IBM adopta enfoque pragmático para la IA empresarial

IBM ofrece una IA empresarial que automatizará la creación de scripts, modernizará los sistemas heredados y acelerará la I+D científica.

Para ello, la empresa utilizará “modelos básicos” de inteligencia artificial y su plataforma de análisis de lenguaje natural Watson, 

Por: Michael Cooney | Original de IDGN

 

Cuando se trata de ayudar a las empresas a aprovechar los beneficios potenciales de la IA, IBM ha perfeccionado un enfoque práctico y bien aprendido que difiere del utilizado por muchos de sus competidores.

Tarun Chopra, vicepresidente de gestión de productos, datos e IA de IBM asegura que el pragmatismo también es uno de los diferenciadores importantes de la empresa. 

“Gracias a años de implementación y adaptación de capacidades de IA empresarial para miles de clientes sabemos que el viaje para usar la tecnología de manera efectiva es tan importante como el objetivo final, especialmente para el  empresas de misión crítica con las que trabajamos”, aseguró.

Ese viaje puede incluir innumerables problemas como: 

• Determinar el mejor uso de las cantidades masivas de datos disponibles para las grandes empresas
• Tal vez integrar esos datos con aplicaciones basadas en la nube 
• Y aplicar de manera efectiva los modelos de IA correctos para obtener los mejores resultados.

Destacó que sus clientes  tienen millones y millones de dólares invertidos en sistemas existentes, por lo que no van a construir un nuevo sistema de inteligencia artificial en silos.  

“Tenemos que descubrir cómo unimos todo esto para trabajar con un ecosistema más amplio”, puntualizó Chopra. 

Cuando la verificación cuenta

Otro problema, en su opinión, es confiar en los datos que salen de los sistemas de IA empresaeial.  

Sin poder explicar las entradas y salidas de los sistemas, un negocio altamente regulado como un banco no podrá aprobar los comités básicos de ética y regulación.  

“Olvídate de ponerlos en producción”, resaltó el especialista.

Es por ello que el enfoque de IBM hacia la IA empresarial apunta a un desafío fundamental: la escalabilidad.  

La empresa está abordando esto con lo que llama modelos básicos: modelos flexibles y reutilizables que sustentan y alimentan diferentes técnicas y aplicaciones de IA empresarial, dijo Chopra.

Por ejemplo, ChatGPT de Open AI es un modelo básico que, a través de la IA generativa, aborda tareas de lenguaje, dice Chopra.  

Microsoft está introduciendo aspectos de ChatGPT en sus productos, y es posible que otros lo sigan.  

“Pero la clave será cómo tomar algunos de esos fundamentos en los que han trabajado y habilitarlos para los clientes empresariales de una manera mucho más útil”, dijo. “Será a escala donde estará el desafío”.

IBM Watson incluye IA

Chopra señala que la empresa ha implementado técnicas de modelo básico en su pila IBM Watson Natural Language Processing (NLP), está trabajando para comercializar ofertas adicionales que irían más allá del lenguaje.

Watson de IBM, con 12 años, incluye una cartera de IA integrable y es una parte central de la estrategia de IA empresarial de la empresa.   

Según un informe reciente de NASDAQ: 

“Watson de IBM ha evolucionado y se implementa para muchos casos de uso empresarial”. 

El informe señala que está tecnología se está aplicando para: 

• Servicio al cliente 
• Cadena de suministro
• Planificación financiera, riesgo y cumplimiento 
• Publicidad
• TI
• Video 
• Y seguridad a escala  

Sigue el informe de NASDAQ señalando que:

“IBM ocupó el puesto número uno (1) de IDC en cuanto a cuota de mercado de software de ciclo de vida de IA en febrero de 2022 y proclama que el 70% de los bancos mundiales y 13 de los 14 principales integradores de sistemas utilizan Watson y que tiene más de 100 millones de usuarios de su IA”.

Otros ejemplos del trabajo de IBM en AI incluyen:

1.- En 2021, IBM Research lanzó Project Wisdom en colaboración con Red Hat, que ofrece un modelo básico de IA más capacidad de IA generativa para generar automáticamente código para desarrolladores en Red Hat Ansible a través de una interfaz de lenguaje natural.

Esos scripts pueden automatizar redes en la nube, por ejemplo.  , simplificando la gestión de la nube, dijo Chopra.

2.- IBM Research ha creado un modelo básico tanto para las operaciones como para la gestión de TI que marca los bloqueos inminentes y crea comandos de codificación para evitarlos.

3.- IBM busca utilizar modelos fundamentales basados ​​en su conjunto de datos CodeNet de lenguajes de codificación populares para automatizar y modernizar los procesos comerciales. 

Con estos modelos, los sistemas heredados podrían mejorarse con la capacidad de usar aspectos de la web moderna, y las aplicaciones podrían actualizarse solas con poca necesidad de supervisión humana, afirmó

4.- IBM.Research dijo este año que se asociaría con la NASA para construir un modelo de base de dominio específico entrenado en la literatura de ciencias de la tierra para ayudar a los científicos a utilizar datos actualizados de la misión.

Esto les permitirá  obtener información fácilmente de la investigación que, de otro modo, les resultaría difícil leer y  interiorizar.

5.- También este año, IBM lanzó un modelo básico que aprovecha la IA generativa llamado MolFormer que puede ayudar a informar la creación de nuevas moléculas netas, agilizando la creación de nuevos materiales, incluidos los medicamentos.

IA en mainframes de IBM

La empresa, además, ha integrado la IA con sus mainframes. 

Según IBM, el z16 Big Iron más nuevo cuenta con un acelerador de inteligencia artificial integrado en su procesador central Telum que puede hacer 300.000 millones de inferencias de aprendizaje profundo por día con una latencia de un milisegundo.  

La última versión de su sistema operativo z/OS incluirá un nuevo marco de IA para las operaciones del sistema para: 

• Optimizar los procesos de TI
• Simplificar la gestión 
• Mejorar el rendimiento 
• Y reducir los requisitos de habilidades  

La nueva versión también admitirá tecnologías para implementar cargas de trabajo de IA ubicadas junto con aplicaciones z/OS y ​​contará con capacidades de nube mejoradas.

La empresa señala que la gestión de cargas de trabajo impulsada por IA predecirá las próximas de estas de manera inteligente.

Igualmente, reaccionará asignando una cantidad adecuada de ejecuciones por lotes, eliminando así tanto los enfoques manuales de ajuste fino como los de prueba y error.

Chopra hizo notar que, como los sistemas se están volviendo cada vez más complejos, por lo que queremos simplificar las operaciones con IA y automatización. 

Con ello, la empresa brinda una solución muy prescriptiva a sus clientes que les otorgará mucho más valor de inmediato, entre otras cosas.  

“El trabajo en curso con los sistemas z/OS es solo otro ejemplo de cómo ayudaremos a los clientes a implementar modelos de IA en sus cargas de trabajo principales de misión crítica”.