Arquitectura y … – Blog de Calsoft

En el panorama digital en rápida evolución, las empresas se esfuerzan por revolucionar sus operaciones comerciales para mantenerse competitivos en el mercado con la ayuda de las plataformas de IA empresariales. La integración de las últimas tecnologías, como la IA generativa (Gen AI), puede optimizar las operaciones comerciales con una mejor eficiencia a través de la automatización y la toma de decisiones basadas en datos. ¡Viene la importancia de Enterprise AI! Enterprise AI es un subconjunto de software empresarial que permite a las empresas lograr una mayor eficiencia, productividad y rentabilidad.

¿Qué es una solución empresarial de IA?

Una solución de IA Enterprise es una tecnología mejorada y mejorada diseñada y desarrollada para resolver desafíos y restricciones comerciales, lo que permite operaciones mejoradas. Las soluciones de IA Enterprise dan como resultado un punto donde la gestión y la implementación ocurren desde una sola ubicación, racionalizando la ingestión de datos, la capacitación del modelo y la implementación del modelo. Este proceso abarca todo, desde la importación de datos hasta la capacitación y la eventual implementación del modelo. Esto ayuda a las arquitecturas de IA empresariales a ayudar a las organizaciones a automatizar los procesos de toma de decisiones. Las capacidades de estas plataformas van desde la minería de datos de texto hasta el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la visión por computadora, entre otras funcionalidades.

La aplicación Enterprise AI consiste en chatbots de servicio al cliente para interactuar con los clientes en tiempo real, comprender y responder a la participación del cliente en tiempo real y sistemas de detección de fraude para clasificar la actividad fraudulenta.

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¿Por qué y cómo construirlo?

Para superar la evolución tecnológica, las empresas deben adoptar las últimas tendencias y tecnologías para mantenerse competitivos. La integración de la IA en procesos y operaciones comerciales ayuda a las empresas a realizar servicios sin problemas y excepcionales a los usuarios finales. Por lo tanto, Enterprise AI ha ganado más tracción en las empresas para apuntalar una mayor productividad y una mayor eficiencia operativa. Ahora, profundicemos en cómo construir una solución de IA empresarial.

El proceso de desarrollo para las soluciones empresariales de IA puede variar según la madurez de la IA de cada organización y las necesidades comerciales. La arquitectura específica y la inclusión de componentes clave pueden variar según el tamaño, la industria, el panorama de datos y la madurez de la IA de la empresa. Una plataforma Enterprise AI bien diseñada proporcionará una base integral, escalable y segura para que las organizaciones aprovechen las capacidades de AI y aprendizaje automático para impulsar el éxito comercial. La siguiente imagen ilustra los componentes arquitectónicos clave y el flujo de trabajo de desarrollo de Enterprise AI.

Los componentes arquitectónicos de una plataforma AI empresarial generalmente incluyen los siguientes elementos clave:

• Ingestión y gestión de datos en Enterprise AI: Las plataformas de IA recopilan, limpian y almacenan datos estructurados y no estructurados de bases de datos, dispositivos IoT, fuentes en línea y sistemas internos. Este paso garantiza entradas confiables para análisis y capacitación posteriores.
• Ingeniería de características e integración de BI: Estas plataformas ofrecen herramientas para la ingeniería de características, la visualización y el etiquetado de datos. La integración con los sistemas de inteligencia empresarial (BI) permite información de datos avanzadas.
• Marcos de desarrollo de modelos de IA: Soporte para marcos populares de ML y DL como TensorFlow, Pytorch y Scikit-Learn, junto con IDES para la experimentación, permite el desarrollo del modelo de IA escalable.
• Implementación de modelo contenedorizado: Utilizando las herramientas de contenedores (p. Ej., Docker) y de orquestación (p. Ej., Kubernetes), las empresas pueden implementar modelos en la configuración en tiempo real o por lotes al monitorear el rendimiento del sistema.
• AI Lifecycle Management y Control de versiones: AI Lifecycle Management incluye control de versiones modelo, reentrenamiento automatizado, monitoreo del rendimiento y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de la industria.
• Flujos de trabajo de IA colaborativos: Las plataformas permiten el desarrollo de modelos basados en el equipo con acceso basado en roles y herramientas de automatización que admiten la colaboración entre los equipos de ciencia de datos y TI.
• Modelops e integración operativa: Con las tuberías de CI/CD para el aprendizaje automático, las empresas pueden integrar los modelos de IA en la infraestructura existente, implementar sistemas de alerta y administrar el rendimiento a escala.
• Infraestructura de cálculo escalable: Soporte para recursos de cálculo elástico, como grupos de GPU e infraestructura en la nube, garantiza la escalabilidad de los datos y la complejidad del modelo.
• Seguridad y gobierno empresarial de IA: Las características robustas de grado empresarial como cifrado, control de acceso, registro de auditorías y políticas de IAM están integradas para satisfacer las necesidades de cumplimiento de datos y seguridad.

Flujo de trabajo de desarrollo de AI Enterprise:

• Identificar qué problema comercial existe: El problema comercial o lo que la opción AI debe administrar debe definirse claramente. Esto implica indicar los resultados esperados, los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las repercusiones para la empresa.
• Evaluar la preparación de datos: Evaluar la preparación de datos implica observar si hay suficiente información disponible en estos conjuntos en términos de su disponibilidad, consistencia, calidad y patrones de accesibilidad, entre otros.
• Diseñe la arquitectura de soluciones: Identifique las técnicas y algoritmos de IA correctos para resolver nuestro problema comercial (por ejemplo, aprendizaje automático (ML), aprendizaje profundo (DL), procesamiento del lenguaje natural (PNL)).
• Despliegue e integrar el modelo: Empaque los modelos AI para su implementación, asegurando que sean escalables, seguros y cumplan con los estándares empresariales.
• Desarrollar y entrenar el modelo: Seleccione los marcos y herramientas de IA apropiados para el desarrollo y la experimentación del modelo. Evaluar el rendimiento del modelo.
• Preparación de datos e ingeniería de características: El modelo de capacitación recopila, limpia y transforma fuentes de datos relevantes. La ingeniería de características extrae atributos importantes de los datos.
• Mejorar e iterar continuamente: Para monitorear continuamente el rendimiento de la solución AI modelops para automatizar el modelo LCM y el proceso de implementación.
• Garantizar la gobernanza y la IA responsable: Asegurar el cumplimiento de las normas sobre los problemas de privacidad de los datos, hasta medidas que facilitan la capacidad de aquellos que usan estos sistemas para interpretar por qué se tomaron ciertas decisiones.

Reunir estos diversos componentes y desarrollar una solución de IA empresarial que satisface las necesidades comerciales específicas no es una hazaña media. La integración de componentes arquitectónicos clave de la IA empresarial y el flujo de trabajo de desarrollo condujo a la arquitectura de IA empresarial como se muestra en la imagen a continuación:

A lo largo de este proceso de desarrollo, es esencial adoptar un enfoque colaborativo e iterativo, que implica equipos interfuncionales (por ejemplo, negocios, ciencia de datos, TI, cumplimiento) para garantizar que la solución de IA empresarial se alinee con los objetivos estratégicos de la empresa y entrega los resultados comerciales deseados. El uso de tecnologías eficientes como el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) se puede permitir realizar una mejor solución o marco de aplicaciones para admitir servicios de IA empresariales.

Sin embargo, desarrollar una solución de IA empresarial no está exenta de desafíos.

Desafíos en el desarrollo empresarial de IA

Al desarrollar una plataforma AI Enterprise, deberá alinear los modelos AI con los objetivos comerciales. Pero esta no es una tarea simple y puede dar lugar a desafíos que surgen en diferentes áreas, como se enumera en la tabla a continuación.

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Beneficios de integrar la IA empresarial en los procesos comerciales

Cuando incorpora tecnología de IA corporativa en sus operaciones, desata algunas capacidades ocultas. El papel de IA en cualquier organización es facilitar las operaciones simplificadas, permitir elecciones informadas y promover la efectividad. Más allá de esto, tales plataformas pueden conducir a la delegación de funciones de rutina, por lo tanto, liberar a los empleados para manejar tareas más importantes, así como dar consejos inteligentes que guíen acciones comerciales a largo plazo.

La toma de decisiones en las empresas se mejora enormemente debido a agregar inteligencia artificial, lo que proporciona inteligencia basada en datos, desafiándole así pensar fuera de la caja y mejorar la planificación estratégica, así como las tácticas de resolución de problemas.

Y no olvidemos la experiencia del cliente. Las aplicaciones y servicios con alimentación de IA pueden elevar el compromiso, anticipar las necesidades y ofrecer interacciones personalizadas que atraigan y retengan a los clientes. Todo mientras garantiza una protección y cumplimiento de datos sólidos a lo largo de su implementación de IA.

Pero todo esto solo se puede lograr mediante el desarrollo de una solución de IA empresarial personalizada que considera las necesidades, limitaciones e infraestructura de TI únicas de su organización. Esto requiere múltiples consideraciones e integrar varios componentes, lo que puede convertirlo en un proceso complejo.

Conclusión

La construcción de una solución empresarial de IA puede resolver muchos desafíos comerciales aprovechando las tecnologías de IA apropiadas. Esto, a su vez, trae muchos beneficios, como operaciones mejoradas, una mejor eficiencia y crecimiento empresarial para seguir siendo competitivos en el mercado dinámico.

Calsoft, siendo un socio de tecnología primero, con más de 25 años de experiencia, Calsoft ayuda a los clientes a resolver sus desafíos comerciales. Nuestra experiencia radica en la implementación del modelo de IA, la integración de datos y la arquitectura empresarial de IA. Explore las soluciones de AI de Calsoft que satisfacen sus necesidades específicas.

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