Se han realizado muchos avances interesantes en el campo de la inteligencia synthetic (IA), como el aprendizaje automático en el perímetro, la IA explicable y el aprendizaje automático antagónico.
Esta rápida progresión de la IA está acelerando las innovaciones de la industria, incluidas las imágenes médicas, el reconocimiento de voz, la robótica, la logística y la ciberseguridad.
Si bien muchas empresas están explorando nuevos casos de uso y posibilidades para la IA, una cantidad appreciable de equipos de TI, unidades comerciales y partes interesadas aún necesitan familiarizarse con la IA y la tecnología de análisis.
Las empresas requieren una plataforma que les brinde acceso a catálogos de herramientas e información de IA para guiarlos a lo largo de su viaje de IA y ayudarlos a acelerar e implementar tecnologías de IA a escala.
Ronald van Loon es socio de NVIDIA y tuvo la oportunidad de hablar sobre el nuevo lanzamiento de NVIDIA AI Enterprise 3.0 para respaldar y acelerar las cargas de trabajo de IA empresarial.
NVIDIA AI Enterprise es un conjunto de herramientas y tecnologías de software program diseñado para ayudar a las organizaciones a implementar y administrar inteligencia synthetic (IA) y aprendizaje automático (ML) proyectos a escala.
Incluye una variedad de bibliotecas de software program, marcos, flujos de trabajo, modelos preentrenados y herramientas para entrenar, implementar y administrar modelos de IA y ML en varios entornos, incluidos En las instalaciones centros de datos, plataformas en la nube y dispositivos perimetrales.
El objetivo del paquete de software program es proporcionar un conjunto completo de herramientas y tecnologías que permitan a las organizaciones y a los profesionales de IA desarrollar e implementar más fácilmente soluciones de IA y ML y administrar y mantener esas soluciones a lo largo del tiempo.
Desafíos de la carga de trabajo de IA empresarial
Las organizaciones pueden implementar casos de uso populares de IA avanzada y análisis, como asistentes virtuales inteligentes para centros de contacto, transcripción de audio y la seguridad cibernética toma de huellas dactilares digitales para detectar anomalías utilizando software program de IA nativo de la nube.
El software program de IA está diseñado para ayudar a las organizaciones a superar sus desafíos de flujo de trabajo de IA, ejecutando sus flujos de trabajo de IA como microservicios para que puedan desarrollar aplicaciones y crear soluciones de IA.
Estos son los desafíos más comunes que enfrentan las empresas al implementar y administrar flujos de trabajo de inteligencia synthetic (IA) y aprendizaje automático (ML) a escala:
- Preparación de datos: Los modelos de IA y ML requieren una gran cantidad de entrenamiento de datos que requiere un ajuste fino, y estos datos deben recopilarse, etiquetarse y organizarse adecuadamente para que se utilicen de manera efectiva. Esto puede llevar mucho tiempo y recursos, especialmente para organizaciones con conjuntos de datos grandes o complejos.
- Desarrollo y entrenamiento de modelos: Desarrollar y entrenar modelos de IA y ML puede ser complejo y handbook. Es esencial contar con la experiencia y los recursos necesarios para hacerlo de manera efectiva.
- Integración y Despliegue: Los modelos de IA y ML deben integrarse con otros sistemas y procesos dentro de una organización para que sean efectivos. Esto no es fácil, especialmente cuando se trata de sistemas heredados o entornos complejos.
- Mantenimiento y Monitoreo de Modelos: Una vez que se implementa un modelo, debe monitorearse y mantenerse continuamente para garantizar que continúe funcionando bien.
- Colaboración y Comunicación: Los proyectos de IA y ML a menudo involucran equipos de personas con diversas habilidades y experiencia que trabajan juntas hacia un objetivo común. Garantizar que los miembros del equipo puedan colaborar y comunicarse de manera efectiva es un obstáculo frecuente, principalmente cuando se trabaja con equipos remotos o miembros de diferentes departamentos o ubicaciones.
Beneficios de las herramientas de software program empresarial NVIDIA AI
IDC proyecta que para 2024el 60 % del G2000 ampliará el uso de IA y aprendizaje automático (ML) en todas las funciones horizontales críticas para el negocio, como advertising, authorized, recursos humanos, adquisiciones y logística de la cadena de suministro.
Una biblioteca de software program de pila completa con flujos de trabajo de soluciones de IA integrados, modelos preentrenados y optimización de la infraestructura ayudarán a las organizaciones globales a mantener sus objetivos de proyectos de IA en el objetivo.
Hay varios beneficios potenciales de usar software program empresarial de IA para ayudar a las organizaciones a implementar y administrar proyectos de inteligencia synthetic (IA) y aprendizaje automático (ML) a escala:
Una plataforma validada para la eficiencia y la productividad: Al proporcionar herramientas y tecnologías integradas certificadas para ejecutarse en cualquier lugar de la nube, el centro de datos y el perímetro, las organizaciones pueden desarrollar e implementar fácilmente soluciones de inteligencia synthetic y aprendizaje automático con mayor eficiencia y productividad.
Aceleración del tiempo de producción: Para reducir la complejidad del desarrollo de aplicaciones comunes de IA, NVIDIA AI Enterprise incluye flujos de trabajo de IA que son aplicaciones de referencia fáciles de usar para resultados comerciales específicos, como asistentes virtuales inteligentes y huellas dactilares digitales para la detección de amenazas de ciberseguridad en tiempo actual. Los desarrolladores pueden entregar aplicaciones listas para producción con mayor precisión y rendimiento aún más rápido.
Escalabilidad: Admite la implementación y administración de soluciones de IA y ML a escala, lo que lo hace superb para grandes organizaciones con canalizaciones de datos complejas y entornos diversos.
Experiencia y soporte: El soporte confiable es very important tanto para los equipos de TI que implementan y administran el ciclo de vida de las aplicaciones de IA como para los profesionales de IA que desarrollan aplicaciones de IA de misión crítica. La accesibilidad al apoyo y los recursos de expertos, incluida la capacitación y los servicios profesionales, puede ayudar a las organizaciones a implementar y administrar sus proyectos de IA y ML de manera más efectiva.
Mejor precisión y rendimiento: Un conjunto de herramientas y tecnologías que permiten a las organizaciones desarrollar e implementar modelos de IA y ML de alta calidad de manera más eficiente permite a las empresas mejorar la precisión y el rendimiento de sus soluciones de IA y ML.
Incorporación de IA en los servicios financieros
La IA es esencial en los servicios financieros para mejorar la experiencia del cliente y construir relaciones más sólidas con los clientes en una industria competitiva. Además, la IA se utiliza para desarrollar nuevos productos y servicios financieros adaptados a las necesidades de segmentos de clientes específicos o que aprovechan las nuevas tecnologías y tendencias.
Los modelos comerciales tradicionales dentro de la industria de servicios financieros se están interrumpiendo debido a la IA al permitir que nuevos participantes ingresen al mercado y cambiar la forma en que operan las empresas existentes.
Banco alemán está experimentando una importante transformación de la nube y requiere IA y ML para agilizar la toma de decisiones de migración a la nube. Al igual que muchas organizaciones de servicios financieros, Deutsche Financial institution se ve particularmente desafiado por los datos no estructurados, como los correos electrónicos de los clientes, las publicaciones en las redes sociales y las transcripciones del servicio de atención al cliente, ya que la mayoría de los modelos de lenguaje grande disponibles en la actualidad no funcionan bien en el texto financiero.
Los datos no estructurados pueden venir en muchos formatos, lo que dificulta su estandarización y organización. Los datos no estructurados a menudo deben integrarse con datos estructurados para que sean útiles. Las organizaciones de servicios financieros están sujetas a normas y requisitos de cumplimiento estrictos, y es very important garantizar que los datos no estructurados se gestionen de manera eficiente para cumplir con estos requisitos.
Al combinar la experiencia financiera de Deutsche Financial institution con la IA de NVIDIA y la computación acelerada, pueden brindar una gestión de riesgos de próxima generación, reinventar el servicio al cliente con avatares 3D interactivos y extraer información clave de sus datos no estructurados.
Deutsche Financial institution ahora está bien posicionado para explorar el desarrollo de servicios de IA y ML y expandir el desarrollo de habilidades de IA en toda la empresa. También pueden promover una IA explicable y responsable en sus predicciones y aplicaciones de modelos financieros.
IA empresarial en todas partes
Las organizaciones de todas las industrias deben acelerar su viaje de IA con herramientas y capacidades de software program que hacen que la implementación, implementación y administración de IA y ML sean fáciles de usar.
Implementar soluciones y aplicaciones de IA al tiempo que respalda y optimiza las cargas de trabajo de IA con NVIDIA AI Enterprise que ayuda a las organizaciones a acelerar la preparación, capacitación e implementación de datos a escala.
Las empresas pueden aprender a usar y trabajar con marcos de IA existentes y modelos previamente entrenados y ejecutar soluciones de IA en entornos de múltiples nubes, nubes híbridas y perimetrales, implementando IA de manera versatile en todas partes.
Por Ronald van Loon
