web-enzyme-v2-logo-white
logo-enzyme-2-blog

OpenScale: 10 motivos para incorporarlo en proyectos IA

En la vida, cuando queremos elegir con quién asociarnos en nuestro viaje, nos hacemos una lista sobre cómo sería nuestra compañía ideal: independiente, abierta, sociable, sincera, atenta, asertiva, proactiva, transparente, inteligente, accesible, concisa…

Si el objetivo es es encontrar una compañía que nos ayude a potenciar nuestra ventaja competitiva desde la analítica y los datos, tenemos buenas noticias porque la hemos encontrado. Existe una solución que permite incorporar la AI en la toma de decisiones y la automatización de procesos y servicios. Y esta solución viene de la mano de una gran empresa. Nos referimos a OpenScale de IBM Watson. OpenScale provee a las empresas de la capacidad para entender cómo se han construido las soluciones de la Inteligencia Artificial (AI), como se están usando, y como están produciendo resultados y por lo tanto alcanzando el objetivo de ROI esperado a escala empresarial.

10 razones para elegir la solución AI OpenScale

  1. Independiente y abierta (agnóstico tecnológico). Permite seleccionar la ubicación del despliegue con gran libertad, permitiendo desarrollar e integrar la AI en cualquier infraestructura y bajo cualesquiera de los entornos que ya estemos utilizando, como Tensorflow, KEras, SparkML, Seldon, AWS SageMaker, AzureML o IBM Watson Machine Learning. Que sea agnóstico tecnológico aporta el beneficio claro de dar libertad a la hora de escoger la mejor opción tecnológica para cada caso de negocio y de esa manera optimizar el servicio.

  2. Sociable (inter-operable y fácil de integrar). Permite la convivencia de diferentes de proyectos, soluciones o motores de AI y su gestión desde una sola plataforma. Facilita así una única sala de mando desde la que gestionar y monitorizar los despliegues.

  3. Sincera (monitorizable). Permite, a través de diversas métricas, monitorizar y conocer la calidad de las recomendaciones y saber en cada momento el estado de salud del sistema, al contrastar lo predicho contra la realidad. Métricas como precisión o ajuste son algunas de las más socorridas para conocer el estado del modelo. Estas las facilita, con inmediatez, en el tiempo de ejecución.

  4. Atenta (sin cajas negras). Además de permitir el seguimiento de la evolución temporal facilita profundizar en las transacciones internas, para tener una mejor capacidad de entendimiento de las decisiones y recomendaciones que realiza el modelo.

  5. Asertiva (con diagnósticos de calidad). Esta solución genera alertas cuando nos desviamos de los objetivos. Cuenta con una batería de herramientas de detección de sesgos. Entre ellas hay un sistema de registro que guarda las predicciones hechas por los modelos de machine learning junto con la versión del modelo, los datos de entrenamiento utilizados y las métricas de rendimiento asociadas.

  6. Proactiva (con motor de sugerencias de modelización). AI OpenScale, basándose en trabajos previos de IBM para la detección de sesgos y prejuicios y la mejora en la capacidad de interpretación de modelos, propone soluciones que mitigan estos problemas, facilitando la evolución de los modelos de manera automática, sin necesidad de un reentrenamiento en el sentido clásico.

  7. Transparente (auditable). Permite auditar todo el ciclo de vida del modelo, desde su génesis, prueba de concepto, datos de entrenamiento, las distintas evoluciones que ha vivido el modelo y cómo se ha llegado a la solución actual, hasta sus resultados.

  8. Inteligente (con sistema que orienta qué datos utilizar). AI OpenScale, además de darnos trazabilidad y transparencia, brinda ideas y explicaciones sobre cómo diferentes factores afectarán a los resultados, orientando de esa manera la labor de nuestro experto.

  9. Accesible (utiliza lenguaje cercano a negocio). Las capacidades de IBM Watson permiten a los usuarios trabajar sobre cualquier transacción de negocio en un lenguaje que les es cercano.

  10. Concisa (con de aprendizaje automático). A través de NeuNetS, genera redes neuronales que van aprendiendo de forma automática, reduciendo el tiempo y complejidad del desarrollo de AI. Esta capacidad de automatización hace que su utilización sea más rápida y directa.


En definitiva, lo que Watson OpenScale ofrece como entorno de trabajo es la mejora en el aprendizaje y obtención de resultados desde la AI. Facilita la automatización del desarrollo de modelos y su implantación en los procesos de negocio, a lo largo de todo su ciclo de vida. En definitiva, aumenta la confianza por todas las áreas de negocio en sus resultados, de una forma rápida y sencilla. Como dice el refrán, lo bueno si breve, resulta mejor.

 

Posts relacionados
¡Comparte con tus contactos!
   

Comenta este artículo...

New call-to-action

Suscríbete y no te pierdas ninguna novedad

¡Comparte con tus contactos!

   
contacto