Cómo la colaboración en investigación de IA está impulsando el avance del mercado empresarial

Como profesional de la tecnología de la información, seguramente te hayas visto inundado recientemente con la idea de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático van a cambiar la forma en que tu empresa hace negocios. Una y otra vez te han dicho que, junto con el big data y el IoT, la IA transformará la red empresarial y la forma en que se administra, y que la vida de un profesional de TI ya no será la misma.

Incluso si eliminamos la exageración, gran parte de ese escenario sigue siendo válido: para mantenerse al día con las demandas de los datos generados por las empresas modernas, se requerirán más dispositivos con alguna forma de inteligencia artificial funcional y autónoma. De hecho, compañías como Microsoft están contando con eso. Más dispositivos de IA creando más datos significa más demanda de recursos en la nube, lo que se traduce en mayores ganancias para las empresas que brindan estos servicios.

Por supuesto, antes de que una red empresarial moderna basada en la IA pueda convertirse en realidad, es necesario llevar a cabo una gran cantidad de investigación y desarrollo. Pero probar los sistemas de IA requiere conjuntos de datos y métricas con parámetros conocidos, algo que no existe en gran cantidad. Esta es una de las razones por las que Microsoft ha puesto a disposición del público muchos de los conjuntos de datos de investigación en IA que ha creado.

Compartir la riqueza

Según una publicación de noviembre de 2017 en el blog de IA de Microsoft, el equipo de investigación de Maluuba de Microsoft ha publicado su conjunto de datos de FigureQA, que incluye métricas y otras herramientas para probar sistemas de IA. Esto ofrece una forma codificada para que desde investigadores académicos hasta expertos en la industria puedan probar sus sistemas, comparar su trabajo y aprender unos de otros.

Aunque en muchos sentidos, este tipo de intercambio de investigación va en contra de la práctica típica de la industria, es prácticamente esencial si la IA va a convertirse en una característica dominante de la red empresarial moderna en los próximos años. Es ineficiente que cada actor importante en la industria de la tecnología de la información realice su propia investigación independiente de IA. La cooperación y la colaboración son la única manera sensata de avanzar en la investigación de manera oportuna.

Cuando se trata del desarrollo y la prueba de la IA, es vital que los resultados generados por un sistema de IA se comparen con métricas conocidas y predeterminadas para verificar su precisión y consistencia. Cuantos más conjuntos de datos y métricas conocidos haya para probar una IA, más seguros pueden estar los investigadores acerca de su eficacia una vez que se lance como una aplicación en una red empresarial.

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Conclusión

Antes de que la IA pueda convertirse en una parte confiable y segura de la red empresarial, primero debe investigarse y probarse a fondo. Ninguna empresa individual, incluso una con recursos extensos como Microsoft, puede hacer todas estas pruebas por sí sola. La investigación en IA requiere cooperación y colaboración entre todos los principales actores de la industria.

Compartiendo conjuntos de datos, métricas y herramientas de IA con el público, Microsoft busca crear un entorno de investigación que haga crecer el mercado general de IA a un ritmo más rápido de lo que podría lograr por sí misma. Un mercado en desarrollo más rápido, junto con una tasa de adopción más rápida, significa una mayor oportunidad para obtener su cuota de mercado.

En general, esta es una estrategia de negocio comprensible y razonable por parte de Microsoft. Sin embargo, aún falta ver qué significará la implementación generalizada de la IA en las empresas para los profesionales de la tecnología de la información. Si bien la IA puede ser beneficiosa para los negocios empresariales a largo plazo, es seguro que será disruptiva y desafiante durante su implementación. Los profesionales de TI deben estar preparados para enfrentar dificultades antes de obtener resultados positivos.

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