Desde aproximadamente 2015 más o menos, el software de inteligencia artificial ha disfrutado de una explosión de inversión. En 2020, las empresas se han dado cuenta: si no estamos de acuerdo con la IA, nos estamos quedando atrás. La inteligencia empresarial por sí sola ya no es suficiente.
Y así, legiones de empresas están comprando software de inteligencia artificial. Pero el mercado en sí no está formado, es confuso, está experimentando cambios rápidos y, en algunos casos, vende vapores. Para agravar el problema: muchos de los proveedores de inteligencia artificial son equipos relativamente jóvenes. Y los compradores a menudo carecen de la sofisticación y el talento interno para ser compradores rigurosos e informados.
Analizamos aquí los mejores softwares de inteligencia artificial y qué debemos tener en cuenta a la hora de escoger uno.
Indice
Beneficios del software de inteligencia artificial
El mejor software de inteligencia artificial brinda una enorme ventaja competitiva a las empresas que lo implementan. El software y las herramientas de las principales empresas de inteligencia artificial son capaces de realizar hazañas notables, si las implementa personal capacitado con un objetivo claro.
El software de inteligencia artificial y aprendizaje automático puede, en teoría, automatizar los procesos comerciales, permitir que el personal humano trabaje de manera más productiva y aumentar en gran medida la experiencia del cliente. Este software de inteligencia artificial puede digerir niveles masivos de análisis de datos y análisis predictivo y, por lo tanto, actualizar los resultados de su equipo de administración. La IA puede aprovechar la computación en la nube para obtener una mayor potencia informática, lo que le permite extraer datos a un ritmo más rápido.
Sin embargo, hay una verdad inevitable sobre el software de IA: la tecnología es excepcionalmente nueva.
La IA en sí no es nueva; ha existido durante décadas. La IA sufrió un «invierno de IA» a principios de la década de 1990, después de que los avances de la década de 1980 no estuvieran a la altura de las expectativas. La inversión se marchitó y los sueños de robots parlantes se desvanecieron.
Se prevé que el mercado del software de inteligencia artificial crezca a un ritmo exponencial en los próximos años, impulsado por los cuatro sectores clave del sector del software de inteligencia artificial.
Cómo elegir un software de inteligencia artificial
A la hora de elegir un software de inteligencia artificial, debes tener en cuenta lo siguiente.
Investigación profunda
El software de inteligencia artificial no es como otro software, ya que la complejidad de la tecnología, el software que aprende, significa que es difícil entender completamente cómo funcionará hasta que tu equipo se acostumbre a él. Claro, tus equipos deben acostumbrarse a cualquier nuevo programa de software, pero esa nueva aplicación de programación no presentará el obstáculo que ofrece el software que automatiza el departamento de TI.
Cuando compres IA, deberás profundizar en el conjunto completo de funciones, las revisiones y las conversaciones en profundidad con tus compañeros y representantes de ventas. No es simple, no esperes que lo sea.
Qué deseas lograr
Quizás desees hacer algo claramente definible, como automatizar un proceso de oficina; en ese caso, un proveedor como una empresa de automatización robótica de procesos será suficiente. O simplemente quieres construir un chatbot; hay muchas opciones de IA para esto. Pero hagas lo que hagas, debes tener claros tus objetivos antes de empezar a comprar. El mercado de la IA es lo suficientemente confuso sin saber, con claridad, sus objetivos de antemano.
Limita el alcance
Un hecho que los proveedores de IA probablemente no te dirán: solo un porcentaje muy pequeño de empresas ha implementado con éxito la IA en el mundo real. Entonces, cuando compres una solución de inteligencia artificial, considera un comienzo modesto, uno que la gerencia y el personal puedan digerir por completo, en lugar de una solución integral que podría derribar una división comercial a medida que el personal lidia con un conjunto de habilidades confusas.
Compra a proveedores especializados
Muchas empresas compran servicios de IA de una de las empresas líderes en la nube, todas las cuales venden servicios de IA con una variedad de opciones, desde ML hasta herramientas de automatización de IA de nicho. La ventaja de comprar servicios de IA de un gran proveedor de nube es que:
- sabes que estarán presentes e invertirán en su línea de productos, y
- la oferta de IA de la nube pública interoperará con el resto de su línea de productos.
La conclusión aquí es que, a largo plazo, es probable que no compres una herramienta de inteligencia artificial, sino que establezcas una relación con un proveedor de inteligencia artificial. ¿Tienen la profundidad del producto para respaldar una relación comercial prolongada?
Forma a tu personal
Este es un gran problema: los profesionales de la inteligencia artificial son muy costosos de contratar. Por lo tanto, asegúrate de que tu personal esté equipado para comprender y / o modificar un software de IA determinado antes de comprarlo. Lo que conduce a una preocupación clave relacionada: las empresas de inteligencia artificial saben que no pueden vender soluciones como el software retractilado anticuado. Si van a permanecer en el negocio, deben estar preparados para brindar un soporte al cliente serio. ¿Tu posible proveedor tiene un buen historial de soporte de IA?
Mejor software de inteligencia artificial
Aquí tienes el mejor software de inteligencia artificial.
TensorFlow
Lanzado por Google, el nombre TensorFlow prácticamente se ha convertido en sinónimo de aprendizaje automático. Significativamente, TensorFlow es gratuito y de código abierto, y este modelo abierto ha permitido su difusión a una importante comunidad de desarrolladores, empresas y entre las comunidades científicas y académicas.
Esta misma arquitectura abierta permite que se utilice de forma flexible para el cálculo por GPU (unidades de procesamiento gráfico, el hardware «supercargado» que impulsa la IA) o CPU (unidad de procesamiento central, el hardware no tan rápido). Tensorflow es posiblemente la principal herramienta de inteligencia artificial del mundo para crear e implementar modelos de aprendizaje automático.
H2O.Ai
Con la misión de «IA para todos», H20 ofrece un conjunto diverso de productos de software de IA. Estos incluyen una plataforma de aprendizaje automático de código abierto, una integración de código abierto con Spark y una herramienta llamada AutoML, que realiza un aprendizaje automático automatizado escalable.
Quizás lo más interesante sea H2O Q, que permite a las empresas crear sus propias aplicaciones de inteligencia artificial. Estas aplicaciones de inteligencia artificial cuentan con una variedad de paneles, actualizados con datos en tiempo real, que pueden obtenerse de muchos conectores, para permitir una especie de narración de datos basada en inteligencia artificial.
Infosys Nia
Especializada en aprendizaje automático, aprendizaje profundo y gestión de datos, la plataforma Nia permite a las empresas crear arquitecturas de IA en su infraestructura interna. El conjunto de herramientas AIOps de Nia integra modelos de inteligencia artificial y automatización en las operaciones de TI. DocAI de la compañía emplea procesamiento de lenguaje natural y búsqueda inteligente para procesar de manera más eficiente grandes cantidades de documentos comerciales, lo que acelera el acceso a los datos.
De manera similar, el análisis de contratos de Nia implementa el aprendizaje automático para escanear y «leer» documentos legales densos con pocas horas de trabajo. En esencia, Nia está utilizando IA para consumir datos más rápidamente y convertirlos en una dirección viable.
Plataforma de Inteligencia Artificial de Google
Piensa en Google AI Platform, que se beneficia de Cloud Cloud Platform, como el conjunto de herramientas para convertir una idea en una solución de software de inteligencia artificial a gran escala. El conjunto de herramientas de inteligencia artificial de Google de código abierto ofrece una variedad de herramientas, que incluyen TensorFlow y TPU, o unidades de procesamiento Tensor, que es un acelerador de inteligencia artificial desarrollado por Google.
Esto, junto con Kubeflow y otras herramientas clave de IA y ML, permite a las empresas crear sus propias implementaciones de IA que pueden ejecutarse en las instalaciones o en Google Cloud, sin grandes ajustes de código para ninguno de los entornos. En esencia, utiliza el entorno de software y hardware de Google AI, que se actualiza constantemente, para construir su propia AI.
Azure Machine Learning
Ofrece un estudio de producción de ML definitivo. Con un movimiento agresivo para ganar participación de mercado en un campo cada vez más concurrido de proveedores de aprendizaje automático, Azure ML ofrece su plataforma de ML exhaustiva sin costos iniciales y con el método de «pagar solo por lo que usa».
El conjunto de herramientas de Azure incluye MLOps, que se puede pensar en DevOps para ML; mejora enormemente el flujo de trabajo de ML. Azure también tiene un conjunto completo de funcionalidades para proteger y gobernar sus datos, con miras a evitar sesgos que distorsionan los resultados del modelo ML. Naturalmente, las soluciones de Azure ML son completamente interoperables con la nube de Azure, lo que es una gran ventaja para este conjunto de herramientas de IA.
IBM Watson
La solución IBM Watson AI es extensa, con una biblioteca completa de soluciones y enfoques bajo un nombre, todos destinados a ofrecer un servicio impulsado por AI o incorporar AI en sus sistemas y aplicaciones. Esto puede ser tan pequeño como la funcionalidad de un chatbot que ofrece una respuesta guiada para aplicaciones orientadas al consumidor, o tan amplio como los sistemas basados en IA para organizar y analizar vastos repositorios de datos de formas más eficientes y conscientes de los costes.
También se incluye: un sistema impulsado por IA que mejora y simplifica las operaciones de TI. Y, al igual que otros grandes actores de este mercado, la solución de inteligencia artificial de IBM se beneficia de tener una de las plataformas líderes, IBM Cloud.
Engati
Probablemente, el uso más común del software de inteligencia artificial en los negocios es el chatbot, que es la especialidad de Engati. La verdadera «magia» de la IA es que es un sistema que puede aprender y crecer por sí solo después de ser lanzado por humanos. Es particularmente importante para un chatbot, que debe aprender las interacciones humanas (después de lidiar con la docena de frases más comunes), así como la vertical de la industria.
La plataforma de chatbot de Engati ofrece una fabricación de IA rápida y relativamente simple (sin codificación real) para construir tu chatbot. En un guiño a la naturaleza cada vez más avanzada del desarrollo de la IA actual, un chatbot de Engati puede ofrecer un chat proactivo además del chat enlatado que todos conocemos tan bien.
Wipro Holmes
Tomar operaciones previamente ineficientes e impulsadas por humanos y automatizarlas es el núcleo de lo que impulsa la ventaja competitiva en los negocios de hoy. El desarrollo de la automatización, utilizando inteligencia artificial y un motor basado en la nube impulsado por datos, es el núcleo de operaciones de Wipro Holmes.
Wipro se refiere a la «hiperautomatización», que la empresa promueve como la conexión entre los algoritmos de desarrollo de IA y la creación de software de IA real y aplicado que funcione en el campo. La oferta de Holmes puede construir, monitorizar e incluso manejar las tareas de ingresos para una aplicación de inteligencia artificial que existe en un entorno de casos mixtos. Para ayudar a este proceso, se encuentran los activos de inteligencia artificial prediseñados. El objetivo final es configurar una empresa a gran escala mediante el uso de inteligencia artificial para impulsar procesos que son tan eficientes que pueden crecer con gran velocidad y agilidad.
BigML
Con seguidores en las comunidades académica científica y de desarrolladores, BigML es una plataforma de software que ofrece una variedad de herramientas de aprendizaje automático que permiten a los usuarios crear aplicaciones y que incluyen todo tipo de modelos de aprendizaje automático, predicción de series de tiempo y detección de anomalías para la seguridad.
Se promociona a sí mismo como una solución de extremo a extremo, que permite a los usuarios convertir los datos en modelos útiles que pueden estar integrados, en las instalaciones o de forma remota en la nube. Esto incluye aprendizaje supervisado y no supervisado y un menú de algoritmos ML prediseñados para acelerar la producción de sistemas viables. Como ventaja adicional, BigML ofrece un sistema de colaboración para que los equipos puedan trabajar juntos para construir sus modelos ML.
Ayasdi
Centrada en el aprendizaje automático, la plataforma de software y el conjunto de aplicaciones de Ayasdi ayudan a las empresas a crear sus propios modelos basados en datos para un amplio menú de casos de uso, desde la investigación hasta la seguridad, las aplicaciones industriales y los usos de fintech.
La solución empresarial de la compañía, AyasadiAI, emplea algoritmos geométricos y estadísticos, ML y análisis de datos para descubrir soluciones y comprender las líneas de tendencia. En esencia, la solución de la empresa ofrece un marco impulsado por IA para obtener más valor de los datos. La solución de software Ayasdi AI se puede implementar en las instalaciones o en la nube.
Hive
Considerándose a sí misma como “la primera empresa de IA de pila completa del mundo”, Hive ofrece una serie de herramientas basadas en IA y ML. Hive Predict permite a las empresas automatizar procesos con miras a la contención de costes. Moderation Suite de la compañía utiliza IA para filtrar contenido de audio, video y texto no deseado. Su conjunto de herramientas de cumplimiento de Planogram utiliza tecnología de aprendizaje profundo para ofrecer información sobre el entorno minorista.
Valohai
Piensa en Valohai como una especie de meta herramienta de IA, ya que ayuda a que los proyectos de aprendizaje automático se muevan más rápido y de manera más eficiente. La plataforma de la empresa puede automatizar MLOps, desde el cumplimiento hasta las pruebas. Valohai emplea un enfoque abierto para optimizar una serie de tareas y procesos empleados por los equipos de ML.
Cognitive Scale
La solución Cortex Certifai de Cognitive Scale crea lo que la compañía llama AI Trust Index, que tiene como objetivo evaluar una variedad de variables relacionadas con los riesgos en el modelo de datos. Esto involucra factores como la explicabilidad y el sesgo, sin duda un tema candente, ya que la IA asume un papel cada vez más importante en los negocios y la cultura.
Birdeye
Mediante el uso de una serie de herramientas mejoradas de IA y ML, Birdeye ofrece gestión de la experiencia del cliente. Su objetivo es mejorar la presencia en línea de una empresa, desde la recopilación de reseñas hasta la conversión de oportunidades de venta. Entre las herramientas se encuentran el análisis de la opinión del cliente y un motor de PNL llamado Athena, que puede anular la información de ML según se requiera en función de la situación.
DialogFlow
En la terminología de la IA, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un término de uso frecuente, es decir, un sistema de máquina que puede comprender (o producir un facsímil) el habla humana real, en toda su idiosincrasia. Sobre esta base, Dialogflow ofrece comprensión del lenguaje natural: la capacidad de traducir el procesamiento de IA al lenguaje humano. DialogFlow fue adquirido por Google en 2017 y sigue siendo una oferta distinta.