¿Qué pueden hacer la AI y el machine learning por su empresa?

Kamalpreet Badasha

person working on laptop and talking on smartphone

 

A medida que las empresas buscan nuevas formas de mantenerse a la vanguardia, recurren a la AI y al machine learning. Pero ¿qué es real y qué es mera publicidad? Y, de hecho, ¿cómo pueden la AI y el machine learning beneficiar a su empresa?

En nuestro último episodio del podcast Cloudspotting, los presentadores Alex Galbraith y Sai Iyer, ambos arquitectos de soluciones en Rackspace Technology®, reciben al presentador del podcast AI & U Mark McQuade, gerente de práctica de Ingeniería y Ciencia de Datos en Rackspace Technology para analizar la AI y el machine learning.

Conéctese para escuchar sobre los siguientes temas:

  • Cómo ayuda el auge de los datos a las empresas
  • Explorar el significado de la AI y el machine learning
  • Capacidades de la AI para uso empresarial, por ejemplo, para la predicción de la tasa de cancelación
  • Usar tecnología de chatbot para aumentar la eficiencia empresarial
  • Asesoramiento sobre los primeros pasos en una carrera en AI y machine learning
  • Cómo la tecnología en el borde mejora el rendimiento de los dispositivos inteligentes
  • Los beneficios para la humanidad de la democratización de los datos

Sai comienza por contar cómo las empresas exploran las oportunidades de monetizarse a partir de los datos. "Hemos hablado con clientes acerca del auge de los datos y del análisis de datos. Algunos de ellos nos han preguntado cómo pueden mejorar sus productos, cómo pueden expandir sus aplicaciones y cómo se debe utilizar la programación predictiva".

Debido a que hay un cambio en la forma en que las empresas usan los datos, Mark explica cómo se ve esto, al tiempo que define la AI y el machine learning. "El machine learning es un subconjunto de la AI, y el aprendizaje profundo es un subconjunto de eso. Se trata de computadoras que hacen predicciones sin estar programadas explícitamente para hacerlo con datos históricos y, quizás, con datos nuevos.

“¿Qué significa la AI para mí desde el punto de vista filosófico? Es la posibilidad de poder hacer algo que nunca hubiera imaginado hacer hace 20 años".

Un área particularmente interesante es la comunicación por voz, como dice Mark, "el próximo desafío de la comunicación es la voz. Todos usan Alexa, Google Home o un dispositivo habilitado para voz. La voz cada vez tiene mayor disponibilidad, y el mundo tiende a tener todos los dispositivos habilitados para voz".

Otra área que se afianza es la tecnología en el borde. Y Alex comparte la forma en que protege su hogar. "Hace poco coloqué un sistema de cámaras, pero no quería que se enviaran todas mis imágenes a la nube ni que se transmitieran de forma constante. El ML se integra en mis cámaras para que reconozca vehículos y personas.

"El procesamiento previo en el borde significa conservar solo los puntos de datos que necesita. Eso es mucho más valioso y rentable a largo plazo".

Mark sigue explicando cómo Rackspace Technology usó la tecnología durante la pandemia. "Usamos fuentes de datos que estaban disponibles sin costo en Internet, como los datos de movilidad, para predecir hospitalizaciones y muertes en el estado de Nueva York. Tuvimos mejores resultados que el modelado del Instituto para la Métrica de Salud y Evaluación (IHME). Estábamos intentando mejorar, haciendo lo que se debe hacer. Así que fue muy emocionante".

Alex profundiza sobre el tema de la humanidad que se beneficia de la tecnología. "La democratización de los datos es realmente clave. La información puede apaciguar las preocupaciones de las personas. Este es un ejemplo muy simple. Mi madre vive en la costa oeste de Escocia y estaba preocupada acerca del aumento de la tasa local de COVID. Mi hermano recurrió al sitio web del gobierno escocés para mostrarle los datos y demostrarle que no había nada de qué preocuparse.

"Para nosotros, como empresas u organizaciones, obtener información a partir de los datos y compartirla con el mundo en general y que las personas aprovechen esa información es fantástico. Creo que es algo que posiblemente vamos a seguir viendo. Las personas se convertirán en sus propios científicos de datos en el hogar".