En la evolución del machine learning (ML), hemos pasado de la emoción inicial a una herramienta fundamental para abordar desafíos empresariales reales. Con un tercio de las empresas estadounidenses ya inmersas en la implementación de casos de inteligencia artificial (IA) y ML, resulta imperativo comprender que el éxito en la transformación empresarial mediante ML depende en gran medida de la infraestructura adecuada.
La Importancia Crítica de la Infraestructura en ML
A pesar de la valiosa contribución del ML, es común subestimar la complejidad de la infraestructura necesaria para respaldar de manera eficaz casos de uso a gran escala. El entrenamiento de modelos de ML implica la manipulación de enormes volúmenes de datos no estructurados y la gestión de cientos de miles de millones de parámetros únicos. Priorizar las decisiones en cuanto a la infraestructura se vuelve esencial para llevar a cabo de manera eficiente la implementación de modelos de ML.
Tendencias Destacadas en Innovación de Machine Learning
El auge de la computación en la nube y la abundancia de datos ha impulsado el ML hacia casos de uso cada vez más complejos. Sin embargo, este avance ha llevado a modelos más robustos, mayores demandas de infraestructura y considerables costos. Destaquemos las tendencias clave:
- Gasto Mundial en IA: Se proyecta que el gasto mundial en IA alcance más de USD 300,000 millones para 2026, según IDC.
- Implementación Completa de la IA: El 75% de las empresas harán la transición desde pruebas piloto de IA hacia implementaciones completas para 2024, según Gartner.
- Transformación Empresarial con IA: Las organizaciones que adoptan prácticas líderes de IA tienen el triple de probabilidades de implementar una estrategia de IA en toda la empresa, según Deloitte
Desafíos en Infraestructura y Costos
El ML, especialmente en aplicaciones de aprendizaje profundo, enfrenta desafíos considerables en cuanto a infraestructura. El entrenamiento de modelos requiere recursos de CPU y GPU de alto rendimiento, limitando a muchas empresas debido a las capacidades de sus centros de datos. Además, la etapa de inferencia, que constituye hasta el 90% de los costos operativos, presenta desafíos en términos de diversidad de hardware y marcos de ML.
Casos de Uso de Machine Learnings
El aprendizaje profundo, impulsado por redes neuronales profundas, ha permitido casos de uso más sofisticados. Nos enfocaremos en cuatro casos comunes de ML:
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP):
Qué es el NLP: Analiza el lenguaje a escala para crear aplicaciones como chatbots y asistentes de voz.
Desafíos de Infraestructura:
Minimización de la carga de mantenimiento.
Escalabilidad eficiente a cientos de GPU.
Soporte para entrenamiento en marcos como PyTorch y TensorFlow.
Visión Artificial para Detección de Objetos (CV)
Qué es la CV: Procesa y analiza datos visuales para detectar objetos y clasificar imágenes.
Desafíos de Infraestructura:
Implementación rápida de modelos de ML.
Reducción de tiempos de inferencia.
Automatización significativa post-implementación.
Detección de Fraude
Qué es la Detección de Fraude: Detecta patrones en datos operativos para decidir la legitimidad de transacciones.
Desafíos de Infraestructura:
Admisión de aumento en verificaciones de identidad.
Rendimiento mayor bajo demanda.
Manejo de entrenamiento con almacenamiento de datos ajustado.
Recomendaciones
Qué son las Recomendaciones: Algoritmos sugieren elementos relevantes para los usuarios.
Desafíos de Infraestructura:
Implementación rápida de nuevo código.
Garantía de seguridad de datos y conformidad.
Baja latencia para streaming y contenido bajo demanda.
En conclusión, el impacto del machine learning en la transformación empresarial es innegable, pero su éxito está intrínsecamente ligado a la infraestructura que lo respalda. La evolución hacia casos de uso más complejos y sofisticados exige una cuidadosa consideración de las tendencias emergentes, los desafíos en infraestructura y los costos asociados.
Si tú también buscas llevar el poder del Machine Learning en tu empresa, te invitamos a contactar a nuestro equipo de expertos en herramientas en la nube de AWS ¡Súmate al cambio!
