Servicios de consultoría de IA

La IA o inteligencia artificial es una rama de la informática que se centra en diseñar y crear máquinas que imitan la inteligencia humana y reaccionan y piensan como humanos. El mayor beneficio de la IA es que puede procesar una cantidad sustancial de datos de una manera que nosotros no podemos. Y si le proporcionamos datos suficientes, puede tomar decisiones, reconocer patrones e incluso emitir juicios similares a los humanos.

Hoy en día, la IA está en el centro de aplicaciones como la clasificación y el reconocimiento de imágenes y de numerosos sistemas de predicción, como los sistemas de semáforos. Desde automóviles autónomos hasta chatbots de IA como Bard de Google, Alexa de Amazon y Siri de Apple y herramientas de IA generativa como ChatGPT, DALL-E y Midjourney, la IA ahora se ha convertido en parte de nuestra vida diaria.

La consultoría en IA implica trabajar con empresas para comprender cómo se puede aplicar la IA a su industria y idear una estrategia para implementarla. Su objetivo principal es derribar las barreras para la adopción de la IA debido al acceso limitado a la experiencia y el alto costo de crear aplicaciones de IA.

Los servicios de consultoría de IA ayudan a las empresas a desbloquear el verdadero potencial de la IA y cómo puede impulsar el crecimiento y mejorar las operaciones. También es necesario porque:

• La IA no solo es compleja sino que también evoluciona constantemente, lo que dificulta que las empresas comprendan cómo pueden implementarla para su caso de uso.
• Muchas empresas no logran aprovechar el verdadero potencial de la IA o no saben cómo aplicarla a su industria específica.
• La implementación de la IA no sólo es costosa: requiere una cantidad significativa de tiempo y recursos, y para garantizar que las empresas aprovechen al máximo su inversión, necesitan orientación experta.

En AI Superior, aprovechamos un sólido motor de IA y algoritmos avanzados para brindar información valiosa y garantizar resultados transformadores.

Un consultor de inteligencia artificial es alguien que ayuda a las empresas a comprender la IA y les brinda orientación integral sobre la implementación, el mantenimiento y la optimización de soluciones basadas en IA. Estos profesionales trabajan con empresas grandes y pequeñas y realizan una variedad de tareas, tales como:

• Evaluar el potencial de la IA para una empresa
• Identificar y determinar cómo la IA puede impulsar el crecimiento y mejorar las operaciones.
• Desarrollar una estrategia integral para la implementación de IA basada en las necesidades de la empresa.
• Ayude a seleccionar, integrar, personalizar e implementar modelos de IA
• Ayudar a optimizar las soluciones de IA para mejorar el rendimiento de la inversión y el rendimiento.
• Proporcionar soporte y mantenimiento continuos para los sistemas de IA.
• Gestiona diferentes proyectos impulsados por IA
• Desarrollar estrategias futuras para que las empresas se expandan.

Las actividades de consultoría de IA se pueden dividir en términos generales en cinco categorías:

Desarrollo de estrategias: Las actividades de desarrollo de estrategias implican evaluar la preparación de su empresa para la adopción de la IA y elaborar un plan de acción. Los consultores de inteligencia artificial suelen reunirse con los clientes para determinar áreas de integración de IA y enumerar las herramientas necesarias para su adopción. El objetivo aquí es crear las canalizaciones de datos y la infraestructura de TI necesarias para integrar la IA con los sistemas existentes de la empresa y garantizar el desarrollo de sistemas de IA que garanticen la aceptación positiva de los usuarios.

Prueba de concepto: Es esencial determinar la viabilidad y el impacto de una solución de IA antes de implementarla a mayor escala. Muchos proyectos de IA acaban abandonándose debido a la falta de análisis y evaluación. Es por eso que nuestros consultores de IA prueban primero un sistema a pequeña escala para ayudarlo a elegir una solución con viabilidad comercial, reduciendo el riesgo de falla.

Implementación: Una vez que se implementa un plan y se considera viable una solución de IA, la empresa de consultoría de IA trabaja para implementar el proyecto. Esto implica construir el marco necesario, seleccionar y personalizar el modelo e integrar la solución de IA con el sistema existente.

Mejoramiento: Los consultores de inteligencia artificial optimizan continuamente los modelos implementados para mejorar la calidad de los resultados y garantizar el mayor retorno de la inversión.

Mantenimiento: Las actividades de mantenimiento generalmente implican verificar periódicamente los sistemas en busca de errores y actualizar funciones para garantizar que las empresas brinden servicios de primer nivel a los clientes que utilizan IA.

El precio de la consultoría en IA puede variar según el alcance, los requisitos y la complejidad del proyecto. Otros factores como las necesidades de personalización, la disponibilidad de datos y los requisitos de integración también influyen en el precio. Si bien no podemos proporcionar una cifra exacta por adelantado sin conocer el proyecto, nuestros servicios de consultoría en IA generalmente comienzan desde unos pocos miles de euros y pueden aumentar a partir de ahí dependiendo de la naturaleza de su proyecto. Tenemos un modelo de precios transparente y ofrecemos opciones de precios flexibles junto con planes fijos de desarrollo de IA para nuevas empresas.

El ciclo de vida del proyecto de IA es un enfoque estructurado para el desarrollo de soluciones de IA que sigue el ciclo de desarrollo de software existente y al mismo tiempo aborda los desafíos únicos que presentan los proyectos de IA/ML. El ciclo de vida comprende varias fases, cada una con sus propios objetivos, propósito y criterios de garantía de calidad, que deben cumplirse antes de que el proyecto pueda pasar a la siguiente etapa. Las etapas del ciclo de vida del proyecto de IA son:

Recopilación y análisis de requisitos: Esta etapa implica comprender el problema y cómo puede ayudar una solución de IA. En esta etapa se cubren los requisitos, objetivos y limitaciones del proyecto.

Análisis, adquisición y preparación de datos: El equipo analiza los datos existentes que se utilizarán para entrenar y evaluar el modelo de IA. Los canales de recopilación, limpieza y preprocesamiento de datos se crean para garantizar la calidad de los datos.

Modelo de desarrollo: Esta etapa implica elegir los algoritmos correctos, configurar parámetros e hiperparámetros, entrenar el modelo utilizando los datos preparados en la etapa anterior y experimentar para obtener los mejores resultados.

Validación prospectiva: En esta etapa, se evalúa el desempeño del modelo para garantizar que cumpla con los criterios predefinidos y el nivel deseado de confiabilidad y precisión.

Implementación del modelo: Luego, el modelo desarrollado y la canalización de datos se integran en el entorno objetivo (los procesos del cliente). Esto puede implicar una variedad de actividades, incluida la integración del modelo con los sistemas heredados existentes, garantizar la escalabilidad, probar el sistema integrado para verificar su funcionalidad adecuada y solucionar cualquier problema que pueda ocurrir.

Validación retrospectiva: El modelo se prueba y valida una vez más en el entorno de producción para garantizar que cumple con el estándar de calidad deseado.

Monitoreo y optimización: El modelo de IA se monitorea constantemente para verificar su desempeño y garantizar que no haya anomalías. Se realizan mejoras y actualizaciones periódicamente para mejorar la capacidad del modelo y garantizar que satisfaga las necesidades comerciales cambiantes.

El tiempo que lleva finalizar el ciclo de vida del proyecto de IA depende de varios factores, incluida la disponibilidad de datos, la complejidad del problema que se pretende resolver y la escalabilidad que se busca. Puede llevar desde varias semanas hasta algunos meses; podremos ofrecerle una mejor estimación del tiempo una vez que sepamos más sobre sus necesidades.

Los datos son esenciales para cualquier proyecto de IA: son necesarios para entrenar modelos y hacer que realicen tareas específicas como predecir cosas y aprender patrones. Sin datos, es imposible entrenar un modelo de IA preciso y de buen rendimiento que satisfaga sus necesidades. En teoría, se pueden utilizar datos realistas generados aleatoriamente para crear un prototipo, pero la relevancia, la calidad y la cantidad de los datos influyen en gran medida en el rendimiento de un sistema de IA. Y si desea incorporar e implementar con éxito la IA en su negocio, es esencial contar con suficientes datos relevantes y de alta calidad.

Los datos necesarios para la IA dependen de la naturaleza de su proyecto y de los objetivos que desee alcanzar. Por ejemplo, necesitará datos de texto para PNL, datos de imágenes si su proyecto involucra visión por computadora o datos de sensores para aplicaciones de IoT. Independientemente de su caso de uso, los datos deben reflejar con precisión los escenarios del mundo real con los que eventualmente se encontrará la IA para obtener un modelo altamente confiable.

Normalmente, los datos que necesita se pueden dividir en cuatro categorías:

• Datos de entrenamiento que representan el dominio del problema. Debe estar etiquetado para indicar los resultados deseados.
• Datos de validación utilizados para ajustar y evaluar el modelo de IA. Ayuda a optimizar la precisión del modelo y evaluar su rendimiento.
• Datos de prueba utilizados para evaluar el modelo entrenado. Este conjunto de datos debe ser diferente de los datos de entrenamiento y validación para garantizar una evaluación imparcial del rendimiento del modelo.
• Datos de producción que el modelo implementado utiliza para realizar sus tareas en un entorno de producción.

En AI Superior, nos encargamos de la preparación de datos por usted. Le ayudamos a recopilar y organizar los datos, limpiarlos para eliminar errores e inconsistencias y preprocesarlos para hacerlos más adecuados para desarrollar un modelo de IA, para que no tenga que preocuparse por pasar por todas esas molestias. Con nuestros servicios de habilitación de datos, podemos ayudarlo a aprovechar el verdadero poder de sus datos, permitiéndole alcanzar con éxito sus objetivos.

Puede saber si está listo para adoptar la IA en su proyecto tomándose primero el tiempo para analizar qué es realmente la IA. Luego, analice los problemas a los que se enfrenta actualmente y cómo la IA puede ayudar a resolverlos. Una vez que tenga una lista de ideas, utilice los servicios de consultoría de inteligencia artificial para analizarlas y elegir la mejor que resuelva su problema de manera eficiente. Luego, su asesor podrá ayudarle a hacer realidad su idea.

Hoy en día, la IA se utiliza para una variedad de aplicaciones, pero se utiliza principalmente para sistemas expertos para la toma de decisiones y predicciones impulsadas por IA, chatbots impulsados por IA que aprovechan la PNL y el reconocimiento de voz, y sistemas inteligentes que utilizan visión artificial.
Las empresas, en particular, han recurrido a la IA para realizar pronósticos en tareas como la planificación de la fuerza laboral, la optimización del inventario, las aplicaciones de diagnóstico médico y las ventas. El uso de la IA para la toma de decisiones y la predicción permite a las empresas identificar oportunidades y comprender los patrones de comportamiento y las necesidades de los clientes.

De manera similar, la mayoría de las empresas ya utilizaban algún tipo de chatbot sin IA para brindar asistencia a los clientes, pero los chatbots conversacionales con IA llevan el servicio al cliente a un nivel completamente nuevo. Garantizan una mayor capacidad de respuesta y brindan una experiencia más personalizada al aprovechar la PNL para comprendernos y brindar un soporte similar al humano. Tanto las empresas grandes como las pequeñas, e incluso los bancos, utilizan asistentes y chatbots de IA para atender mejor a los clientes.

Otras aplicaciones de la IA incluyen la IA para marketing, donde las empresas utilizan la tecnología para sacar más provecho de su presupuesto, la IA en el sector bancario para la detección y prevención de fraudes, los asistentes impulsados por IA, la IA para vehículos autónomos y la IA para el procesamiento para ayudar a las empresas a procesar datos de forma más rápida y eficiente.