¿Qué es la IA en la nube y cómo funciona?

La IA en la nube hace referencia a la integración de la inteligencia artificial (IA) en una nube pública. Permite a las organizaciones aprovechar una enorme capacidad informática y procesos de IA avanzados sin depender de servidores locales caros e ineficientes.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se han convertido en herramientas casi imprescindibles para las organizaciones modernas que buscan ofrecer una experiencia excepcional a sus clientes y mantener la competitividad en el mercado. Sin embargo, desarrollar modelos personalizados desde cero requiere una gran cantidad de recursos, además de un alto nivel de conocimientos técnicos.

Combinar la IA con arquitecturas gestionadas de nube pública elimina estos obstáculos y proporciona acceso bajo demanda a infraestructuras y aplicaciones de IA. De esta forma, las empresas pueden utilizar capacidades como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el análisis predictivo y la visión artificial, todo ello sin costes desorbitados ni necesidad de experiencia en ciencia de datos.

La IA en la nube despierta un enorme interés en las empresas. En esta completa guía, explicamos cómo funciona, qué ventajas puede aportar a su organización y cómo la está aprovechando a su favor una empresa australiana.

La base de la IA en la nube son los enormes centros de datos de IA conocidos como "hiperescaladores". Cuentan con grandes conjuntos de servidores distribuidos horizontalmente, lo que proporciona a las empresas los recursos necesarios para acceder, implementar y mantener aplicaciones de IA sin necesidad de tener una infraestructura local.

Temas que trataremos:

• ¿Cómo funciona la IA en la nube?
• ¿Cuáles son los componentes clave de la IA en la nube?
• Ventajas de la IA en la nube para las empresas
• 5 casos de uso de la IA en la nube
• Ejemplo de IA en la nube: Woolworths
• Desafíos de la IA en la nube
• En resumen
• Cómo puede ayudarle Salesforce
• Preguntas frecuentes

Además de eso, los sistemas de IA en la nube tienen otros componentes clave que ofrecen capacidades de IA a las empresas, entre ellos:

Las plataformas de IA en la nube, impulsadas por hiperescaladores, ofrecen recursos informáticos y un marco de trabajo para que las empresas creen, entrenen e implementen modelos de IA y aprendizaje automático. Estas soluciones integrales garantizan que todo funcione de forma fluida y segura.

Las plataformas de IA ofrecen enormes sistemas de almacenamiento en la nube, como los data lakes, que proporcionan un almacenamiento fiable y seguro, así como funciones completas de gestión de datos. Estas herramientas de IA suelen ayudar a las organizaciones a unificar, depurar y preparar los datos para entrenar modelos de IA.

Las plataformas de IA en la nube suelen ofrecer motores automatizados de entrenamiento de modelos para simplificar y agilizar el proceso de creación e implementación de modelos de IA.

Los procesos de IA más habituales, como el análisis predictivo, la conversión de voz a texto, el análisis de imágenes y vídeos y la traducción de idiomas se ofrecen mediante API y kits de desarrollo de software (SDK), lo que permite a las empresas integrar fácilmente las capacidades de IA en sus operaciones.

Los proveedores de IA en la nube también ofrecen motores de consulta escalables y modelos de IA entrenados que proporcionan análisis en tiempo real a partir de datos sin procesar.

La IA en la nube ofrece diversas ventajas para las empresas que quieren superar las barreras de entrada en el sector de la IA. Conviene tener en cuenta estos cinco aspectos:

La IA en la nube permite acceder a API y SDK prediseñados que ofrecen modelos listos para implementar, que son fácilmente integrables en las operaciones de las empresas sin necesidad de crear ni modernizar sistemas desde cero.

Estos modelos preentrenados también reducen el tiempo de comercialización, convirtiendo lo que podrían ser meses de pruebas e iteraciones en apenas unas pocas semanas. Esto permite a las empresas mantener la competitividad y la agilidad ante las nuevas tendencias.

Una de las grandes ventajas de las soluciones de IA en la nube es que se pueden ampliar o reducir según las necesidades de la empresa y la carga de trabajo de la IA. Las capacidades de equilibrio de carga permiten redistribuir los recursos en la nube bajo demanda para adaptarse a diferentes tareas.

Los hiperescaladores ofrecen modelos de precios flexibles que permiten a las empresas llevar a cabo pequeños experimentos o despliegues a gran escala sin invertir en hardware: la empresa solo paga por lo que utiliza.

Las plataformas de IA en la nube disponen de una enorme capacidad de procesamiento que facilita los procesos avanzados de IA, como el análisis predictivo, los agentes de IA generativa y la visión artificial.

En definitiva, todas estas ventajas se traducen en una mejor experiencia con la IA para el cliente, ya que permiten a las empresas desplegar soluciones eficientes y escalables que responden a las necesidades de los consumidores.

A continuación, analizamos algunos casos de uso de las soluciones de IA en la nube en distintos sectores. Después, veremos cómo la utiliza Woolworths para optimizar su servicio en todos los aspectos.

En el sector sanitario, se puede aplicar la IA en la nube para mejorar la experiencia de los pacientes de la siguiente forma:

• Medicina personalizada: la IA puede analizar los datos de los pacientes y recomendar planes de tratamiento personalizados, lo que ahorra tiempo a los profesionales.
• Diagnóstico por imagen: la IA en la nube puede actuar como un segundo par de ojos para los médicos, diagnosticando enfermedades a partir de imágenes médicas.
• Investigación farmacológica: la IA en la nube acelera la investigación farmacológica mediante el análisis de datos biomédicos. También optimiza los ensayos clínicos y predice la interacción entre medicamentos a partir del historial del paciente. Todo ello agiliza el desarrollo de nuevos tratamientos.

La IA en la nube con infraestructura de hiperescala es una gran novedad para el comercio minorista y electrónico, ya que permite ofrecer experiencias personalizadas en cada punto de contacto digital.

• Chatbots con IA: los chatbots con IA utilizan procesamiento del lenguaje natural y modelos de aprendizaje automático para ofrecer asesoramiento útil y personalizado en respuesta a las consultas de los clientes. Estos asistentes de IA permiten resolver incidencias con una intervención humana mínima o nula.
• Personalización para el cliente: la IA en la nube puede analizar los datos de los clientes para ofrecer recomendaciones de productos y ofertas personalizadas según las preferencias de cada usuario.
• Optimización de la cadena de suministro: con los análisis predictivos impulsados por la IA en la nube, las empresas pueden optimizar la gestión del inventario, anticipar la demanda en temporadas de mayor actividad y ajustar el nivel de existencias con antelación. Esto mejora la satisfacción del cliente y reduce los costes a largo plazo.

A continuación, analizamos la IA en los servicios financieros. Las empresas de este sector aprovechan la IA en la nube de estas tres formas:

• Detección del fraude: la IA en la nube permite vigilar los fraudes en tiempo real, ya que es capaz de detectar patrones inusuales en las transacciones para identificar actividades sospechosas de forma inmediata, facilitando una intervención humana rápida.
• Gestión del riesgo: la IA puede analizar un gran volumen de datos financieros para evaluar los riesgos y sugerir estrategias de inversión. Esto mejora considerablemente la gestión de carteras.
• Comercio algorítmico: la IA puede incluso llevar a cabo operaciones algorítmicas de trading, ejecutando estrategias de forma automática según unos criterios predefinidos.

La posibilidad de ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizada y automatizar las tareas administrativas y repetitivas es una idea muy interesante para el sector educativo.

• Aprendizaje personalizado: las soluciones de IA en la nube pueden preparar contenido educativo personalizado para cada estudiante en función de su rendimiento y progreso, lo que ayuda a que todos aprendan a su propio ritmo.
• Análisis predictivos: la IA en la nube también puede predecir el rendimiento del alumnado para determinar de forma proactiva quiénes corren el riesgo de suspender. De esta manera, el profesorado puede intervenir a tiempo y ayudar a mejorar los resultados académicos.
• Corrección automatizada: por último, la IA puede realizar automáticamente tareas monótonas como la corrección de exámenes, liberando tiempo para que el profesorado se centre en ofrecer apoyo al alumnado.

Por último, están las soluciones para fábricas, donde el mantenimiento predictivo y la automatización mediante IA tienen el potencial de revolucionar la forma en que operan las empresas.

• Mantenimiento predictivo: las soluciones de IA en la nube pueden inspeccionar la maquinaria y analizar datos para detectar problemas y defectos de forma temprana. Esto permite a los fabricantes programar las actividades de mantenimiento de manera proactiva, contribuyendo a minimizar el tiempo de inactividad.
• Control de calidad: los sistemas con IA pueden analizar los productos para garantizar su calidad. Si se detecta un defecto, la solución puede notificarlo de inmediato, mejorando la calidad general del producto.
• Programación de la producción: la IA en la nube puede optimizar la programación de la producción analizando datos históricos y la disponibilidad de recursos, lo que mejora la eficiencia operativa general.

Woolworths, una marca australiana de distribución, ha demostrado de manera constante su enfoque innovador en la adopción de la IA. La empresa ha integrado la IA en la nube para mejorar la eficiencia operativa, optimizar la experiencia del cliente y mantener la ventaja en un sector enormemente competitivo. Así es como ha aprovechado la IA escalable a su favor.

El componente más destacado de la transformación digital de Woolworths es su voicebot avanzado y sus modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Impulsado por Google Cloud AI, el chatbot de IA de Woolworths es capaz de gestionar llamadas, consultar más de 30 000 productos, hacer el seguimiento de solicitudes y preguntas frecuentes, y tramitar devoluciones.

El chatbot es capaz de gestionar miles de llamadas a la semana, lo que permite a los agentes humanos dedicarse exclusivamente a las consultas más complejas. Además, la infraestructura de Google Cloud AI permite a Woolworths escalar el sistema de forma flexible a medida que crece su base de usuarios.

El chatbot de Woolworths ha sido todo un éxito: tras implementar estos asistentes digitales, la marca registró un aumento de dos puntos en el Net Promoter Score (NPS), lo que demuestra que las empresas pueden integrar modelos de IA generativa para ahorrar tiempo sin que ello repercuta negativamente en la experiencia del cliente.

Woolworths también se ha asociado con TCS Optumera, plataforma de inteligencia basada en IA, para implementar un modelo de IA capaz de recomendar la optimización del espacio y el surtido de productos en tienda.

El modelo utiliza el análisis predictivo para sugerir la distribución óptima de tiendas y estanterías, lo que reduce el tiempo dedicado a la planificación y permite a la marca ofrecer una mejor experiencia a los clientes en cada una de sus 1 451 tiendas.

Lo mejor de Optumera es que está "siempre activo", buscando constantemente formas de ahorrar espacio y mejorar la rentabilidad. Además, el modelo permite a Woolworths probar diferentes configuraciones y elegir la más adecuada al instante, sin necesidad de pasar por un largo proceso de ensayo y error.

La seguridad es otro ámbito que Woolworths ha optimizado con ayuda de la IA en la nube. En decenas de tiendas de Nueva Gales del Sur, Queensland y Victoria, la marca está experimentando con cámaras de IA en las cajas de autoservicio para observar a los clientes mientras escanean los artículos. Estos modelos son capaces de detectar cuándo no se han escaneado correctamente, lo que mejora de forma significativa los esfuerzos de prevención de pérdidas.

En definitiva, el compromiso de Woolworths con la inteligencia artificial le permite ahorrar tiempo y dinero, ofrecer una mejor experiencia a sus clientes y aumentar la rentabilidad, todo ello sin asumir el elevado riesgo que conllevaría diseñar y desplegar estos modelos de forma interna.

La IA en la nube es muy atractiva para las empresas, pero no está exenta de desafíos. Conviene conocer sobre todo estos tres:

La IA y la seguridad no siempre se llevan bien. Existe la preocupación de que los modelos de IA puedan filtrar información sensible de los datos con los que se han entrenado. Por ello, es fundamental elegir un proveedor de servicios en la nube que dé prioridad a la seguridad y la privacidad, con sólidos protocolos de tolerancia a fallos y recuperación ante desastres.

Las soluciones de IA para empresas solo pueden entrenarse de forma eficaz con datos empresariales estructurados y de calidad. Las empresas necesitan disponer de un proceso para normalizar los datos y garantizar la calidad; de lo contrario, corren el riesgo de desarrollar modelos inexactos y poco fiables.

Depender de un único proveedor de nube puede limitar la flexibilidad si la empresa desea migrar datos, actualizar flujos de trabajo o cambiar de proveedor en el futuro. Siempre que sea posible, las empresas deberían optar por un enfoque de nube híbrida para reducir el riesgo de dependencia del proveedor.

La IA en la nube tiene el potencial de revolucionar todos los aspectos operativos de las empresas. Al adoptar una infraestructura de nube pública para el desarrollo y la implementación de IA, las organizaciones pueden automatizar flujos de trabajo, predecir patrones a través de los datos y optimizar la experiencia del cliente en todos los aspectos. Esto será, en última instancia, la clave para seguir siendo competitivos en el futuro.

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