Los 5 mejores servicios de IA para mejorar la eficiencia empresarial
La adopción de la IA está aumentando rápidamente. Alrededor del 98 % de las empresas están experimentando con ella, lo que refleja su creciente accesibilidad y su potencial para mejorar las operaciones. Sin embargo, solo el 26 % ha avanzado más allá de las pruebas para lograr un valor empresarial cuantificable, lo que demuestra que muchas aún están desarrollando las capacidades necesarias para escalar la IA de manera efectiva. 1
Descubre los 5 tipos principales de servicios de IA que pueden acelerar el proceso de adopción de la IA en tu empresa.
1. Inteligencia Artificial como Servicio (IAaaS)
La IA como servicio (IAaaS) es un modelo basado en la nube que proporciona capacidades de inteligencia artificial a las organizaciones sin necesidad de infraestructura dedicada ni de contratar científicos de datos. Permite la integración de sistemas y modelos de IA mediante API, interfaces web e interfaces de chat. Esto simplifica el proceso de adopción de la IA y facilita la implementación escalable de soluciones de aprendizaje automático e IA generativa.
AIaaS permite a las empresas aprovechar una plataforma integral para crear e implementar aplicaciones de IA alineadas con los objetivos comerciales, ofreciendo una obtención de valor más rápida y menores barreras de entrada.
Inteligencia artificial conversacional / Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Estos servicios aplican tecnologías de lenguaje natural para mejorar la comunicación y automatizar los flujos de trabajo:
- Chatbots /agentes conversacionales de IA : Asistentes digitales que gestionan la atención al cliente, las consultas internas y la automatización de tareas mediante texto o voz.
- Análisis de texto : Extrae información valiosa de textos no estructurados mediante análisis de sentimientos , modelado de temas y reconocimiento de entidades.
- Conversión de voz a texto : Convierte el lenguaje hablado en texto para su transcripción, ejecución de comandos y accesibilidad.
- Conversión de texto a voz : Transforma texto en voz similar a la humana, lo que permite el uso de sistemas IVR y una mayor accesibilidad.
visión por computadora
Las capacidades de visión artificial mejoran la interpretación de datos visuales en contextos empresariales:
- Detección de emociones : Analiza las expresiones faciales para determinar estados emocionales , lo cual es relevante para la experiencia del cliente y las aplicaciones de salud mental .
- Reconocimiento de imágenes : Detecta y clasifica objetos, escenas o texto en imágenes, y se utiliza en el comercio minorista , la seguridad y el diagnóstico.
- Análisis de vídeo : Monitoriza e interpreta el contenidode vídeo para rastrear eventos o comportamientos en vigilancia, medios de comunicación y deportes.
Comprensión de documentos
Estas herramientas mejoran la productividad y la precisión en el procesamiento de documentos:
- Extracción de datos de documentos : Utiliza el reconocimiento óptico de caracteres ( OCR ) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer texto y campos clave de documentos como facturas y contratos, lo que permite la automatización y el cumplimiento normativo.
Soluciones analíticas
Los sistemas de IA aplicados a los datos empresariales permiten realizar pronósticos y detectar anomalías:
- Previsión de la demanda : Utiliza el aprendizaje automático aplicado a datos históricos para predecir la demanda de los clientes y optimizar el inventario.
- Detección de fraude : Identifica patrones irregulares en los datos financieros para detectar actividades fraudulentas.
- Sistemas de recomendación : Sugieren contenido o productos basándose en el comportamiento del usuario y sus propios datos para aumentar la interacción.
Otros servicios
Capacidades adicionales de IA que dan soporte a casos de uso empresarial más amplios:
- Mapeo del conocimiento : Organiza los datos de diferentes sistemas para mejorar la capacidad de descubrimiento y facilitar la toma de decisiones.
- Modelado predictivo : Analiza patrones históricos utilizando modelos de IA para pronosticar resultados empresariales.
- Soluciones de seguridad : herramientas basadas en inteligencia artificial que detectan amenazas, automatizan las respuestas y protegen los activos digitales.
- Revisión automatizada de código: Evalúa el código del software en busca de vulnerabilidades, ineficiencias y cumplimiento de estándares para mejorar la calidad y la seguridad.
AIaaS permite a las organizaciones explorar, desarrollar y escalar sistemas de IA en múltiples ámbitos. Al ofrecer acceso a modelos de IA generativos, modelos básicos y soluciones específicas para cada tarea, estas plataformas contribuyen a obtener resultados reales en la experiencia del cliente, la eficiencia operativa y los resultados empresariales.
Los 11 principales proveedores de IA como servicio (AIaaS)
Compañía | Calificación promedio | Casos de uso | Modelo de precios |
|---|---|---|---|
Microsoft IA de Azure | 4.4 basado en 2,702 reviews | Procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, aprendizaje automático, chatbots, reconocimiento de formularios. | Pago por uso, basado en suscripción. |
IBM Watson | 4.3 basado en 228 reviews | Procesamiento del lenguaje natural, chatbots, conversión de voz a texto, traducción de idiomas | Pago por uso con opciones de suscripción mensual. |
Amazon Web Services (AWS) IA | 4.8 basado en 82 reviews | Aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, reconocimiento de voz, detección de fraude | Pago por uso, con costes adicionales para ciertos productos. |
DataRobot | 4.7 basado en 76 reviews | Aprendizaje automático, modelado predictivo, automatización | Basado en suscripción. |
Clarifai | 4.5 basado en 70 reviews | Visión, reconocimiento de imágenes/vídeos, modelos personalizados | Pago por uso, basado en suscripción para opciones empresariales. |
BigML | 4.9 basado en 25 reviews | Modelado predictivo, agrupamiento, detección Anomaly | Pago por uso, basado en suscripción. |
Google IA en la nube | 4.3 basado en 18 reviews | Procesamiento del lenguaje natural, Visión artificial, Conversión de voz a texto, Aprendizaje automático, AutoML | Pago por uso, basado en suscripción para productos específicos. |
Pista | 4.0 basado en 16 reviews | Inteligencia artificial creativa, medios generativos, edición de vídeo. | Pago por uso, basado en suscripción. |
OpenAI (API) | 4.3 basado en 6 reviews | Procesamiento del lenguaje natural, generación de texto, generación de código, visión | Modelo de pago por uso, con precios basados en tokens o en el uso de recursos informáticos. |
C3.ai | 4.5 basado en 1 review | Mantenimiento predictivo, detección de fraude, IA específica para la industria | Basado en suscripción. |
Notas:
- Los proveedores seleccionados ofrecen una amplia gama de servicios de IA, que incluyen PNL, visión artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y conversión de voz a texto. Esto les permite dar soporte a casos de uso que van desde la automatización simple y el análisis predictivo hasta aplicaciones avanzadas como la IA generativa y el entrenamiento de modelos.
- Todos los proveedores operan en la nube y ofrecen soluciones escalables y flexibles accesibles mediante API o plataformas. Prestan servicio tanto a desarrolladores, con herramientas para el entrenamiento y la personalización de modelos, como a empresas, con soluciones listas para usar, opciones de integración y funciones de seguridad avanzadas.
Aprendizaje automático en IA como servicio
El aprendizaje automático, un componente fundamental de la IA, permite que los modelos aprendan de datos históricos, perfeccionen sus predicciones y se adapten con el tiempo. Dentro del ecosistema de IA como servicio (AIaaS), las empresas pueden entrenar y optimizar sus modelos de IA utilizando sus propios datos, garantizando así que las soluciones se ajusten a su contexto empresarial específico.
2. Desarrollo de IA a medida
Los modelos generativos de IA personalizados, los modelos base y los agentes inteligentes se utilizan cada vez más para dar soporte a industrias que van desde aplicaciones empresariales hasta servicios móviles.
A pesar del creciente interés en la adopción de la IA, persisten algunos desafíos. Según el informe IBM (véase la Figura 1), uno de los obstáculos para la adopción de la IA es la insuficiencia de datos propios para personalizar los modelos.
En los casos en que no exista un sistema de IA comercial o este sea insuficiente para las necesidades de su empresa, puede ser necesario desarrollar una solución a medida. Puede optar por crear una solución internamente o contratar socios externos.
La elección correcta depende de:
- Las capacidades de IA de su empresa.
- Conocimientos de ciencia de datos de sus empleados.
- Presupuesto para el proyecto.
- Propiedad de los datos.
- Requisitos de privacidad para sus datos.
Figura 1: Los 5 principales desafíos para la adopción de la IA. 2
2.1 Servicios de IA agenica
El desarrollo de IA personalizada se extiende cada vez más más allá de la creación de modelos independientes, hacia sistemas que pueden operar de forma autónoma dentro de los procesos empresariales. Los sistemas de IA agente permiten que la IA interprete la intención del usuario, seleccione las herramientas adecuadas y ejecute acciones de varios pasos con una intervención humana mínima.
Según su implementación, estos sistemas pueden ofrecerse mediante diferentes enfoques de servicio. Las configuraciones basadas en agentes más sencillas utilizan agentes configurables y orientados a flujos de trabajo que siguen secuencias predefinidas, mientras que las arquitecturas más avanzadas acceden dinámicamente a las herramientas, mantienen el contexto entre interacciones y modifican los resultados en función de la retroalimentación.
Los sistemas de agentes más autónomos incorporan mecanismos de control como bucles de retroalimentación, descubrimiento de herramientas y aprobaciones humanas para favorecer la adaptabilidad y la autocorrección, especialmente en tareas de alto impacto o inciertas.
En la práctica, los servicios de IA con agentes se aplican a la automatización de la productividad, la planificación, la gestión de la comunicación y la organización del conocimiento. Estos casos de uso muestran un cambio en el desarrollo de IA personalizada, que pasa de automatizar tareas individuales a construir sistemas que coordinan acciones entre aplicaciones y fuentes de datos.
Lee la documentación sobre agentes de IA personales para aprender a crear y utilizar estas herramientas.
3. Servicios para facilitar el desarrollo interno de IA
Las organizaciones que buscan avanzar en su camino hacia la IA requieren servicios de apoyo que faciliten el desarrollo, la implementación y la gestión de modelos de IA.
Estos servicios ayudan a integrar internamente las capacidades de IA, optimizar el ciclo de vida de la IA y alinear los esfuerzos de IA con los objetivos comerciales más amplios.
3.1. Consultoría
Si su empresa es nueva en el ámbito de la IA y puede invertir significativamente en su transformación digital, considere la posibilidad de contratar consultores especializados en IA. Dado que los proyectos de IA presentan numerosos desafíos, la experiencia de los consultores en el mercado puede ayudarle a evitar errores comunes y aplicar las mejores prácticas, como la reducción de sesgos en el conjunto de datos.
Los servicios de consultoría en IA incluyen:
- Evaluar el grado de madurez de la transformación digital de su empresa hacia la IA .
- Identificación de áreas donde el aprovechamiento de los sistemas de IA o el aprendizaje automático puede generar valor.
- Formular una estrategia de IA para lanzar nuevos productos/servicios piloto.
- Desarrollando soluciones de IA.
- Capacitación de sus empleados para las próximas implementaciones de tecnología de IA.
3.2. Servicios de IA del sector público
Las organizaciones del sector público utilizan cada vez más los servicios de IA para modernizar sus operaciones y mejorar la prestación de servicios, al tiempo que operan bajo requisitos regulatorios y de rendición de cuentas más estrictos que las empresas privadas. En consecuencia, la adopción de la IA en el ámbito gubernamental suele comenzar con servicios de asesoramiento y consultoría que establecen marcos de gobernanza, directrices éticas y planes de implementación.
Los organismos públicos también aplican servicios de IA al procesamiento de documentos, la priorización de casos, la interacción con los ciudadanos y el apoyo a la toma de decisiones internas, con especial atención a la transparencia y el cumplimiento normativo.
3.3. Reclutamiento de talento en IA
A medida que crece la demanda de expertos en IA, la captación de talento en este campo se ha vuelto esencial para mantener la competitividad. Las empresas se enfrentan a dificultades para encontrar científicos de datos e ingenieros de IA cualificados debido a la escasez de profesionales en este sector.
- Colaboración con servicios de reclutamiento bajo demanda : Las empresas se asocian con firmas de reclutamiento especializadas para acceder a profesionales de IA y ciencia de datos previamente seleccionados.
- Modelos de contratación flexibles : Incluyen una combinación de empleados a tiempo completo y expertos contratados por proyecto para satisfacer las necesidades dinámicas de cada proyecto.
Este enfoque permite ampliar rápidamente las capacidades de la IA al tiempo que se controlan los costes y se aumenta el acceso a habilidades especializadas.
3.4. Recopilación de datos
Los datos de alta calidad son fundamentales para entrenar modelos de IA eficaces. El desarrollo de conjuntos de datos para modelos de IA generativos y aplicaciones de aprendizaje automático a gran escala suele requerir un esfuerzo considerable.
- Colaboración con proveedores de recopilación de datos : Las empresas colaboran con proveedores que seleccionan y organizan conjuntos de datos específicos del dominio y de la tarea.
- Garantizar la relevancia y la escala : Los servicios están diseñados para adaptarse al contexto empresarial y proporcionar el volumen y la diversidad necesarios para un rendimiento fiable del modelo.
Estos servicios son especialmente valiosos en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático (LLM) , donde los datos de entrenamiento influyen en la precisión y la imparcialidad del modelo.
3.5. Servicios RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana)
RLHF es un enfoque dentro del amplio espectro del aprendizaje por refuerzo (RL). En RLHF, las recompensas habituales del entorno se combinan con la retroalimentación humana o se reemplazan por ella. Esto resulta especialmente útil cuando obtener recompensas del mundo real es poco práctico o demasiado costoso.
Colaborar con un socio de RLHF ofrece a las empresas flujos de trabajo estandarizados para entrenar modelos con retroalimentación humana. Un socio de RLHF aporta su experiencia en la integración de la perspectiva humana con el aprendizaje automático, garantizando que los sistemas de IA se entrenen de forma más segura, ética y alineada con los valores humanos.
Al colaborar con un socio especializado, las empresas pueden aprovechar este enfoque de formación híbrida sin la pronunciada curva de aprendizaje, acelerando los plazos de los proyectos de IA y logrando resultados más fiables y centrados en el ser humano.
Dado que la RLHF requiere un alto nivel de intervención humana, los proveedores de servicios suelen ofrecerla a través de una plataforma de crowdsourcing donde una extensa red de trabajadores lleva a cabo la RLHF en forma de microtareas.
3.6. Etiquetado de datos
El aprendizaje supervisado, un componente fundamental de muchos sistemas de IA, se basa en datos etiquetados con precisión para el entrenamiento. Se utilizan múltiples enfoques para generar conjuntos de datos etiquetados:
- Desarrollo interno : Los equipos internos se encargan de la anotación de datos utilizando estándares específicos de la empresa.
- Empleados subcontratados : Los contratistas externos etiquetan los datos siguiendo directrices detalladas.
- Agencias de etiquetado de datos : Empresas especializadas ofrecen servicios de anotación escalables con experiencia en el sector.
- Crowdsourcing : Un equipo de trabajo distribuido proporciona anotaciones a gran escala, lo que resulta adecuado para tareas menos especializadas.
Cada método admite diferentes etapas del ciclo de vida de la IA y varía en términos de control de calidad, escalabilidad y coste.
3.7. Competiciones de ciencia de datos
Las organizaciones pueden utilizar concursos de ciencia de datos para mejorar el desarrollo de modelos:
- Creación de modelos mediante crowdsourcing : Las competiciones atraen a desarrolladores y científicos de datos para resolver problemas de IA definidos.
- Enfoque operativo para equipos internos : Los equipos internos pueden concentrarse en implementar y mantener los modelos en lugar de crearlos desde cero.
Este modelo fomenta la innovación, reduce el tiempo de implementación y amplía el acceso a conocimientos especializados externos.
3.8. Plataformas de IA/MLOps
Las plataformas de IA y MLOps gestionan el desarrollo, la implementación y la administración de aplicaciones de IA:
- Creación e implementación de modelos a gran escala : Estas plataformas automatizan los flujos de trabajo, desde la preparación de datos hasta la monitorización de modelos.
- Integración con sistemas existentes : Permite una transición más rápida de modelos experimentales a productos de IA listos para la producción.
- Apoyo ala IA responsable : Proporciona herramientas para la detección de sesgos, la auditabilidad y el seguimiento del rendimiento.
Las plataformas de IA/MLOps permiten obtener resultados reales al poner en práctica los modelos de IA, reducir la latencia y mejorar la productividad en las iniciativas de IA.
4. Servicios de hardware e infraestructura de IA
A medida que los modelos de IA y aprendizaje automático aumentan en complejidad y tamaño, la demanda de hardware e infraestructura especializados ha crecido significativamente. Los requisitos computacionales para entrenar redes neuronales profundas, ejecutar simulaciones de aprendizaje por refuerzo o realizar millones de predicciones en tiempo real han superado las capacidades del hardware convencional.
4.1. Tipos de hardware especializado:
- GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico): Inicialmente utilizadas para la renderización de gráficos, las GPU ahora impulsan la IA con su procesamiento paralelo, ideal para cálculos de redes neuronales.
- TPU (Unidades de Procesamiento Tensorial): Los ASIC del Google, diseñados para el aprendizaje profundo, optimizan las operaciones con tensores para lograr un rendimiento de la red neuronal más rápido y eficiente.
- FPGA (Field-Programmable Gate Arrays): Reconfigurables después de su fabricación, las FPGA combinan la flexibilidad de la GPU y la especialización de la TPU, lo que permite el entrenamiento y la inferencia de la IA.
4.2. Infraestructura nativa de IA y computación de IA gestionada
A medida que las cargas de trabajo de IA aumentan en escala y complejidad operativa, los modelos de infraestructura tradicionales, centrados en el aprovisionamiento de recursos de hardware individuales, se vuelven difíciles de gestionar de manera eficiente. En respuesta, los servicios de infraestructura hacen cada vez más hincapié en modelos de entrega nativos de IA, diseñados específicamente para el entrenamiento, la implementación y la operación de sistemas de IA.
Estos servicios suelen proporcionar acceso gestionado a aceleradores, entornos de inferencia optimizados y regiones en la nube optimizadas para IA, transfiriendo la responsabilidad de la orquestación, el escalado y la disponibilidad del hardware al proveedor del servicio.
Al transferir la responsabilidad de la gestión de la infraestructura al proveedor de servicios, las organizaciones pueden centrarse en el desarrollo, las pruebas y la implementación de modelos de IA en lugar de gestionar la capacidad del hardware y las operaciones de bajo nivel del sistema. Esto facilita la escalabilidad de las cargas de trabajo de IA, desde la experimentación hasta la producción.
5. Monitoreo y mantenimiento del modelo
Los modelos de IA requieren atención continua tras su implementación para garantizar que sigan ofreciendo resultados precisos y fiables. Los datos que procesan los modelos pueden cambiar, un fenómeno conocido como deriva de datos . Si no se gestiona adecuadamente, la deriva de datos puede provocar una disminución del rendimiento del modelo y una toma de decisiones deficiente.
La monitorización de modelos se centra en el seguimiento del comportamiento y el rendimiento de los modelos en condiciones del mundo real. Implica la observación de métricas como:
- Precisión de las predicciones y tasas de error.
- Tiempo de respuesta y latencia.
- Calidad de los datos y coherencia de los datos de entrada.
- Equidad y sesgo en los resultados de los modelos.
La monitorización permite a los equipos detectar cuándo disminuye el rendimiento de un modelo o cuándo empieza a producir resultados inconsistentes.
El mantenimiento de los modelos incluye las actividades necesarias para que sigan siendo relevantes. Esto puede incluir:
- Reentrenar los modelos con datos actualizados o adicionales.
- Ajustar los parámetros para reflejar las nuevas condiciones del mercado.
- Validar los modelos para garantizar el cumplimiento y la fiabilidad.
- Tras las pruebas, se están redistribuyendo las versiones mejoradas.
Colaborar con proveedores de servicios de monitorización y mantenimiento de modelos puede ayudar a las organizaciones a mantener un rendimiento constante y gestionar los riesgos operativos. Las actualizaciones y evaluaciones periódicas permiten que los sistemas de IA se mantengan alineados con los patrones de datos actuales, las necesidades del negocio y los requisitos normativos.
Conclusión
Muchas organizaciones están experimentando con IA, pero pocas logran convertir esos experimentos en valor empresarial sostenible. Esta brecha rara vez se debe únicamente al rendimiento del modelo. Con mayor frecuencia, refleja deficiencias en los servicios de soporte, la disponibilidad de datos, la integración y las operaciones en curso.
Los servicios de IA abordan estos desafíos cubriendo diferentes etapas del ciclo de vida de la IA:
- La IA como servicio reduce las barreras de entrada al proporcionar capacidades de IA listas para usar, como el procesamiento del lenguaje, la visión y el análisis, a través de plataformas en la nube que gestionan el alojamiento, el escalado y la integración de los modelos.
- El desarrollo de IA a medida cobra relevancia cuando las organizaciones necesitan soluciones adaptadas a sus datos, flujos de trabajo o limitaciones operativas, incluidos sistemas que puedan actuar en múltiples herramientas y procesos en lugar de realizar tareas aisladas.
A medida que las iniciativas de IA maduran, los servicios internos de apoyo, como la consultoría, la preparación de datos, el soporte para el entrenamiento de modelos y las operaciones de aprendizaje automático (MLOps), desempeñan un papel fundamental en el traslado de los modelos desde los prototipos hasta la producción.
Las organizaciones que consideran la IA como una capacidad continua, respaldada por una combinación de estos servicios, están mejor posicionadas para ir más allá de la experimentación. En lugar de ver la IA como una implementación puntual, la integran en sus operaciones centrales, lo que permite que los sistemas evolucionen junto con los datos, los procesos y las necesidades organizativas.
Preguntas frecuentes
Los servicios de IA abarcan todo el ciclo de vida de la IA, desde la experimentación hasta la producción. Incluyen plataformas de IA como servicio, desarrollo de IA a medida, preparación de datos y soporte para el entrenamiento, servicios de infraestructura y computación, y monitorización de modelos. Al confiar en estos servicios, las organizaciones pueden integrar la IA en sus operaciones de forma más eficiente y con menor riesgo.
Los servicios de IA ayudan a las organizaciones a adoptar la inteligencia artificial de forma más eficaz, abordando desafíos comunes como la falta de experiencia, la preparación de datos, la integración y el mantenimiento continuo. Al recurrir a servicios externos, las empresas pueden implementar la IA más rápidamente, escalarla con mayor fiabilidad y mantener los sistemas operativos a medida que cambian los datos y los requisitos.
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