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Cómo la Inteligencia Artificial impulsa la transformación: una visión centrada en resultados

Hoy en día existen soluciones emergentes que contribuyen a una transformación inmediata para aumentar la competitividad, un ejemplo es la Inteligencia Artificial.

Tradicionalmente, la industria de la tecnología ofrece productos y servicios nuevos constantemente al mercado, a veces sin centrarse en los resultados tangibles de negocio que pueden brindar a las compañías a corto y mediano plazo. No obstante, hoy en día existen soluciones emergentes que realmente contribuyen a una transformación inmediata para aumentar la competitividad. Un ejemplo es la Inteligencia Artificial (IA) y, en particular, el aprendizaje automático avanzado. Para maximizar esta tecnología se debe comenzar por identificar los desafíos de negocio que puede abordar. Cuando se aplica eficazmente, es una forma poderosa de mejorar los procesos existentes y, en ocasiones, de abrir nuevas oportunidades comerciales. Al respecto, Glenn Fitzgerald, Chief Technology Officer, Product Business EMEIA de Fujitsu, explica cómo reconocer esos retos y cómo las empresas deben utilizarlos a su favor.
 
Por ejemplo, el aprendizaje profundo a través del reconocimiento de imágenes es de gran interés para muchas compañías debido a sus amplias aplicaciones potenciales. Este tendrá un papel importante en la industria minorista ya que puede evitar el fraude en el proceso de pago, al reconocer que un cliente escaneó un artículo de bajo valor, digamos un montón de plátanos, y colocó un artículo de alto valor en su bolsa, por ejemplo, una botella de whisky. El sector manufacturero también encuentra que el análisis de imágenes es extremadamente útil, no sólo para mejorar los procesos, sino también para analizar registros y flujos de video, por ejemplo, para establecer sistemas de mantenimiento preventivo.
 
Imagen de Fujitsu -IA da resultados
 
De hecho, el análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo puede ayudar a casi cualquier organización. Éste ha sido un activo increíblemente poderoso en el mundo médico, donde se puede implementar para identificar anomalías en escaneos, desde resonancias magnéticas hasta retinas o incluso células individuales. La industria financiera también está adoptando las posibilidades de IA: los bancos que están desarrollando sistemas basados en el conocimiento que reemplazarán a los suscriptores de seguros, por ejemplo.
 
En última instancia, estas interesantes aplicaciones se basan en el uso de redes neuronales para el aprendizaje automático, lo que significa aplicar estadísticas para garantizar un resultado consistente de los estímulos, que pueden ser imágenes, voz o registros de datos. La parte del proceso altamente intensiva en el uso del procesador es capacitar a la red para que pueda reconocer los elementos que necesita. Una vez que la red se está ejecutando, necesita muy poca infraestructura para soportarla. “En Fujitsu, estamos ayudando a nuestros clientes a construir redes neuronales basadas en plataformas de infraestructura de TI, lo cual es un paso fundamental en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial”, comentó Fitzgerald.
 
Fujitsu impulsa el desarrollo mundial de la IA
En Japón -explicó Fitzgerald-, Fujitsu ha logrado grandes avances con RAIDEN (Riken AIp Deep Learning Environment), un sistema informático dedicado a la investigación de la IA. Esto se implementó por primera vez en 2017 en el Centro RIKEN para el Proyecto de Inteligencia Avanzada (AIP Center, en sus siglas en inglés), la rama de investigación de IA de RIKEN, que es la institución de investigación más grande de Japón.
 
Imagen Fujitsu - Resultados de IA
 
También hay un enlace a la computación de alto rendimiento (HPC) que afectará a la IA. “Si bien ésta es una disciplina completamente diferente, la plataforma fundamental es la misma. HPC funciona al analizar tareas grandes y complejas y dividirlas en múltiples acciones más pequeñas que se resuelven por separado. Hay una tecnología emergente en este espacio que posibilitará aplicar el enfoque de HPC a las redes neuronales, también con el potencial de cambiar significativamente la forma en que funcionan”, aseguró el ejecutivo.
 
Además, la tendencia de “todo definido por software” está cambiando las plataformas disponibles. Donde antes solíamos comprar funcionalidades como firewalls, detección de intrusos o conmutadores, ahora podemos adquirir este tipo de capacidades como software que se puede ejecutar cómodamente en la capacidad de servidor de reserva. Esto ya ha llevado a la creación de infraestructuras híper-convergentes, y con el tiempo también contribuirá a los cambios en el software en sí. La creciente disponibilidad de software de código abierto jugará un papel importante aquí, ya que es la plataforma lógica para un mayor desarrollo.
 
En conclusión, “una cosa que es segura es que el cambio seguirá llegando con más fuerza. Nunca habrá un «momento correcto» que sea mejor que ahora. Lo único a tener en cuenta es que, durante el desarrollo, las empresas deben asegurarse de que todos los elementos que seleccionan sean compatibles con lo que está llegando a la vuelta de la esquina. En otras palabras, si se invierte en una solución que no cumple con los estándares de la industria, se corre el peligro de quedar atrapado”, finalizó Fitzgerald.
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