IA al alcance del canal para ampliar sus oportunidades

Paradójicamente, la dificultad del canal por sumar a su equipo profesionales de IA se enfrenta a un incremento continuo de la demanda de soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning (ML) por parte de todo tipo de organizaciones conscientes de su beneficio para automatizar tareas, aumentar la eficiencia de los procesos y explorar nuevas oportunidades de negocio.

Otro reto a la hora de abordar este nuevo nicho de negocio es tener claro que en el ámbito de la IA y ML no valen plantillas ni soluciones estándar. La personalización es imprescindible, y esto significa valorar si los activos IT existentes pueden soportar una solución IA, obtener datos de valor de alta calidad e identificar las necesidades de negocio para poder diseñar una arquitectura de solución adecuada e implementar una plataforma de datos escalable, que pueda ser optimizada continuamente monitorizando su rendimiento y costes de operación.

 

Inteligencia Artificial para cualquier estrategia cloud

Crayon conoce bien la complejidad que supone poner en marcha un proyecto de IA porque cuenta con una amplia experiencia en proporcionar soluciones basadas en Inteligencia Artificial para organizaciones de múltiples sectores. A la vez, es consciente de las limitaciones de la mayoría de las empresas que ofrecen servicios de IT. Por eso ha desarrollado un paquete de servicios de inteligencia artificial dirigido a las empresas de su canal para que sean capaces de cubrir las necesidades IA de sus clientes.

Los partners de Crayon pueden ofrecer a sus clientes un recorrido personalizado y completo hacia la Inteligencia Artificial que incluye desde la evaluación inicial de oportunidades hasta la gestión continua del modelo implantado.

Independientemente de si el cliente está migrando a la nube o si ya cuenta con una estrategia de cloud única, híbrida o multicloud, Crayon personaliza las soluciones IA sacando el máximo partido a las tecnologías existentes para acelerar su desarrollo gracias a su estrecha colaboración con los principales proveedores de nube pública.

 

Las cuatro fases del desarrollo de una solución IA

En concreto, Crayon pone a disposición de su canal un protocolo de cuatro fases para asegurar el éxito de un proyecto de IA de la mano de sus expertos científicos de datos e ingenieros:

 

1) Evaluación de oportunidades. El punto de partida es identificar el problema/carencia o necesidad a resolver, determinando los puntos débiles para elaborar un business case para la solución IA. Es el momento, también, de analizar los datos existentes para comprobar si son válidos para alcanzar los objetivos establecidos en el diseño de la infraestructura de datos necesaria para el desarrollo de las capacidades IA deseadas. Un informe integrará estos aspectos para ofrecer los principales hallazgos y conocimientos prácticos.

2) Validación de la solución IA. Es fundamental constatar el valor para el negocio y la viabilidad de la solución. Eso se realiza mediante un análisis exploratorio de datos que evalúa los datos identificados en la primera fase a partir de un prototipo de la solución que se desea utilizar.

3) Solución de IA en producción. Una vez validada la segunda fase, en esta tercera la solución ya está lista para desplegarse. En este proceso es clave que los científicos de datos y los ingenieros cuenten con las herramientas colaborativas adecuadas. Para ello son necesarias incorporar prácticas MLOps (Machine Learning Operationalization Management) que ayudan a alcanzar el objetivo de desplegar y mantener de forma satisfactoria modelos de aprendizaje automático en producción. Las competencias técnicas y la experiencia del equipo de datos IA de Crayon permitirán generar valor para el negocio en menos tiempo.

4) Gestión del modelo de datos para contar con una solución siempre actualizada. No basta con la entrada en producción. Tras esta, es el momento de asegurar su eficacia automatizando la monitorización y el mantenimiento del modelo. Ello permitirá identificar y comunicar a tiempo resultados erróneos afrontándolos también de manera automática. De esta manera se garantizan resultados adecuados de manera permanente.