¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología transformadora que permite a las máquinas llevar a cabo tareas de resolución de problemas similares a las de los humanos. Desde el reconocimiento de imágenes y la generación de contenido creativo hasta la creación de predicciones basadas en datos, la IA permite a las empresas tomar decisiones más inteligentes a escala.
En el panorama digital actual, las organizaciones generan grandes cantidades de datos a partir de sensores, interacciones de usuarios y registros del sistema. La IA aprovecha estos datos para simplificar las operaciones, lo que permite automatizar la atención al cliente, mejorar las estrategias de marketing y proporcionar información procesable mediante análisis avanzados.
Con AWS, las empresas pueden integrar la IA sin problemas para acelerar la innovación, optimizar las experiencias de los clientes y resolver desafíos complejos. Las soluciones de IA de AWS permiten a las empresas ofrecer interacciones personalizadas, automatizar la toma de decisiones y desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento en un mundo digital en rápida evolución, a la vez que se benefician del compromiso de AWS con la privacidad, la seguridad y la IA responsable.
¿Cuál es la historia de la IA?
En 1950, Alan Turing introdujo el concepto de inteligencia artificial en su artículo fundamental, “Maquinaria computacional e inteligencia”, donde exploró la posibilidad de que las máquinas pensaran como los humanos. Si bien Turing sentó las bases teóricas, la IA que conocemos actualmente es el resultado de décadas de innovación, moldeada por los esfuerzos colectivos de científicos e ingenieros que hacen avanzar la tecnología en múltiples campos.
De 1940 a 1980
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neuronas artificiales, lo que sentó las bases para las redes neuronales, la tecnología central de la IA.
Poco después, en 1950, Alan Turing publicó “Maquinaria computacional e inteligencia”, en el que presentó el concepto de la prueba de Turing para evaluar la inteligencia de las máquinas.
Esto llevó a los estudiantes de posgrado Marvin Minsky y Dean Edmonds a construir la primera máquina de redes neuronales, conocida como SNARC, Frank Rosenblatt desarrolló el Perceptron, uno de los primeros modelos de red neuronal, y Joseph Weizenbaum creó ELIZA, uno de los primeros chatbots en simular a un psicoterapeuta rogeriano entre 1951 y 1969.
Desde 1969 hasta 1979, Marvin Minsky demostró las limitaciones de las redes neuronales, lo que provocó un declive temporal en la investigación de las redes neuronales. El primer “invierno de la IA” se produjo debido a la reducción del financiamiento y las limitaciones relacionadas con el hardware y la computación.
De 1980 a 2006
La década de 1980 marcó un renovado aumento del interés por la IA, impulsado por la financiación y la investigación gubernamentales, particularmente en áreas como la traducción y la transcripción. Durante este tiempo, los sistemas expertos como MYCIN ganaron protagonismo al simular la toma de decisiones humanas en campos especializados como la medicina. El renacimiento de las redes neuronales también tomó forma, con el trabajo innovador de David Rumelhart y John Hopfield sobre técnicas de aprendizaje profundo que demostraban que las computadoras podían aprender de la experiencia.
Sin embargo, entre 1987 y 1997, los factores socioeconómicos, incluido el auge de las puntocom, condujeron a un segundo “invierno de la IA”, durante el cual la investigación se fragmentó más y se limitó desde el punto de vista comercial.
La situación cambió a partir de 1997, cuando Deep Blue, de IBM, derrotó al famoso campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, un logro histórico para la IA. Casi al mismo tiempo, el trabajo de Judea Pearl sobre la teoría de la probabilidad y la decisión hizo avanzar el campo, y pioneros como Geoffrey Hinton reavivaron el interés por el aprendizaje profundo, lo que sentó las bases para el resurgimiento de las redes neuronales. Si bien el interés comercial seguía aumentando, estas innovaciones sentaron las bases para la siguiente fase de crecimiento de la IA.
De 2007 a la actualidad
De 2007 a 2018, los avances en la computación en la nube hicieron que la potencia de la computación y la infraestructura de IA fueran más accesibles. Esto condujo a un aumento de la adopción, la innovación y el avance en el machine learning. Los avances incluyeron una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) llamada AlexNet, desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, y ganadora del concurso ImageNet, que demostró el poder del aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes, y AlphaZero de Google, que dominó las partidas de ajedrez, shogi y Go sin datos humanos, basándose en el juego autónomo.
En 2022, los chatbots que utilizan inteligencia artificial (IA) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mantener conversaciones similares a las humanas y completar tareas como ChatGPT de OpenAI se hicieron ampliamente conocidos por sus capacidades de conversación, lo que renovó el interés por la IA y su desarrollo.
¿Cuál es la diferencia entre el machine learning, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es un término que engloba diferentes estrategias y técnicas que se usan para hacer que las máquinas se parezcan más a los humanos. Esto incluye todo, desde asistentes inteligentes como Alexa hasta aspiradoras robóticas y vehículos autónomos. Si bien el machine learning y el aprendizaje profundo se incluyen en el ámbito de la IA, no todas las actividades de la IA son machine learning y aprendizaje profundo. Por ejemplo, la IA generativa demuestra capacidades creativas similares a las humanas y es una forma muy avanzada de aprendizaje profundo.
Machine learning
Si bien es posible que los términos inteligencia artificial y machine learning se usen indistintamente en muchos lugares, el machine learning es técnicamente una de las muchas otras ramas de la inteligencia artificial. Es la ciencia del desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos para correlacionar datos. Los sistemas de computación utilizan algoritmos de machine learning para procesar grandes cantidades de datos históricos e identificar patrones de datos. En el contexto actual, el machine learning se refiere a un conjunto de técnicas estadísticas denominadas modelos de machine learning que se pueden utilizar de forma independiente o para respaldar otras técnicas de IA más complejas.
Más información sobre el machine learning
Más información sobre la IA en comparación con el machine learning
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo lleva al machine learning un paso más allá. Los modelos de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales que trabajan juntas para aprender y procesar la información. Comprenden millones de componentes de software que llevan a cabo operaciones micromatemáticas en pequeñas unidades de datos para resolver un problema mayor. Por ejemplo, procesan los píxeles individuales de una imagen para clasificarla. Los sistemas de IA modernos suelen combinar múltiples redes neuronales profundas para llevar a cabo tareas complejas, como escribir poemas o crear imágenes a partir de peticiones de texto.
¿Cómo funciona la IA?
Los sistemas de IA aprovechan las tecnologías avanzadas para transformar los datos sin procesar, ya sean textos, imágenes, videos o audio, en información significativa. Al identificar patrones y relaciones en estos datos, la IA permite la toma de decisiones inteligentes a escala. Estos sistemas se entrenan con grandes conjuntos de datos, lo que les permite aprender y mejorar continuamente con el tiempo, de forma muy similar a la forma en que los humanos aprenden con la experiencia. Con cada interacción, los modelos de IA se vuelven más precisos, lo que impulsa la innovación y abre nuevas oportunidades para las empresas.
Redes neuronales
Las redes neuronales artificiales forman el núcleo de las tecnologías de inteligencia artificial. Reflejan el procesamiento que ocurre en el cerebro humano. El cerebro contiene millones de neuronas que trabajan juntas para procesar y analizar la información. Las redes neuronales artificiales utilizan neuronas artificiales que procesan la información en conjunto. Cada neurona artificial, o nodo, utiliza cálculos matemáticos para procesar información y resolver problemas complejos.
Más información sobre las redes neuronales
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) utiliza redes neuronales para interpretar, comprender y recopilar el significado de los datos de texto. Utiliza varias técnicas de computación que se especializan en decodificar y comprender el lenguaje humano. Estas técnicas permiten a las máquinas procesar palabras, sintaxis gramaticales y combinaciones de palabras para procesar texto humano e incluso generar texto nuevo. El procesamiento de lenguaje natural es fundamental en tareas como resumir documentos, chatbots y llevar a cabo análisis de sentimientos.
Visión artificial
La visión artificial utiliza técnicas de aprendizaje profundo para extraer información de videos e imágenes. Puede usar la visión artificial para supervisar el contenido en línea en busca de imágenes inapropiadas, reconocer rostros y clasificar los detalles de las imágenes. Es fundamental en todo, desde la moderación de contenido hasta los vehículos autónomos, donde las decisiones en fracciones de segundo son fundamentales.
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Reconocimiento de voz
El software de reconocimiento de voz utiliza modelos de aprendizaje profundo para interpretar el habla humana, identificar palabras y detectar el significado. Las redes neuronales pueden transcribir la voz a texto e indicar el sentimiento vocal. Puede utilizar el reconocimiento de voz en tecnologías como los asistentes virtuales y software de centros de llamadas para identificar el significado y llevar a cabo tareas relacionadas.
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IA generativa
La IA generativa se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que crean nuevos contenidos y artefactos, como imágenes, videos, texto y audio, a partir de simples peticiones de texto. A diferencia de la IA del pasado, que se limitaba al análisis de datos, la IA generativa aprovecha el aprendizaje profundo y los conjuntos de datos masivos para producir resultados creativos de alta calidad y similares a los producidos por humanos. Si bien ofrece aplicaciones creativas interesantes, existen preocupaciones con relación al sesgo, el contenido perjudicial y la propiedad intelectual. En general, la IA generativa representa una evolución importante en las capacidades de la IA para generar nuevos contenidos y artefactos de manera similar a la que lo hacen los seres humanos.
¿Cuáles son los componentes clave de la arquitectura de aplicaciones de IA?
La arquitectura de inteligencia artificial consta de tres capas principales, todas respaldadas por una sólida infraestructura de TI que ofrece la potencia de computación y la memoria necesarias para ejecutar la IA a escala. Cada capa desempeña un papel fundamental al permitir operaciones de IA fluidas, desde el procesamiento de datos hasta la toma de decisiones avanzada.
Capa 1: capa de datos
La IA se basa en varias tecnologías, como machine learning, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de imágenes. Los datos son fundamentales para estas tecnologías, que forman la capa fundamental de la IA. Esta capa se centra principalmente en preparar los datos para las aplicaciones de IA.
Capa 2: capa de modelos
La inteligencia artificial actual utiliza principalmente modelos básicos y de lenguaje grandes para llevar a cabo tareas digitales complejas. Los modelos fundacionales son modelos de aprendizaje profundo entrenados en un amplio espectro de datos generalizados y sin etiquetar. Estos modelos pueden llevar a cabo una amplia gama de tareas dispares con un alto grado de precisión en función de las peticiones de entrada.
Las organizaciones toman modelos básicos existentes previamente entrenados y personalizarlos con datos internos para agregar capacidades de IA a las aplicaciones existentes o crear nuevas aplicaciones de IA.
Es importante tener en cuenta que muchas organizaciones siguen utilizando modelos de machine learning para muchas tareas digitales. Los modelos de machine learning pueden superar a los modelos básicos en muchos casos de uso, y los desarrolladores de inteligencia artificial pueden elegir con flexibilidad los mejores modelos para tareas específicas.
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Capa 3: capa de aplicación
La tercera capa es la capa de aplicación, que es la parte de la arquitectura de IA orientada al cliente. Puede solicitar a los sistemas de IA que completen determinadas tareas, generen información, proporcionen información o tomen decisiones basadas en datos. La capa de aplicación permite a los usuarios finales interactuar con los sistemas de IA.
¿Cómo aprovechan las empresas el poder de la IA?
Explore algunos ejemplos reales de cómo las empresas aprovechan el poder de la IA para innovar y ser más eficientes.
Chatbots y asistentes inteligentes
Los chatbots y los asistentes virtuales basados en IA están transformando las interacciones con los clientes, ya que ofrecen conversaciones similares a las humanas y sensibles al contexto. Se destacan en la atención al cliente, la asistencia virtual y la generación de contenido, ya que ofrecen respuestas inteligentes y coherentes a las consultas en lenguaje natural. Estos modelos de IA aprenden y mejoran continuamente con el tiempo, lo que garantiza experiencias personalizadas que impulsan la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
Deriv, uno de los agentes en línea más grandes del mundo, implementó un asistente basado en IA para administrar los datos en plataformas de atención al cliente, marketing y contratación. Al aprovechar la IA, Deriv redujo el tiempo de incorporación de nuevos empleados en un 45 % y redujo los tiempos de las tareas de contratación en un 50 %.
Procesamiento inteligente de documentos (IDP)
La IA simplifica la extracción de datos significativos de formatos no estructurados, como correos electrónicos, archivos PDF e imágenes, y los transforma en información útil. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) utiliza tecnologías avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y la visión artificial para agilizar los flujos de trabajo de muchos documentos.
El Registro de la Propiedad de Su Majestad (HMLR), que gestiona los títulos de propiedad de más del 87 % de Inglaterra y Gales, implementó la IA para automatizar la comparación de documentos legales. Con la IA, redujo el tiempo de revisión de los documentos en un 50 % y aceleró el proceso de aprobación de las transferencias de propiedades. Descubra cómo el HMLR utiliza Amazon Textract.
Supervisión del rendimiento de las aplicaciones (APM)
La supervisión del rendimiento de las aplicaciones basada en IA ayuda a las empresas a mantener un rendimiento óptimo al predecir y prevenir los problemas antes de que afecten a los usuarios. Estas herramientas analizan los datos históricos para recomendar soluciones proactivas, lo que garantiza un tiempo de actividad continuo y una eficiencia operativa.
Atlassian confía en las herramientas de APM basadas en IA para supervisar y priorizar de forma continua los problemas de las aplicaciones. Al aprovechar las recomendaciones de machine learning, sus equipos pueden resolver los desafíos de rendimiento más rápido y mejorar la fiabilidad de las aplicaciones. Más información sobre la APM.
¿Qué es el poder de las tecnologías de IA?
La IA ofrece un amplio conjunto de potentes tecnologías que están transformando los sectores y abriendo nuevas oportunidades para las empresas. Estas son las principales capacidades de IA que puede aprovechar para innovar y escalar sus operaciones.
Generación de imágenes
La IA transforma las descripciones de texto simples en imágenes realistas de alta calidad en cuestión de segundos. Por ejemplo, al introducir una petición como “una puesta de sol sobre las montañas”, la IA puede producir al instante imágenes impresionantes. Esta tecnología innovadora está revolucionando los sectores creativos como el marketing, el entretenimiento y el diseño, lo que acelera drásticamente el proceso de creación de contenido.
Generación de texto
La IA puede generar automáticamente texto similar al de un ser humano, desde contenido de formato corto, como correos electrónicos, hasta informes complejos. Esta tecnología, ampliamente adoptada en la atención al cliente, el marketing y la creación de contenido, mejora la eficiencia y ahorra un tiempo valioso al agilizar el proceso de redacción.
Generación y reconocimiento de voz
La generación de voz basada en IA crea una voz natural similar a la humana, mientras que el reconocimiento de voz permite a las máquinas entender y procesar las palabras habladas. Estas tecnologías son clave para ofrecer experiencias fluidas y activadas por voz a través de asistentes virtuales como Alexa, lo que mejora el servicio de atención al cliente, los dispositivos inteligentes y las soluciones de accesibilidad.
IA Multimodal
La IA multimodal integra datos de texto, imágenes y audio para proporcionar una comprensión más completa de contenidos complejos. Al reconocer objetos, transcribir la voz e interpretar el texto en pantalla de una sola vez, la IA multimodal ofrece información avanzada en tiempo real. Esta capacidad es crucial para los sectores que aprovechan la IA para el análisis de video, los vehículos autónomos y más, ya que permite una toma de decisiones más rápida e inteligente y abre nuevas posibilidades de innovación.
¿Cómo transforma la IA los sectores en la actualidad?
La IA está revolucionando los sectores, impulsando la innovación, automatizando procesos complejos y ofreciendo experiencias de usuario excepcionales a escala.
Recomendaciones de contenido
La IA impulsa los motores de recomendación de los principales servicios de streaming, como Netflix y Spotify, y analiza las preferencias de los usuarios para ofrecer sugerencias de contenido personalizadas. Al mantener a los clientes involucrados, la IA ayuda a las empresas a mejorar la retención y aumentar la satisfacción de los clientes.
Compras personalizadas
Las plataformas de comercio electrónico utilizan la IA para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas basadas en el historial de navegación y las preferencias de los clientes, lo que genera mayores ventas y mejores experiencias de compra.
Sanidad
La IA está transformando los servicios de atención médica con diagnósticos avanzados, planificación del tratamiento y supervisión de pacientes. Los sistemas de IA pueden analizar imágenes médicas para detectar enfermedades de manera temprana y ayudar a personalizar los planes de tratamiento en función de la historia clínica y los datos del paciente.
Administración del tráfico
La IA optimiza los flujos de tráfico mediante el análisis de datos en tiempo real, la predicción de los patrones de tráfico y la sugerencia de rutas alternativas. Esto mejora la eficiencia del transporte, reduce la congestión y ayuda a reducir las emisiones.
Conservación
La IA es una herramienta poderosa en los esfuerzos de conservación, ya que ayuda a supervisar la vida silvestre, combatir la deforestación y prevenir la caza furtiva con drones e imágenes satelitales impulsados por IA. Las capacidades de supervisión en tiempo real de la IA están transformando las estrategias de protección ambiental.
¿Cuáles son los beneficios de la IA para la transformación empresarial?
Su organización puede aprovechar el poder de la IA para optimizar las operaciones, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar la innovación a escala.
Automatice de forma inteligente
Los sistemas basados en IA pueden escanear y registrar de forma inteligente datos, como facturas, en cualquier plantilla, clasificar la información en función de varios criterios, como proveedor o región, e incluso detectar errores para garantizar un procesamiento de pagos perfecto con una intervención humana mínima.
Impulse la productividad
La IA potencia a los trabajadores del conocimiento, ya que les da acceso a información crítica de forma instantánea y en contexto. Ya sean profesionales de la salud que buscan registros de pacientes o de empleados de aerolíneas que buscan datos de vuelos, la IA agiliza estas tareas y permite a los trabajadores centrarse en lo que realmente importa. Por ejemplo, Ryanair, la aerolínea más grande de Europa, implementó sistemas de IA para mejorar la productividad y la satisfacción de los empleados, lo que hace que sea más rápido y eficiente recuperar la información.
Resuelva problemas complejos
La IA se destaca en el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y obtener información que puede resolver incluso los desafíos más complejos. Sectores como la manufactura y la atención médica pueden aprovechar la IA para tomar decisiones basadas en datos, como determinar los programas de mantenimiento óptimos mediante el análisis de los datos de las máquinas y los informes de uso, lo que se traduce en importantes ahorros de costos. La IA también puede revolucionar áreas como la investigación genómica, lo que ayuda a acelerar los avances en el descubrimiento y la innovación de fármacos.
Cree nuevas experiencias para los clientes
La IA permite a las empresas ofrecer experiencias de cliente personalizadas, seguras y con capacidad de respuesta. Al combinar los datos del perfil del cliente con la información de productos o servicios, la IA proporciona recomendaciones en tiempo real y soluciones personalizadas que mejoran su involucración. Lonely Planet, por ejemplo, utilizó la IA para generar itinerarios de viaje seleccionados para los clientes, lo que redujo el tiempo requerido en un 80 % a la vez que proporcionó recomendaciones de viaje personalizadas a escala.
¿Cómo liberan el potencial empresarial los servicios y herramientas de IA?
IA generativa
Acelere la innovación de la IA generativa con seguridad y privacidad de nivel empresarial y una selección de modelos fundacionales (FM) líderes. Con un enfoque centrado en los datos y una infraestructura de vanguardia, AWS ofrece el máximo rendimiento a la vez que optimiza los costos. Organizaciones de todos los tamaños confían en AWS para transformar sus prototipos y demostraciones en innovación real y ganancias de productividad cuantificables.
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Servicios de IA
Los servicios de IA de AWS previamente entrenados proporcionan inteligencia lista para usar en sus aplicaciones y flujos de trabajo. Los servicios de IA se integran con facilidad con sus aplicaciones para ocuparse de casos de uso comunes, como crear recomendaciones personalizadas, modernizar su centro de atención al cliente, mejorar la seguridad y aumentar la implicación del cliente.
Machine learning
Obtenga más información sobre sus datos mientras reduce costos con el machine learning (ML). AWS le ayuda en cada etapa de su proceso de adopción del ML con el conjunto más completo de servicios de ML y una infraestructura diseñada específicamente. Amazon SageMaker facilita la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos fundacionales y de machine learning a escala. Con SageMaker, los científicos de datos y los ingenieros de ML tienen la flexibilidad y el control minucioso de la infraestructura y las herramientas para entrenar previamente, evaluar, personalizar e implementar más de 250 FM a fin de optimizar el rendimiento, la latencia y los costos.
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Infraestructura de IA
Con el crecimiento de la IA, aumentan el uso, la administración y el costo de los recursos de infraestructura. Para maximizar el rendimiento, reducir los costos y evitar la complejidad durante el entrenamiento y la implementación de los modelos básicos para la producción, AWS proporciona una infraestructura especializada que está optimizada para sus casos de uso de IA.
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Fundamento de datos para la IA
Solo AWS proporciona el conjunto más completo de capacidades de datos para un fundamento de datos integral que admite cualquier carga de trabajo o caso de uso, incluida la IA generativa. Conéctese rápida y fácilmente a todos sus datos y actúe sobre ellos con una gobernanza de datos integral que ayuda a sus equipos a avanzar más rápido y con confianza. Además, con la IA integrada en nuestros servicios de datos, AWS facilita las complejidades de la administración de datos, de modo que dedique menos tiempo a administrar los datos y más a sacar provecho de ellos.
¿Qué es la IA responsable?
La IA responsable considera el impacto social y ambiental de los sistemas de IA, al tiempo que garantiza la justicia, la transparencia y la responsabilidad en la forma en que se desarrolla y utiliza la IA. A medida que la IA se vuelve cada vez más transformadora, las organizaciones tienen la tarea de crear sistemas que impulsen la innovación sin infringir las libertades civiles ni los derechos humanos. En AWS nos comprometemos a desarrollar la IA de manera responsable, mediante la adopción de un enfoque centrado en las personas que priorice la educación, la ciencia y nuestros clientes, para integrar la IA responsable en todo el ciclo de vida de la IA con herramientas como barreras de protección para Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify y muchas más.
¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la inteligencia artificial?
Si bien la IA ofrece un potencial inmenso, existen desafíos clave que las organizaciones deben afrontar para aprovechar al máximo su valor.
Gobernanza de IA
Las políticas de gobernanza de datos deben cumplir con restricciones regulatorias y leyes de privacidad. Para implementar la IA, debe gestionar la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos. Usted es responsable de la protección de los datos y la privacidad de los clientes. Para administrar la seguridad de los datos, su organización debe entender cómo los modelos de IA utilizan los datos de los clientes e interactúan con ellos en cada capa.
Dificultades técnicas
Entrenar la IA con el machine learning consume enormes recursos. Un umbral alto de potencia de procesamiento es esencial para que las tecnologías de aprendizaje profundo funcionen. Debe tener una infraestructura de computación sólida para ejecutar aplicaciones de IA y entrenar sus modelos. La potencia de procesamiento puede ser costosa y limitar la escalabilidad de los sistemas de IA.
Limitaciones de datos
Para entrenar sistemas de IA imparciales, es necesario introducir enormes volúmenes de datos. Debes tener la capacidad de almacenamiento suficiente para gestionar y procesar los datos de entrenamiento. Del mismo modo, debe contar con procesos eficaces de gestión y calidad de los datos para garantizar la precisión de los datos que utiliza para la formación.
¿Cómo puedo empezar a utilizar la inteligencia artificial para mi negocio?
Para empezar a utilizar la IA en su empresa, identifique las áreas en las que la IA puede mejorar la eficiencia, como la automatización del servicio al cliente con chatbots, el análisis de datos para una mejor toma de decisiones o la personalización de las iniciativas de marketing. Herramientas como el análisis predictivo, la generación de contenido basada en IA y los sistemas de recomendación pueden ayudar a impulsar el crecimiento empresarial.
¿Cómo puedo empezar a utilizar la inteligencia artificial en mi día a día?
Puede empezar a usar la IA en la vida diaria a través de asistentes virtuales como Alexa o dispositivos domésticos inteligentes que automatizan las tareas. Además, las aplicaciones basadas en IA para el seguimiento del estado físico, el aprendizaje de idiomas y la elaboración de presupuestos pueden hacer que las actividades diarias sean más eficientes y se adapten a sus necesidades.
¿Qué es la innovación de la IA en AWS y cómo puede crearla y escalarla?
Reinvente las experiencias de los clientes y simplifique las operaciones con el conjunto más completo de servicios de inteligencia artificial y machine learning.
Cree con un líder de IA de probada eficacia
Aproveche los más de 25 años de experiencia pionera en IA de Amazon para escalar la próxima ola de innovación en IA. AWS hace que la IA sea accesible para más personas, desde desarrolladores y científicos de datos hasta analistas de negocios y estudiantes. Con el conjunto más completo de servicios, herramientas y recursos de IA, AWS aporta una amplia experiencia a más de 100 000 clientes para satisfacer las demandas de sus negocios y aprovechar el valor de sus datos. La seguridad, la privacidad y la IA responsable nunca han sido tan importantes. Los clientes pueden crear y escalar con AWS sobre la base de la privacidad, la seguridad integral y la gobernanza de la IA para transformarse a un ritmo sin precedentes.
¿Qué es la IA para principiantes?
El entrenamiento de la IA normalmente comienza con los aspectos básicos de la programación y la computación. Debería aprender lenguajes como Python, además de matemáticas, estadística y álgebra lineal.
A continuación, puede pasar a una capacitación más especializada. Obtenga una maestría en inteligencia artificial, machine learning o ciencia de datos para obtener una comprensión más profunda y una experiencia práctica. Estos programas suelen incluir temas como las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial en profundidad.
Sin embargo, la educación formal no es el único camino. Puede utilizar los cursos en línea para aprender a su propio ritmo y dominar habilidades específicas. Por ejemplo, la formación de IA generativa en AWS incluye certificaciones de expertos de AWS en temas como:
¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de inteligencia artificial?
AWS hace que la IA sea accesible para más personas, desde desarrolladores y científicos de datos hasta analistas de negocios y estudiantes. Con el conjunto más completo de servicios, herramientas y recursos de IA, AWS aporta una amplia experiencia a más de 100 000 clientes para satisfacer las demandas de sus negocios y aprovechar el valor de sus datos. Los clientes pueden crear y escalar con AWS sobre la base de la privacidad, la seguridad integral y la gobernanza de la IA para transformarse a un ritmo sin precedentes. La IA en AWS incluye servicios de IA previamente entrenados para una infraestructura de inteligencia e IA lista para usar a fin de maximizar el rendimiento y reducir los costos.
AWS hace que la IA sea accesible para más personas, desde desarrolladores y científicos de datos hasta analistas de negocios y estudiantes. Con el conjunto más completo de servicios, herramientas y recursos de IA, AWS aporta una amplia experiencia a más de 100 000 clientes para satisfacer las demandas de sus negocios y aprovechar el valor de sus datos. Los clientes pueden crear y escalar con AWS sobre la base de la privacidad, la seguridad integral y la gobernanza de la IA para transformarse a un ritmo sin precedentes.
La IA en AWS incluye servicios de IA previamente entrenados para una infraestructura de inteligencia e IA lista para usar a fin de maximizar el rendimiento y reducir los costos.
Ejemplos de servicios previamente entrenados:
- Amazon Rekogniton automatiza, optimiza y escala el reconocimiento de imágenes y el análisis de videos.
- Amazon Textract extrae texto impreso, analiza la escritura a mano y captura automáticamente los datos de cualquier documento.
- Amazon Transcribe convierte voz a texto, extrae información empresarial clave a partir de archivos de video y mejora los resultados empresariales.
Ejemplos de infraestructura de IA:
- Amazon Bedrock ofrece una selección de FM de alto rendimiento y un amplio conjunto de funciones. Puede experimentar con varios de los mejores FM y personalizarlos de forma privada con sus datos.
- Amazon SageMaker ofrece herramientas para entrenar previamente los FM desde cero para que puedan usarse internamente.
- Las instancias Trn1 de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), basadas en chips de AWS Trainium, están diseñadas específicamente para el entrenamiento de modelos de IA generativa con aprendizaje profundo (DL) de alto rendimiento.
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