Cómo las empresas pueden aprovechar la tecnología de inteligencia artificial de Google

Los líderes empresariales en la escena actual de tecnología y startups conocen la importancia de dominar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Se dan cuenta de cómo puede ayudar a extraer información valiosa de los datos, simplificar las operaciones a través de la automatización inteligente y crear experiencias de cliente sin precedentes. Sin embargo, desarrollar estas tecnologías de inteligencia artificial y utilizar herramientas como Google Maps API para fines comerciales puede ser tiempo consumido y costoso. La demanda de profesionales de inteligencia artificial altamente calificados agrega una capa adicional al desafío. Por lo tanto, las empresas de tecnología y las startups están bajo presión para utilizar sabiamente sus recursos al incorporar la inteligencia artificial en sus estrategias comerciales.

En este artículo, compartiré una variedad de estrategias que las empresas de tecnología y las startups pueden utilizar para impulsar la innovación y reducir los gastos a través de la aplicación inteligente de las tecnologías de inteligencia artificial de Google.

Utilizar la inteligencia artificial para la eficiencia operativa y el crecimiento

Muchas de las empresas de vanguardia de hoy están lanzando servicios o productos innovadores que serían imposibles sin el poder de la inteligencia artificial. No significa que estas empresas estén construyendo su infraestructura y flujos de trabajo desde cero. Al aprovechar los servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático ofrecidos por los proveedores de la nube, las empresas pueden desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento, automatizar sus procesos y dirigir sus iniciativas de reducción de costos. Incluso las pequeñas empresas, cuyo enfoque principal puede no estar centrado en la inteligencia artificial, pueden aprovechar los beneficios de integrar la inteligencia artificial en su tejido operativo, lo que ayuda en la gestión eficiente de costos a medida que crecen.

Acelerar el desarrollo de productos

Las startups a menudo apuntan a dirigir su experiencia técnica hacia proyectos de propiedad que impacten directamente su negocio. Aunque desarrollar nueva tecnología de inteligencia artificial puede no ser su objetivo principal, la integración de características de inteligencia artificial en aplicaciones nuevas tiene un gran valor. En estos casos, el uso de API preentrenadas presenta una solución rápida y rentable. Esto les da a las organizaciones una base sólida para crecer y producir un trabajo destacado.

Por ejemplo, muchas empresas que incorporan inteligencia artificial conversacional en sus productos y servicios se benefician de las API de Google Cloud, como Speech-to-Text y Natural Language. Estas API permiten a los desarrolladores incorporar fácilmente características como el análisis de sentimiento, la transcripción, el filtro de lenguaje soez, la clasificación de contenido, etc. Al aprovechar esta poderosa tecnología, las empresas pueden centrarse en crear productos innovadores en lugar de invertir tiempo y recursos en desarrollar las tecnologías de inteligencia artificial subyacentes ellas mismas.

Consulte este artículo para ver ejemplos excelentes de por qué las empresas de tecnología optan por las API de Speech de Google Cloud. Los casos de uso destacados varían, desde extraer información de los clientes hasta infundir personalidades empáticas en robots. Para una inmersión más profunda, explore nuestra página de productos de inteligencia artificial, que ofrece API adicionales como Traducción, Visión y más. También puede explorar el programa Google Cloud Skills Boost, diseñado específicamente para API de aprendizaje automático, que ofrece apoyo y experiencia adicionales en este campo.

Optimizar las cargas de trabajo y los costos

Para abordar los desafíos de la infraestructura de aprendizaje automático costosa y compleja, muchas empresas se vuelven cada vez más hacia los servicios en la nube. Las plataformas en la nube ofrecen la ventaja de la optimización de costos, lo que permite a las empresas pagar solo por los recursos que necesitan mientras escalan fácilmente hacia arriba o hacia abajo según las necesidades en evolución.

Con Google Cloud, los clientes pueden emplear una variedad de opciones de infraestructura para ajustar sus cargas de trabajo de aprendizaje automático. Algunos utilizan Unidades Centrales de Procesamiento (CPUs) para prototipos versátiles, mientras que otros aprovechan el poder de Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) para proyectos centrados en imágenes y modelos más grandes, especialmente aquellos que necesitan operaciones personalizadas de TensorFlow que se ejecutan parcialmente en CPUs. Algunos eligen los procesadores de inteligencia artificial propietarios de Google, Unidades de Procesamiento de Tensor ( TPUs), mientras que muchos aplican una combinación de estas opciones adaptadas a sus casos de uso específicos.

Más allá de emparejar el hardware adecuado con sus escenarios de uso específicos y beneficiarse de la escalabilidad y la simplicidad operativa de los servicios administrados, las empresas deben considerar características de configuración que ayuden con la gestión de costos. Por ejemplo, Google Cloud proporciona capacidades de tiempo compartido y multiinstancia para GPUs, junto con características como Vertex AI, diseñada explícitamente para optimizar el uso y los costos de GPU.

Vertex AI Workbench se integra suavemente con el catálogo NVIDIA NGC, permitiendo la implementación de un solo clic de frameworks, kits de desarrollo de software y cuadernos Jupyter. Esta integración, combinada con el Reduction Server, muestra cómo las empresas pueden aumentar la eficiencia de la inteligencia artificial y reducir los costos al aprovechar los servicios administrados.

<strong-Amplificar la eficiencia operativa

Aparte de aprovechar las API preentrenadas y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático para la creación de productos, las empresas pueden amplificar la eficiencia operativa, especialmente durante su fase de crecimiento, al adoptar soluciones de inteligencia artificial adaptadas a satisfacer necesidades comerciales y funcionales específicas. Estas soluciones, que incluyen el procesamiento de contratos o el servicio al cliente, allanan el camino para procesos comerciales simplificados y una mejor distribución de recursos.

Un ejemplo excelente de tal solución es DocumentAI de Google Cloud. Estos productos aprovechan el poder del aprendizaje automático para analizar y extraer información de textos, atendiendo a varios casos de uso como la gestión del ciclo de vida de los contratos y el procesamiento de hipotecas. Al emplear DocumentAI, las empresas pueden automatizar los flujos de trabajo relacionados con documentos, ahorrando tiempo y mejorando la precisión.

Contact Center AI ofrece una valiosa asistencia para las empresas que experimentan un aumento en las necesidades de soporte al cliente. Esta solución permite a las organizaciones construir agentes virtuales inteligentes, facilitar transferencias sin problemas entre agentes virtuales y humanos según sea necesario, y derivar información útil de las interacciones del centro de llamadas. Al aprovechar estas herramientas de inteligencia artificial, las empresas de tecnología y las startups pueden asignar más recursos a la innovación y el crecimiento mientras mejoran el servicio al cliente y optimizan la eficiencia general.

Escalando el desarrollo de aprendizaje automático, implementación de modelos simplificada y mejora de la precisión

Las empresas de tecnología y las startups a menudo necesitan modelos personalizados para extraer información de sus datos o implementar casos de uso nuevos. Sin embargo, lanzar estos modelos en entornos de producción puede ser desafiante y exigir muchos recursos. Las plataformas en la nube administradas ofrecen una solución al permitir que las organizaciones transiten desde la creación de prototipos hasta la experimentación escalable y la implementación regular de modelos de producción.

La plataforma Vertex AI ha ganado popularidad entre los clientes al acelerar el desarrollo de aprendizaje automático, reduciendo el tiempo de producción hasta un 80% en comparación con los métodos alternativos. Ofrece una amplia suite de capacidades de ML Ops, que permiten a los ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y desarrolladores contribuir de manera eficiente. Con la inclusión de características como AutoML, incluso las personas que carecen de una profunda experiencia en aprendizaje automático pueden entrenar modelos de alto rendimiento utilizando funciones de bajo código y fácil uso.

El uso de Vertex AI Workbench ha visto un crecimiento considerable, con clientes que se benefician de características como la aceleración de trabajos de entrenamiento de modelos grandes diez veces y el aumento de la precisión de modelado del 80% al 98%. Consulte la serie de videos para una guía paso a paso sobre cómo transitar los modelos desde el prototipo hasta la producción. Además, explore artículos que destacan la contribución de Vertex AI a la medición del cambio climático, la incorporación de BigQuery para predicciones sin código, la sinergia entre Vertex AI y BigQuery para un análisis de datos enriquecido, y este post sobre explicaciones basadas en ejemplos de Vertex AI para permitir la iteración de modelos intuitiva y eficiente.