¿Por qué a las empresas les es complicado adoptar IA a escala?

¿Por qué a las empresas les es complicado adoptar IA a escala?

Datos a Inteligencia Artificial (AI) es el proceso de usar Inteligencia Artificial (AI) / Aprendizaje Automático (ML)  en datos para generar conocimientos, informar la toma de decisiones y aumentar las aplicaciones posteriores. Es decir, como aumentar el valor de la información usando AI. Pero muchas empresas no saben como la AI les puede ayudar.

Las barreras entre los datos y el aprendizaje automático continúan frenando la innovación

Los datos son grandes y multiformato

  • Más silos de datos
  • Más copias de datos
  • Más herramientas

Sistemas AI y ML aislados de datos

  • Más integraciones
  • Más riesgo de seguridad
  • Implementaciones de ML fallidas

El primer cuestionamiento que surge es como nuestra información será agregada a un modelo de ML, aun que varia dependiendo el objetivo que se quiere lograr y el tipo de cliente este es un mapa general. 

 

    Desconocimiento del uso de IA dentro de las Empresas 

    La mayoría de los empresarios que buscan trabajar con IA se dan cuenta del valor competitivo que pueden aportar a su organización

    Pero la mayoría tienen problemas al usarla ya que la IA es una tecnología compleja que requiere habilidades y conocimientos especializados en áreas como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la programación. Muchas empresas pueden carecer de los recursos necesarios para contratar y retener a expertos en IA.

    Además se han identificado estos problemas después de la implementación. 

    • Los modelos no llegan a la producción
    • Alto grado de trabajo manual y puntual
    • Sin componentes reutilizables o reproducibles
    • Malas transferencias entre los científicos de datos y TI
    • Los modelos se rompen porque no logran adaptarse a los cambios del entorno
    • Esfuerzo perdido y retorno de la inversión
    • Presiones regulatorias y de gobernanza

    Soluciones de IA impulsadas por Google

    Reimagine las experiencias de los clientes: aproveche un Contac Center como servicio listo para usar, de extremo a extremo, con tecnología de inteligencia artificial (Contac Center AI (CCAI) Plataform).

    Acelerar el comercio digital: Preparar propiedades digitales con recomendaciones de calidad de Google y resultados de búsqueda que aumenten el compromiso y brinden experiencias personalizadas. (Discovery Al).

    Datos a Al (Al para científicos de datos)

    Active sus datos con Al: maximice el valor comercial de la inversión en BigQuery con soluciones Al para casos de uso específicos en Vertex Al

    Acelere el impacto con Al: MLOps integrales que aprovechan la administración y el gobierno de conducción de Vertex Al

    AI para Desarrolladores

    Cree aplicaciones con tecnología Ai con servicios en la nube:
    Muy pronto.

    Casos de uso

    • Predicción de abandono
    • Segmentación de audiencia
    • Valor del tiempo de vida
    • Detección de anomalías
    • Previsión de la demanda

    Aunque hablemos de un trabajo complicado no significa que sean imposibles, empresas como Renault Group son un ejemplo que Google tiene la capacidad de realizar este tipo de operaciones

     

     

     

     

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