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Tendencias de desarrollo impulsado por IA sacuden el mercado de nube

Las empresas están cada vez más interesadas en la IA, y los proveedores de la nube están en una carrera para adaptar sus plataformas para satisfacer esas necesidades. Vea qué iniciativas están en marcha para cumplir con la próxima ola de desarrollo de aplicaciones.

El creciente poder y la prevalencia de la inteligencia artificial y el software de aprendizaje automático están forzando una renovación dramática de la infraestructura informática, comenzando con los microprocesadores del sistema y extendiéndose hasta las aplicaciones empresariales.

Los principales proveedores de la nube pública, como AWS, Microsoft y Google, están forjando más caminos de desarrollo impulsados ​​por la inteligencia artificial para abordar las necesidades del mercado en la nube en constante cambio, dando a las empresas varias opciones. La forma en que las empresas diseñan aplicaciones ha cambiado drásticamente, con más interés en la IA. Para 2025, al menos el 90% de las nuevas aplicaciones empresariales contarán con componentes de inteligencia artificial, estima IDC. Las aplicaciones con IA como parte de su funcionalidad tienen bases de diseño, necesidades de rendimiento y requisitos de sistema diferentes a las que no tienen.

Observe más de cerca en qué están trabajando los proveedores, cuando se trata de desarrollo impulsado por IA, para satisfacer las necesidades de la empresa.

El propósito de la IA

La infraestructura informática se ajusta para acelerar el procesamiento de ecuaciones matemáticas. A lo largo del crecimiento de la tecnología digital, los servidores, los sistemas de almacenamiento, las redes y el software del sistema se crearon para admitir el software que siguió rutinas de procesamiento secuenciales establecidas. La computación de IA funciona de manera diferente.

«La IA no es una buena opción para los sistemas que agregan números y buscan registros en una base de datos», dijo Karl Freund, analista de Moor Insights and Strategy, donde se enfoca en computación de alto rendimiento y aprendizaje profundo. En cambio, el software basado en inteligencia artificial recopila información y hace deducciones. Por ejemplo, un programa de IA compara patrones para diferenciar la cara de una persona de la de otra.

Con un enfoque en el desarrollo impulsado por IA, los proveedores están creando y renovando servicios en la nube basados ​​en nuevas bases. Las empresas están afinando los microprocesadores (mire la unidad de procesamiento de Google Tensor y la GPU de Nvidia como ejemplos) para satisfacer las demandas de computación de IA.

Los principales proveedores de la nube también han creado servicios para desarrolladores de IA. Microsoft está trabajando con grandes empresas para ofrecer ofertas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) específicas de la compañía, como Azure Cognitive Services, que tiene varias API para ayudar a crear aplicaciones inteligentes. Google se centra en una base informática de alto rendimiento con sus procesadores Tensor.

AWS, por otro lado, se ha centrado en las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), como Amazon Transcribe, que convierte el discurso en texto y Amazon Polly que convierte el texto en un discurso realista. «AWS está ayudando a las empresas a crear aplicaciones de comercio electrónico de PNL, crear chatbots y ofrecer motores de recomendación», dijo Freund.

Sigue habiendo obstáculos para el desarrollo impulsado por la IA

La IA todavía está en los primeros días de desarrollo, y la curva de aprendizaje es empinada, dijo Sriram Subramanian, analista de IDC. Estos sistemas son nuevos y bastante sofisticados, por lo que una empresa generalmente necesita contratar diferentes tipos de empleados, como científicos de datos e individuos con experiencia en estadística y matemáticas, para impulsar su desarrollo y uso.

Con el auge de las tecnologías de IA, las empresas buscan más talento

Incluso con una capacidad intelectual impresionante detrás de ellos, no hay garantía de que el software basado en IA realmente funcione bien. IDC descubrió que una de cada cuatro empresas informa una tasa de fracaso de hasta el 50% para sus proyectos de IA. En algunos casos, las fallas han sido bastante espectaculares. Por ejemplo, MB Anderson Cancer Center invirtió más de $ 60 millones en un proyecto utilizando Watson de IBM para mejorar los diagnósticos de los pacientes y finalmente lo archivó.

Dos obstáculos obstaculizan el desarrollo impulsado por la inteligencia artificial: la recopilación y el análisis de datos. Las aplicaciones empresariales a menudo identifican la información de manera diferente. Por ejemplo, un artículo, como la dirección de un cliente, puede aparecer en un sistema de una manera y diferente en otro, y no es una tarea fácil conciliar las variaciones. No ayuda que los modelos de datos sean generalmente grandes, en algunos casos hay petabytes de información, y es un desafío simplemente cargarlos y almacenarlos.

Esto es cuando los desarrolladores tienden a buscar diferentes herramientas y servicios para aliviar un poco el estrés. Sin embargo, las herramientas para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático son complejas, y la personalización de la información de la empresa suele ser tediosa y propensa a errores.

El estado del mercado de IA

Los proveedores se están asociando para simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones, reducir costos y mejorar los resultados. En agosto de 2019, AWS, Nvidia y VMware comenzaron a trabajar juntos para hacer que los servicios de IA en la nube sean más accesibles para las empresas tradicionales.

«Esperamos ver mercados más extendidos para los modelos y algoritmos de IA/ML que brindan imágenes, modelos, máquinas virtuales y otras características previas a la construcción», dijo Subramanian, citando ejemplos como Google AI Hub, un repositorio alojado para componentes de IA.

Dados los beneficios potenciales que ofrecen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y los ingresos potenciales que generarán, espere que las empresas resuelvan los problemas con iniciativas de desarrollo impulsadas por IA. «Si avanzamos rápidamente cinco años, no se creará una aplicación empresarial que no dependa de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático», dijo Freund.

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