus funciones más im­po­r­ta­n­tes se dividen en dos ca­te­go­rías: las MLOps y la IA ge­ne­ra­ti­va.

• MLOps: las ope­ra­cio­nes de apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co (MLOps) buscan optimizar la im­ple­me­n­ta­ción y el ma­n­te­ni­mie­n­to de modelos de IA. Esto incluye el apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co au­to­ma­ti­za­do, la mo­de­li­za­ción visual, paneles de control para mostrar re­su­l­ta­dos y el de­sa­rro­llo au­to­ma­ti­za­do (AutoAI). También es posible generar datos si­n­té­ti­cos para entrenar modelos de IA.
• IA ge­ne­ra­ti­va: la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial ge­ne­ra­ti­va se basa en el en­tre­na­mie­n­to con grandes volúmenes de datos (Big Data), que son ana­li­za­dos por redes neu­ro­na­les y modelos de lenguaje profundo. Las funciones incluyen la ge­ne­ra­ción de textos e imágenes, la ex­tra­c­ción y expansión de datos, la cla­si­fi­ca­ción au­to­ma­ti­za­da y el uso de IA co­n­ve­r­sa­cio­nal como los chatbots.

Las pla­ta­fo­r­mas de IA también destacan por las si­guie­n­tes ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas:

• Au­to­ma­ti­za­ción: el apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co permite au­to­ma­ti­zar procesos, lo que acelera los flujos de trabajo.
• Es­ca­la­bi­li­dad: los modelos de IA pueden en­tre­nar­se e im­ple­me­n­tar­se en diversos entornos gracias a flujos de trabajo ce­n­tra­li­za­dos.
• In­te­gra­ción fluida: las pla­ta­fo­r­mas modernas de IA son co­m­pa­ti­bles con lenguajes y fra­me­wo­r­ks comunes, y pueden in­te­grar­se en toda la pila te­c­no­ló­gi­ca y con software de código abierto.
• Mayor seguridad: las pla­ta­fo­r­mas de apli­ca­cio­nes de IA cuentan con diversas medidas de seguridad que ga­ra­n­ti­zan la pro­te­c­ción de datos, ide­n­ti­da­des y puntos finales de las apli­ca­cio­nes.
• Mejora en la go­be­r­na­n­za: los sistemas de IA permiten un control ce­n­tra­li­za­do sobre datos, modelos y procesos, lo que facilita el cu­m­pli­mie­n­to eficiente de es­tá­n­da­res de seguridad, cu­m­pli­mie­n­to y calidad.
• Soporte técnico: muchos pro­vee­do­res de pla­ta­fo­r­mas de IA pre­co­n­fi­gu­ra­das ofrecen una asi­s­te­n­cia completa, que incluye ayuda para la re­so­lu­ción de problemas, in­co­r­po­ra­ción de usuarios y recursos de formación. Si optas por una he­rra­mie­n­ta de código abierto, pueden ser adecuadas las pla­ta­fo­r­mas que pro­po­r­cio­nen soporte para funciones y ar­qui­te­c­tu­ras de IA.

Casos de uso de las pla­ta­fo­r­mas de IA

Cada vez más empresas recurren a las pla­ta­fo­r­mas de IA para mantener su co­m­pe­ti­ti­vi­dad o crear ventajas es­tra­té­gi­cas. Los campos de apli­ca­ción más comunes incluyen el de­sa­rro­llo de productos y servicios. La siguiente lista ilustra algunos casos de uso típicos:

• Servicios fi­na­n­cie­ros: las in­s­ti­tu­cio­nes de crédito utilizan los modelos de IA, entre otras cosas, para au­to­ma­ti­zar las ve­ri­fi­ca­cio­nes de solvencia, prevenir el blanqueo de capitales y detectar intentos de fraude en tiempo real. Además, la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial también se aplica en la gestión de cobros.
• Comercio ele­c­tró­ni­co: el comercio online utiliza pla­ta­fo­r­mas de IA para mostrar re­co­me­n­da­cio­nes de productos pe­r­so­na­li­za­das a los clientes y optimizar la fijación de precios, así como la gestión de compras y el aba­s­te­ci­mie­n­to de productos.
• Sector sanitario: la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial co­n­tri­bu­ye a la tra­n­s­fo­r­ma­ción del sector de la salud, por ejemplo, a través de dia­g­nó­s­ti­cos más rápidos y un acceso ampliado a los servicios para pacientes. Esto permite al personal médico realizar dia­g­nó­s­ti­cos más precisos y adaptar los tra­ta­mie­n­tos a las ne­ce­si­da­des in­di­vi­dua­les de cada paciente.
• Pro­du­c­ción: en la industria ma­nu­fa­c­tu­re­ra, las te­c­no­lo­gías de IA se utilizan para optimizar las cadenas de su­mi­ni­s­tro (supply chain ma­na­ge­me­nt) y mejorar el control de calidad.