Cada vez máis empresas sodes conscientes de que a aprendizaxe automática lles proporciona un gran valor aos vosos modelos de negocio.

Así, organizacións públicas e privadas adoptastes estratexias baseadas en datos nas que se aplican algoritmos de aprendizaxe automática que apoian as decisións comerciais ou operativas.

Pero non hai que descoidar a seguridade e a eficiencia á hora de levar estas solucións de IA ás vosas organizacións.

O ciclo de vida xeral da aprendizaxe automática ten unha estrutura común baseada en catro compoñentes clave: desenvolvemento, implementación, vixilancia e goberno de modelos.

Compoñentes do goberno de modelos de IA

Procesamento das predicións: As plataformas de Intelixencia Artificial adoitan admitir a xeración de predicións en tempo real, por lotes ou de ambas as dúas maneiras, segundo os requisitos do negocio. Ao tomar unha decisión, é esencial ter en conta as necesidades de calidade de datos da organización e a capacidade de resposta/latencia do sistema.

Inventario de modelos: Un plan para as versións de modelos, ter unha ruta coherente e automatizada para poñelos todos en produción e saber con que frecuencia se actualizan axuda a reducir os problemas cos modelos herdados ou antigos.

Modelo de goberno e xestión de riscos: En contornas reguladas, a capacidade de auditar o sistema é esencial. É necesario crear controis durante todo o ciclo de vida do modelo, como a recompilación e a conservación de metadatos detallados, a documentación da liñaxe dos datos, o establecemento de tests e o control de versións de arquivos e modelos.

Monitoreo de modelos: Para que os modelos permanezan efectivos no tempo deben monitorearse durante todo o seu ciclo de vida, é dicir, dende o momento da posta en produción ata que se retiran ou actualizan con novas versións. Isto reduce o risco de usar modelos nesgados en contornas de produción e tamén axuda a minimizar o tempo necesario para detectar e solucionar erros.

Problemas das empresas na aplicación de modelos de aprendizaxe automáticas

Os compoñentes de desenvolvemento, vixilancia e goberno do modelo son complexos e representan auténticos desafíos, pero é a fase de implementación do modelo (ou "posta en produción") a que trae de cabeza a máis organizacións.

Tanto é así que un informe recente de IBM indica que o 87% dos proxectos de ciencia de datos nunca chegan a produción. Cales son as principais razóns?

• Falta de experiencia para a implementación necesaria na organización.

• O desafío da interacción entre perfís científicos, IT e de negocio.

• Os requisitos no desenvolvemento adoptados por varios implicados non son

factibles para outros.

• Non hai unha plataforma escalable e resistente a fallos.

• Acordos de nivel de servizo que os responsables técnicos non poden asumir.

Neste contexto, en R resaltamos a necesidade de crear un sistema de IA que teña en conta os requisitos de todas as partes interesadas, incluíndo os equipos de cumprimento, negocio e mesmo o cliente final.

É determinante tamén seleccionar as ferramentas apropiadas para a implementación do modelo tendo en conta as necesidades de predición e a seguridade da despregadura.

E sempre convén realizar probas exhaustivas de validación e documentación dos modelos e dispoñer de plans de continxencia aos que se poida recorrer se xorden problemas de produción.

Con todo iso, a Intelixencia Artificial converterase na vosa grande aliada para obter valor grazas ao uso de ferramentas e prácticas baseadas na análise avanzada de datos. E en R podemos axudarvos a implantar con éxito as solucións máis adecuadas para a vosa empresa a través do noso equipo especializado BAI Analytics.

Se queres saber máis sobre as nosas solucións tecnolóxicas para empresas, subscríbete ao noso boletín ou contacta con noso equipo da área comercial empresas a través do seguinte formulario ou do teu asesor persoal.