IA en la nube: servicios de IA accesibles

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  Previsión Quantumrun
• 1 de noviembre.

Resumen de información

El surgimiento de la IA como servicio (AIaaS) por parte de los gigantes de la computación en la nube facilita el desarrollo y la prueba de modelos de aprendizaje automático, ayudando especialmente a las entidades más pequeñas al minimizar la inversión inicial en infraestructura. Esta colaboración acelera los avances en aplicaciones como el aprendizaje profundo. Optimiza la eficiencia de la nube, automatiza las tareas manuales y revela conocimientos más profundos a partir de los datos. Además, está generando nuevos puestos laborales especializados, influyendo en los panoramas laborales futuros y potencialmente acelerando el desarrollo tecnológico en varios sectores. El escenario más amplio indica una democratización de las tecnologías de aprendizaje automático, una competencia global intensificada por la experiencia en IA, nuevos desafíos de ciberseguridad y un incentivo para que los proveedores de la nube inviertan en plataformas de aprendizaje automático fáciles de usar.

IA en el contexto de la nube

Los proveedores de nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP), quieren que los desarrolladores y científicos de datos desarrollen y prueben modelos de aprendizaje automático (ML) en sus nubes. Este servicio beneficia a las empresas más pequeñas o a las nuevas empresas porque las pruebas de prototipos a menudo necesitan muchas infraestructuras, mientras que los modelos de producción suelen requerir alta disponibilidad. Debido a que los proveedores de computación en la nube ofrecen soluciones para comenzar a utilizar la tecnología de IA sin invertir mucho en la remodelación de las infraestructuras internas, las empresas pueden acceder (y probar) inmediatamente los servicios de IA en la nube para impulsar sus iniciativas digitales. La computación en la nube permite un desarrollo rápido y más avanzado de funciones de inteligencia artificial de vanguardia, como el aprendizaje profundo (DL), que tiene aplicaciones de gran alcance. Algunos sistemas DL pueden hacer que las cámaras de seguridad sean más inteligentes al detectar patrones que pueden indicar peligro. Esta tecnología también puede identificar objetos fotográficos (reconocimiento de objetos). Un vehículo autónomo con algoritmos DL puede distinguir entre humanos y señales de tráfico.

Un estudio de la empresa de software Redhat descubrió que el 78 por ciento de los proyectos empresariales de IA/ML se crean utilizando infraestructura de nube híbrida, por lo que hay más oportunidades para que las nubes públicas atraigan asociaciones. Se puede acceder a varias opciones de almacenamiento de datos en las nubes públicas, incluidas bases de datos sin servidor, almacenes de datos, lagos de datos y bases de datos NoSQL. Estas opciones permiten a las empresas crear modelos cerca de donde están sus datos. Además, los proveedores de servicios en la nube ofrecen tecnologías de aprendizaje automático populares como TensorFlow y PyTorch, lo que las convierte en ventanilla única para los equipos de ciencia de datos que desean opciones.

Impacto disruptivo

Hay varias formas en que la IA está cambiando la nube y mejorando su potencial. En primer lugar, los algoritmos hacen que la computación en la nube sea eficiente al analizar el almacenamiento general de datos de una empresa e identificar áreas que pueden necesitar mejoras (en particular aquellas vulnerables a los ciberataques). Además, la IA puede automatizar tareas que actualmente se realizan manualmente, liberando tiempo y recursos para otros procesos más complejos. La IA también está haciendo que la nube sea más inteligente al permitir a las empresas obtener información de sus datos basados ​​en la nube que nunca antes hubiera sido posible. Los algoritmos pueden “aprender” de la información e identificar patrones que los humanos nunca serían capaces de ver. 

Una de las formas más interesantes en que la IA beneficia a la nube es creando nuevas oportunidades laborales. La combinación de IA y computación en la nube está dando lugar al desarrollo de nuevos roles que requieren habilidades especializadas. Por ejemplo, es posible que las empresas ahora necesiten empleados expertos en ambas áreas para solucionar problemas e investigar problemas. Además, la mayor eficiencia de la nube probablemente conducirá a la creación de nuevos puestos centrados en la gestión y el mantenimiento de esta tecnología. Por último, la IA está cambiando la nube al influir enormemente en el futuro del trabajo. Por ejemplo, las tareas automatizadas pueden llevar a que los trabajadores se vuelvan a capacitar para otros puestos. La computación en la nube más rápida y eficiente también puede permitir lugares de trabajo de realidad virtual y aumentada (VR/AR) como el Metaverso.

Implicaciones de la IA en la nube

Las implicaciones más amplias de la IA en la nube pueden incluir: 

• La creciente democratización de las tecnologías de aprendizaje automático que estarán disponibles para las pequeñas y medianas empresas que quieran innovar en este espacio.
• Mayor competencia por el talento global en IA, que puede empeorar la actual fuga de cerebros de investigadores y científicos de IA del mundo académico a las empresas multinacionales. Los costos de reclutar y emplear talentos de IA también crecerán dramáticamente.
• Los ciberdelincuentes estudian los servicios de computación en la nube para localizar mejor sus puntos débiles y los de las empresas que utilizan dichos servicios.
• Un desarrollo más rápido de nuevas tecnologías, particularmente en los sectores de vehículos autónomos y de Internet de las cosas (IoT), que requieren mayores datos y recursos informáticos.
• Los proveedores de servicios de computación en la nube aumentan sus inversiones en software y plataformas de aprendizaje automático sin código o con código bajo. 

Preguntas para comentar

• ¿Ha experimentado algún servicio o producto de IA basado en la nube?
• ¿De qué otra manera crees que AIaaS cambiará la forma de trabajar de las personas?