Llevando los enfoques científicos SOTA a la industria

Consideremos todas las ventajas y desventajas de ser pionero en la industria del aprendizaje automático e incorporar enfoques SOTA a su negocio.

En AI Superior, creemos firmemente que es esencial seguir los hallazgos académicos más recientes en ML, conocer los métodos de aprendizaje automático propuestos recientemente, conjuntos de datos de entrenamiento y todo lo que tiene importancia para mantener sus proyectos de ML como activos generadores de ingresos exitosos.

Por qué necesitamos el aprendizaje automático científico SOTA

La singularidad es lo que convierte a las empresas en actores fuertes. En la industria del aprendizaje automático, el nivel de competencia no era tan alto hace una década, cuando sólo unas pocas startups se atrevían a trabajar con ML. Pero hoy en día, cuando el aprendizaje automático se está convirtiendo en SOTA para empresas con muchos datos, se vuelve cada vez más importante estar un paso por delante de sus rivales.

La comunidad científica genera constantemente muchos hallazgos prometedores. No todos ellos llegarán pronto a la industria. Debería verlo como su oportunidad de realizar un nuevo hallazgo que nadie más en la industria ha descubierto todavía.

Recuerde que estos hallazgos a menudo nacen en el corazón de una universidad destacada que reunió a las mejores mentes científicas y mucha experiencia relevante. Puedes tocar los resultados que surgieron en un entorno único que nunca podrás recrear. Y, la mayoría de las veces, los trabajos académicos están disponibles de forma gratuita o por una pequeña tarifa.

Cuando logre adoptar SOTA ML en su negocio, puede esperar un gran impulso en el desempeño de su empresa. Los nuevos enfoques le permiten ampliar la gama de sus servicios, atraer nuevos clientes y convertir a los existentes en clientes leales a largo plazo. Sus clientes sabrán que ofrece algo que se destaca y les ayuda a desempeñarse mejor.

Además, con SOTA ML, puede comenzar a resolver problemas que no podrían manejarse de manera eficiente con los métodos existentes. Esto es especialmente importante para las empresas de servicios, como AI Superior, ya que nos hace más resistentes a la tensa competencia del mercado. En AI Superior, trabajamos en varios proyectos con tareas ambiciosas que a menudo solo pueden abordarse adecuadamente mediante enfoques SOTA ML.

Por último, pero no menos importante, los hallazgos científicos a menudo tienen dificultades para llegar a la sociedad, ya que las comunidades académicas pueden estar un poco desconectadas de las audiencias más amplias. La mayoría de los hallazgos son de demasiado alto nivel para tener un impacto directo en los usuarios finales.

Al adoptar el aprendizaje automático SOTA, ayuda a comunicar estos hallazgos. Juegas el papel de moderador.

Pero mantengamos el entusiasmo, pero no nos pongamos demasiado eufóricos. ¿Cuáles son las desventajas de ser uno de los primeros en adoptar SOTA ML?

Aprendizaje automático de última generación: aspectos a tener en cuenta

Dijimos antes que puede obtener la ventaja del conocimiento que nadie más en la industria tiene y utiliza todavía. Pero el inconveniente es que la no adopción del conocimiento académico es per se una historia de final feliz. Es posible que algunos hallazgos no sean directamente aplicables a la vida real o que su implementación resulte costosa.

Basta pensar en cuántas esperanzas teníamos todos respecto de los vehículos autónomos y en cuántas menos tenemos ahora que conocemos todas las cuestiones legales asociadas a ellos.

Ser pionero siempre es un riesgo. Ninguno lo ha probado todavía y el resultado no es seguro. Es posible que tenga la mejor tecnología SOTA ML pero no sepa cómo monetizarla.

Muy a menudo, una de las razones del retraso o el fracaso de la implementación es la falta de marcos que deberían ayudar a transformar su modelo de negocio en uno basado en ML. A veces, no se cuenta con una tecnología puente que pueda conectar los enfoques de SOTA ML con lo que realmente se hace para los consumidores finales; por ejemplo, los microcontroladores con capacidades de ML requieren programación en C y no funcionan con otros marcos.

También necesitas personas con ciertas habilidades. Para adoptar una simulación en tiempo real a partir de un artículo académico, habría que contratar a alguien con un doctorado. Esto no sólo requiere una inversión de dinero, sino que puede resultar un desafío para su cultura corporativa integrar personas con formación académica.

Por lo tanto, el principal riesgo radica en intentar adoptar enfoques SOTA ML que no han sido aprobados y aún no han demostrado ser comercialmente atractivos.

La forma segura de llevar SOTA ML a su negocio

Para convertirse en moderador, es posible que necesite otro moderador. El equipo de AI Superior puede ayudarle a encontrar nuevos enfoques de ML. Como parte de nuestro servicio de investigación y desarrollo, revisamos los artículos académicos recientes e identificamos aquellos de los que nuestros clientes pueden beneficiarse. Además, podemos ayudarlo a implementar los enfoques SOTA ML que encontremos. Por ejemplo, ayudamos a Boehringer Ingelheim, una empresa farmacéutica, a adoptar con éxito nuevas tecnologías de reconocimiento de imágenes. Eso no sólo impacta a la empresa sino también a la sociedad, ya que recibió una poderosa herramienta para el diagnóstico del cáncer.

Conclusión

¿Hasta qué punto debería seguir los últimos avances científicos como empresa de aprendizaje automático?

Es una decisión difícil ya que una mayor medida puede significar más esfuerzo para su equipo actual o la necesidad de contratar uno nuevo.

El resultado no está garantizado pero puede tener un impacto muy positivo en su negocio y su comunidad.