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Inteligencia Artificial como Servicio

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Cuando pensamos en incorporar Inteligencia Artificial en nuestras aplicaciones debemos tener en cuenta muchos factores. Pero principalmente debemos centrarnos en la problemática que deseamos resolver, ya que hay muchas formas de solventar un problema.

No siempre podemos crear un modelo de inteligencia artificial desde cero, ya sea por presupuesto disponible, por los tiempos a cumplir u otro factor. En estas ocasiones se pueden barajar opciones como los servicios preconstruidos, creados y gestionados por las diferentes Cloud públicas, como Azure, Amazon Web Services o Google Cloud Platform, que nos ofrecen la posibilidad de hacer más inteligentes nuestras aplicaciones de una manera más sencilla.

 

¿Cómo funcionan?

Cada vez son más los diferentes servicios que ofrece la inteligencia artificial lista para su consumo. Estos servicios nos son ofrecidos como una API a la que cualquier desarrollador puede acceder e integrar en sus aplicaciones y nos abstrae de la complejidad que rodea los proyectos de inteligencia artificial, tales como configuración de la infraestructura, programación de los modelos, ciclo de vida de la aplicación, reentreno y mantenimiento del modelo. Además, nos permite centrarnos y poner el foco en la aplicación que consumirá el servicio, aparte de ofrecernos agilidad, rapidez, reducciones de tiempo y dinero, ya que en la mayoría de estos servicios se paga por llamada a la API: si no se consume el servicio no se paga, lo que se traduce en un ahorro de la aplicación a largo plazo.

 

Qué pueden hacer

Los Servicios Inteligentes disponen de una gran variedad de habilidades como el Análisis de imágenes, varios tipos de reconocimiento facial, como rasgos y expresión de la persona, detección de objetos usuales, o incluso reconocimiento de caracteres en una imagen. Incorporar estos servicios a nuestra aplicación puede resultar interesante si queremos tener un valor agregado de las imágenes que suben nuestros usuarios y conocer más sobre ellos. Además, podemos no solo saber de nuestros usuarios, sino que también podemos entenderlos y comunicarnos con ellos mediante servicios de Comprensión y Comunicación, transcribir audio a texto y viceversa, servicios de traducción, análisis de documentos y procesamiento del lenguaje natural, este último usado por Agentes Virtuales como Alexa o Google Home o incluso Chatbots y Voice-Bots conversacionales. Gracias a este servicio podemos aproximarnos a lo que un usuario desea sin que éste lo diga explícitamente.

 

Tendencia

Los servicios de reconocimiento del lenguaje natural han sido los primeros en permitir la customización, y cada vez más se apuesta por una preconfiguración de los servicios permitiendo una personalización adaptada del servicio a nuestro caso de uso. Podemos reconocer imágenes con objetos que nosotros deseemos e identificarlos mediante un entrenamiento previo todo ello mediante llamadas API, además de poder reentrenar nuestro servicio logrando cada vez mejores resultados. Otro ejemplo de este tipo de servicios es el creado por Azure en el que nos permite identificar el hablante mediante la voz, (Más información de este tipo servicio en este post que escribí en Medium aquí.)

Hay que decir que Microsoft Azure está llevando este tipo de servicios a otro nivel, además de permitir cada vez más la personalización. Han teniendo en cuenta las problemáticas en los planteamientos de arquitectura de aplicaciones, burocracia de las compañías u otros factores, por lo que están apostando por la posibilidad de poder usar estos servicios de manera local, lo que se traduce en un pequeño avance para que los clientes con una filosofía legacy brindando la oportunidad de poder hacer sus aplicaciones más inteligentes y modernas de cara al futuro.

Víctor Manuel Muñoz

Víctor Manuel Muñoz

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