No es ning\u00fan secreto: La revoluci\u00f3n de la Inteligencia Artificial ha llegado. La publicaci\u00f3n \u201cState of Intelligent Enterprises\u201d (Situaci\u00f3n de las empresas inteligentes) de Wipro menciona que el 95% de las empresas consideran a la IA un componente de su futuro. Seg\u00fan el informe \u201cThe state of AI in 2020\u201d (La situaci\u00f3n de IA en el 2020) de McKinsey, el 50% de las empresas encuestadas han adoptado la IA en al menos una funci\u00f3n comercial, y un porcentaje igual a\u00fan no ha iniciado su jornada de IA.<\/p>\n
Si su empresa se encuadra en las cerca del 50% de las que a\u00fan no est\u00e1n a bordo, nunca ha habido un mejor momento para embarcarse en su jornada de IA. Como sucede con cualquier iniciativa nueva, puede que se est\u00e9 preguntando c\u00f3mo y por d\u00f3nde empezar.\u00a0 Hay varios puntos de partida. Puede comenzar seleccionando un buen proyecto piloto para construir el \u00e9xito inicial, o decidiendo sobre las habilidades y la estrategia de talentos, o encontrando un aliado de aplicaci\u00f3n, o aun, desarrollando una estrategia eficaz de gesti\u00f3n del cambio para obtener consenso en su organizaci\u00f3n, y as\u00ed por adelante. Si bien todas estas son excelentes opciones para comenzar, hay una espec\u00edfica en la que debe concentrarse: su infraestructura.<\/p>\n
La infraestructura es crucial para dar soporte a cargas de trabajo espec\u00edficas de IA, por lo que es una opci\u00f3n natural para comenzar su jornada. En un nivel fundamental, la IA tiene que ver con los datos. Por lo tanto, los bloques de construcci\u00f3n de su infraestructura deben ser los servidores y los sistemas de almacenamiento que puedan gestionar sus datos de manera \u00f3ptima para las cargas de trabajo de IA. Para implementar la infraestructura ideal, necesitar\u00e1 un socio tecnol\u00f3gico que no solo proporcione una variedad de servidores preparados para IA, sino tambi\u00e9n soluciones de gesti\u00f3n de datos de \u00faltima generaci\u00f3n para construir su infraestructura. A partir de ah\u00ed, estar\u00e1 en el camino adecuado para obtener mejores insights y tomar decisiones m\u00e1s inteligentes basadas en datos.<\/p>\n
Con una infraestructura s\u00f3lida, existe un proceso amplio de tres partes para implementar la IA. Es lo que nos gusta llamar el ciclo de recopilaci\u00f3n-entrenamiento-inferencia.<\/p>\n
Primero, comenzar\u00e1 con la recopilaci\u00f3n de datos. No solo necesitar\u00e1 una gran cantidad de datos, sino que tambi\u00e9n necesitar\u00e1 los datos correctos, datos que sean relevantes para los insights que espera obtener. A continuaci\u00f3n, es el momento de seleccionar estos datos y transportarlos de forma segura al punto de an\u00e1lisis.<\/p>\n
En segundo lugar, debe desarrollar y entrenar el modelo que planea usar para analizar los nuevos datos para la aplicaci\u00f3n que est\u00e1 implementando. La fase de entrenamiento implica una gran cantidad de datos y puede tardar horas o semanas en completarse. Debido a la gran cantidad de datos, el entrenamiento exigir\u00e1 una capacidad de almacenamiento de datos significativa (y r\u00e1pida), as\u00ed como un alto poder de computaci\u00f3n.<\/p>\n
Finalmente, despu\u00e9s de entrenar su modelo, deber\u00e1 implementarlo donde desee iniciar su soluci\u00f3n de inferencia. La fase de inferencia se refiere al proceso de extraer nuevos datos y sacar conclusiones sobre ellos con base en el modelo que ha construido y entrenado. La inferencia requiere menos poder computacional que la etapa de entrenamiento y, por lo tanto, generalmente se realiza en una ubicaci\u00f3n de borde. Al completar esta etapa en el borde, puede implementar servidores poderosos y almacenamiento de alta velocidad de manera rentable.<\/p>\n
Una vez que haya implementado una soluci\u00f3n de IA, es importante tener en cuenta que los insights ideales no llegar\u00e1n de inmediato. Para desbloquear el verdadero valor de la IA, deber\u00e1 monitorear sus resultados y optimizar el proceso con frecuencia. A medida que monitorea sus resultados, observe si hay alg\u00fan sesgo y, a continuaci\u00f3n, luego mejore y vuelva a entrenar su modelo con nuevos datos.<\/p>\n
La jornada de la IA es compleja, pero potenciar el valor de la tecnolog\u00eda al aplicar la IA a su negocio es muy gratificante. Y no olvide que el aliado adecuado es fundamental para el \u00e9xito. Con un aliado como Lenovo, trabajaremos con usted para establecer una infraestructura de gesti\u00f3n de datos que mantenga todo funcionando sin problemas.<\/p>\n
\u00bfEst\u00e1s listo para comenzar su jornada de IA? Veamos una arquitectura de referencia basada en Lenovo, que describir\u00e1 una soluci\u00f3n completa en la que todos los componentes funcionan bien en conjunto y brindan todas las funciones necesarias para implementar proyectos de IA, desde la infraestructura hasta la inferencia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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