Consideremos todas las ventajas y desventajas de ser pionero en la industria del aprendizaje autom\u00e1tico e incorporar enfoques SOTA a su negocio.<\/p>\n
En AI Superior, creemos firmemente que es esencial seguir los hallazgos acad\u00e9micos m\u00e1s recientes en ML, conocer los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico 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.<\/p>\n
La singularidad es lo que convierte a las empresas en actores fuertes. En la industria del aprendizaje autom\u00e1tico, el nivel de competencia no era tan alto hace una d\u00e9cada, cuando s\u00f3lo unas pocas startups se atrev\u00edan a trabajar con ML. Pero hoy en d\u00eda, cuando el aprendizaje autom\u00e1tico se est\u00e1 convirtiendo en SOTA para empresas con muchos datos, se vuelve cada vez m\u00e1s importante estar un paso por delante de sus rivales.<\/p>\n
La comunidad cient\u00edfica genera constantemente muchos hallazgos prometedores. No todos ellos llegar\u00e1n pronto a la industria. Deber\u00eda verlo como su oportunidad de realizar un nuevo hallazgo que nadie m\u00e1s en la industria ha descubierto todav\u00eda.<\/p>\n
Recuerde que estos hallazgos a menudo nacen en el coraz\u00f3n de una universidad destacada que reuni\u00f3 a las mejores mentes cient\u00edficas y mucha experiencia relevante. Puedes tocar los resultados que surgieron en un entorno \u00fanico que nunca podr\u00e1s recrear. Y, la mayor\u00eda de las veces, los trabajos acad\u00e9micos est\u00e1n disponibles de forma gratuita o por una peque\u00f1a tarifa.<\/p>\n
Cuando logre adoptar SOTA ML en su negocio, puede esperar un gran impulso en el desempe\u00f1o 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 sabr\u00e1n que ofrece algo que se destaca y les ayuda a desempe\u00f1arse mejor.<\/p>\n
Adem\u00e1s, con SOTA ML, puede comenzar a resolver problemas que no podr\u00edan manejarse de manera eficiente con los m\u00e9todos existentes. Esto es especialmente importante para las empresas de servicios, como AI Superior, ya que nos hace m\u00e1s 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.<\/p>\n
Por \u00faltimo, pero no menos importante, los hallazgos cient\u00edficos a menudo tienen dificultades para llegar a la sociedad, ya que las comunidades acad\u00e9micas pueden estar un poco desconectadas de las audiencias m\u00e1s amplias. La mayor\u00eda de los hallazgos son de demasiado alto nivel para tener un impacto directo en los usuarios finales.<\/p>\n
Al adoptar el aprendizaje autom\u00e1tico SOTA, ayuda a comunicar estos hallazgos. Juegas el papel de moderador.<\/p>\n
Pero mantengamos el entusiasmo, pero no nos pongamos demasiado euf\u00f3ricos. \u00bfCu\u00e1les son las desventajas de ser uno de los primeros en adoptar SOTA ML?<\/p>\n
Dijimos antes que puede obtener la ventaja del conocimiento que nadie m\u00e1s en la industria tiene y utiliza todav\u00eda. Pero el inconveniente es que la no adopci\u00f3n del conocimiento acad\u00e9mico es per se una historia de final feliz. Es posible que algunos hallazgos no sean directamente aplicables a la vida real o que su implementaci\u00f3n resulte costosa.<\/p>\n
Basta pensar en cu\u00e1ntas esperanzas ten\u00edamos todos respecto de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos y en cu\u00e1ntas menos tenemos ahora que conocemos todas las cuestiones legales asociadas a ellos.<\/p>\n
Ser pionero siempre es un riesgo. Ninguno lo ha probado todav\u00eda y el resultado no es seguro. Es posible que tenga la mejor tecnolog\u00eda SOTA ML pero no sepa c\u00f3mo monetizarla.<\/p>\n
Muy a menudo, una de las razones del retraso o el fracaso de la implementaci\u00f3n es la falta de marcos que deber\u00edan ayudar a transformar su modelo de negocio en uno basado en ML. A veces, no se cuenta con una tecnolog\u00eda 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 programaci\u00f3n en C y no funcionan con otros marcos.<\/p>\n
Tambi\u00e9n necesitas personas con ciertas habilidades. Para adoptar una simulaci\u00f3n en tiempo real a partir de un art\u00edculo acad\u00e9mico, habr\u00eda que contratar a alguien con un doctorado. Esto no s\u00f3lo requiere una inversi\u00f3n de dinero, sino que puede resultar un desaf\u00edo para su cultura corporativa integrar personas con formaci\u00f3n acad\u00e9mica.<\/p>\n
Por lo tanto, el principal riesgo radica en intentar adoptar enfoques SOTA ML que no han sido aprobados y a\u00fan no han demostrado ser comercialmente atractivos.<\/p>\n
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\u00a0nuestro servicio de investigaci\u00f3n y desarrollo<\/a>, revisamos los art\u00edculos acad\u00e9micos recientes e identificamos aquellos de los que nuestros clientes pueden beneficiarse. Adem\u00e1s, podemos ayudarlo a implementar los enfoques SOTA ML que encontremos. Por ejemplo, ayudamos a Boehringer Ingelheim, una empresa farmac\u00e9utica, a adoptar con \u00e9xito\u00a0nuevas tecnolog\u00edas de reconocimiento de im\u00e1genes<\/a>. Eso no s\u00f3lo impacta a la empresa sino tambi\u00e9n a la sociedad, ya que recibi\u00f3 una poderosa herramienta para el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer.<\/p>\n \u00bfHasta qu\u00e9 punto deber\u00eda seguir los \u00faltimos avances cient\u00edficos como empresa de aprendizaje autom\u00e1tico?<\/p>\n Es una decisi\u00f3n dif\u00edcil ya que una mayor medida puede significar m\u00e1s esfuerzo para su equipo actual o la necesidad de contratar uno nuevo.<\/p>\n El resultado no est\u00e1 garantizado pero puede tener un impacto muy positivo en su negocio y su comunidad.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Let\u2019s consider all PROs and CONs of being a pioneer in the machine learning industry and bringing SOTA approaches into your business. At AI Superior, we strongly believe that it is essential to follow the most recent academic findings in ML, to know freshly proposed machine learning methods, training datasets, and everything that has importance […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12194,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}}},"categories":[8],"class_list":["post-12193","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","blog_category-ai"],"acf":[],"yoast_head":"\nConclusi\u00f3n<\/h2>\n