Plataforma de IA: función, tipos y usos

Las plataformas de IA permiten desarrollar y optimizar modelos de aprendizaje automático (ML). Entre las funciones más importantes de estas plataformas se encuentran, además de las MLOps y la IA generativa, la escalabilidad y la automatización. Las plataformas de inteligencia artificial facilitan la toma de decisiones basadas en datos, optimizan procesos y permiten utilizar herramientas de IA de manera eficiente.

¿Qué es una plataforma de inteligencia artificial?

Una plataforma de IA o plataforma de inteligencia artificial es un conjunto integrado de tecnologías para el desarrollo, el entrenamiento y la implementación de modelos en los campos del machine learning (aprendizaje automático) y del deep learning (aprendizaje profundo). Estas plataformas proporcionan las herramientas y la infraestructura necesarias para desarrollar y mantener aplicaciones de IA complejas. Las plataformas de IA permiten centralizar el análisis de datos, mejorar los flujos de trabajo de desarrollo y producción y fomentar la colaboración entre equipos. Esto permite a los equipos de desarrollo y a las empresas implementar soluciones basadas en IA de forma más económica y con menos recursos.

¿Qué tipos de plataformas de IA existen?

Para utilizar una plataforma de inteligencia artificial, las empresas tienen tres opciones principales, cada una con sus propias ventajas. Mientras que las plataformas preconfiguradas permiten una implementación rápida, las soluciones personalizadas ofrecen una máxima adaptabilidad. Por otro lado, una plataforma de IA de código abierto proporciona una base flexible, ideal tanto para principiantes como para proyectos complejos.

Plataformas de IA preconfiguradas

Las plataformas de inteligencia artificial preconfiguradas son ideales para empresas que desean implementar aplicaciones, modelos o algoritmos de IA de forma rápida y sencilla. Estas plataformas ofrecen una amplia gama de herramientas listas para usar, interfaces de programación de aplicaciones (API) y algoritmos predefinidos. Además, a menudo incluyen modelos previamente entrenados para casos de uso específicos que pueden integrarse fácilmente en flujos de trabajo existentes.

Plataformas de IA personalizadas

Desarrollar una plataforma de inteligencia artificial propia es recomendable cuando hay requisitos específicos, como normativas estrictas de protección de datos o casos de uso particulares. En estos casos, la plataforma se personaliza desde cero para satisfacer las necesidades individuales. Por ejemplo, la empresa de servicios Uber desarrolló su propia plataforma de IA, que utiliza el natural language processing (NLP) o procesamiento del lenguaje natural, además de la visión informática o artificial para mejorar su sistema GPS y las funciones de detección de accidentes.

Sin embargo, crear una plataforma personalizada requiere más tiempo y recursos, ya que el mantenimiento, el soporte y la administración son totalmente internos. A cambio, las empresas disfrutan de mayor control y flexibilidad.

Plataformas de IA de código abierto

Las soluciones de código abierto, como TensorFlow o PyTorch, ofrecen una base económica para beneficiarse de la inteligencia artificial. A menudo, estas plataformas de AI son gratis. Gracias a sus comunidades activas, estas plataformas se actualizan y desarrollan de forma continua, sobre todo en el caso de las herramientas y frameworks más utilizados. Las plataformas de IA de código abierto son ideales para empresas que buscan una solución flexible y adaptable.

¿Qué funciones ofrece una plataforma de IA?

Desde la gestión y el análisis de datos hasta la distribución de cargas de trabajo y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, las plataformas de inteligencia artificial desempeñan un papel crucial en numerosas tareas. Sus funciones más importantes se dividen en dos categorías: las MLOps y la IA generativa.

• MLOps: las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) buscan optimizar la implementación y el mantenimiento de modelos de IA. Esto incluye el aprendizaje automático automatizado, la modelización visual, paneles de control para mostrar resultados y el desarrollo automatizado (AutoAI). También es posible generar datos sintéticos para entrenar modelos de IA.
• IA generativa: la inteligencia artificial generativa se basa en el entrenamiento con grandes volúmenes de datos (Big Data), que son analizados por redes neuronales y modelos de lenguaje profundo. Las funciones incluyen la generación de textos e imágenes, la extracción y expansión de datos, la clasificación automatizada y el uso de IA conversacional como los chatbots.

Las plataformas de IA también destacan por las siguientes características:

• Automatización: el aprendizaje automático permite automatizar procesos, lo que acelera los flujos de trabajo.
• Escalabilidad: los modelos de IA pueden entrenarse e implementarse en diversos entornos gracias a flujos de trabajo centralizados.
• Integración fluida: las plataformas modernas de IA son compatibles con lenguajes y frameworks comunes, y pueden integrarse en toda la pila tecnológica y con software de código abierto.
• Mayor seguridad: las plataformas de aplicaciones de IA cuentan con diversas medidas de seguridad que garantizan la protección de datos, identidades y puntos finales de las aplicaciones.
• Mejora en la gobernanza: los sistemas de IA permiten un control centralizado sobre datos, modelos y procesos, lo que facilita el cumplimiento eficiente de estándares de seguridad, cumplimiento y calidad.
• Soporte técnico: muchos proveedores de plataformas de IA preconfiguradas ofrecen una asistencia completa, que incluye ayuda para la resolución de problemas, incorporación de usuarios y recursos de formación. Si optas por una herramienta de código abierto, pueden ser adecuadas las plataformas que proporcionen soporte para funciones y arquitecturas de IA.

Casos de uso de las plataformas de IA

Cada vez más empresas recurren a las plataformas de IA para mantener su competitividad o crear ventajas estratégicas. Los campos de aplicación más comunes incluyen el desarrollo de productos y servicios. La siguiente lista ilustra algunos casos de uso típicos:

• Servicios financieros: las instituciones de crédito utilizan los modelos de IA, entre otras cosas, para automatizar las verificaciones de solvencia, prevenir el blanqueo de capitales y detectar intentos de fraude en tiempo real. Además, la inteligencia artificial también se aplica en la gestión de cobros.
• Comercio electrónico: el comercio online utiliza plataformas de IA para mostrar recomendaciones de productos personalizadas a los clientes y optimizar la fijación de precios, así como la gestión de compras y el abastecimiento de productos.
• Sector sanitario: la inteligencia artificial contribuye a la transformación del sector de la salud, por ejemplo, a través de diagnósticos más rápidos y un acceso ampliado a los servicios para pacientes. Esto permite al personal médico realizar diagnósticos más precisos y adaptar los tratamientos a las necesidades individuales de cada paciente.
• Producción: en la industria manufacturera, las tecnologías de IA se utilizan para optimizar las cadenas de suministro (supply chain management) y mejorar el control de calidad.