Transformación Digital: Implantación de Aplicaciones IA y ML

30 junio 2020

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial y Maching Learning (IA / ML) enfocado desde la estrategia de Implantación de aplicaciones, estamos hablando de sistemas tecnológicos con más automatización y menos intervención humana.

Los sistemas tecnológicos incorporan algoritmos que permiten extraer atributos relevantes de los datos, lo que nos obliga a realizar una tarea importante en diseñar y administrar modelos de datos IA.

Esto requiere de una estrategia que nos permita gestionar la complejidad de los datos del mundo real. Por lo tanto, debemos prever en nuestras planificaciones no solo lo referente a los algoritmos aplicados si no a la tarea de extracción de atributos relevantes.

A partir de esta estrategia se reducirá significativamente la probabilidad de error, teniendo en cuenta que son sistemas complejos que presentan muchos componentes de datos interactivos.

Nuestra recomendación

Emplear componentes reutilizables de uso general con estándares bien definidas y claras, de ahí la ventaja de utilizar proveedores en la nube que ofrecen aprendizaje automático como servicio SaaS, o inteligencia artificial como servicios API, que complementan las estrategias de datos con modelos reformateados para ayudar a acelerar los proyectos, pero en ningún caso eliminan la necesidad de una estrategia de datos.

En conclusión, para implantar estos sistemas es muy importante tener en cuenta:

  • Desarrollar una estrategia de datos AI, enfocándose en los requisitos de procesamiento de datos, de las tareas de inteligencia de Información.
  • Clasificar los diferentes requisitos de procesamiento de datos dentro de la estrategia según el aprendizaje deseado.
  • Establecer una estrategia en la Organización de reutilización de componentes críticos.
  • Evite diseñar flujos de trabajo de aprendizaje individual en las instalaciones cuando no tenga el personal adecuado.
  • Aproveche los entornos de nube para la reutilización y por lo tanto para la formación de los equipos.
  • Incorporar si es posible expertos en conocimiento de dominio, impulsados por el ser humano al principio del proceso, al desarrollar la estrategia de datos.
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