La inteligencia artificial se está generalizando cada vez más, muy rápidamente y en una multitud de áreas y aplicaciones. Cloud 8.0 de DataRobot utiliza la IA y el ML para predecir lo impredecible.
Según Jack Vernon, analista de investigación sénior de European AI Systems, para IDC, el 69% de las organizaciones ya usan IA o planean hacerlo en los próximos 24 meses.
«Pero aún más», dijo Vernon. «La IA claramente ha pasado de la fase experimental a la de misión crítica. Las empresas obtienen un valor real, desde la mejora del crecimiento y los ingresos hasta la reducción de los costes y la eficiencia operativa. Ahora más que nunca, las empresas necesitan una plataforma de IA que se adapte, cambio y se ajuste incluso a las condiciones de mercado más impredecibles».
DataRobot es una plataforma global de IA ampliamente implementada. Sostiene que puede satisfacer demandas que no sólo aumentan rápidamente, sino que se vuelven cada vez más sofisticadas.
Cloud 8.0 de DataRobot utiliza la IA y el ML para predecir lo impredecible
La empresa con sede en Boston ha lanzado Cloud 8.0. Está diseñado para ayudar a las empresas a navegar por eventos y condiciones de mercado impredecibles. Los modelos de ML continuamente optimizados de la plataforma ofrecen un rendimiento superior. Se conectan con una amplia gama de datos y generan predicciones completas y precisas. Esto es según Nenshad Bardoliwalla, director de productos.
«La IA es la tecnología que las empresas deben adoptar para manejar el mundo impredecible en el que vivimos. La única forma de navegar por los giros y vueltas en el mercado y los desafíos geopolíticos es poder recolectar sus datos de manera inteligente. Los datos son un reflejo de las entidades del mundo real que son importantes para una empresa».
La IA continua es una «idea muy poderosa», continuó diciendo el director de productos. Permite a las empresas crear múltiples estrategias de MLops, que representan el aprendizaje automático y el desarrollo. Sirven para actualizar constantemente los modelos de producción. Esto se puede hacer en horarios programados o si ocurre una «desviación de datos» o una caída en la precisión. La IA continua también utiliza las capacidades de AutoML de DataRobot. Con ello crea y recomienda automáticamente nuevos modelos que permitan a las organizaciones estar preparadas para cualquier situación del mundo real.
«Cuantos más modelos agregues, más necesitarás la automatización», dijo Bardoliwalla. «¿Qué pasaría si pudiéramos automatizar todo el ciclo de vida de la IA? Por eso lo llamamos IA Continua. Es un proceso constante».
La firma de investigación Cognilytica estima que el mercado de MLops alcanzará los 4 mil millones para 2025. Esto se enfrenta a los 350 millones de dólares que valía en 2019. Los principales jugadores en MLOps son DataRobot, Dataiku, Databriks, Coudera e Iguazio. Los más importantes, es decir, Microsoft, Amazon, Google e IBM también tienen algún tipo de oferta de MLops o planean introducirse pronto.
Por su parte, DataRobot AI Cloud 8.0 está disponible para todas las empresas con una arquitectura multicloud y es fácilmente implementable en nubes públicas y locales en el centro de datos y en el borde.
En particular, el creador de aplicaciones DataRobot se ha ampliado con soporte para su plataforma de Servicios de Tiempo Automatizados. Esta plataforma divide series de tiempo en partes componentes y las agrega en grupos con agrupamiento automatizado. La explicación es la predicción y el modelado segmentado se pueden realizar en entornos sin código. Esta función permite que las organizaciones sean más resilientes y satisfagan las necesidades de un panorama más fluido e impredecible.
En un ejemplo de pronóstico de series de tiempo, el cliente 84.51º, la subsidiaria analítica de la cadena minorista Kroger, usó las capacidades de DataRobot para determinar qué productos deben estar en qué tiendas y cuándo. Digamos, 200 hogazas de pan adicionales en los estantes de la tienda de cierta ciudad un viernes por la tarde).
Como explicó Bardoliwalla, los modelos brindan explicaciones para su pronóstico. «La tecnología es tan buena como la prueba que tenemos de que funciona. Queremos democratizar y consumir y llevar la IA a una audiencia mucho más amplia que los programadores de una organización».