La inteligencia artificial (IA) se está volviendo omnipresente en muchas áreas, desde el edge hasta la empresa. Entonces, ¿cómo se utiliza la IA? ¿Se limita a introducir datos en un predictor? La respuesta es "no".
De hecho, durante la infusión de IA, necesitamos recopilar datos, entrenarlos, construir un modelo, implementar el modelo y ejecutar el predictor. El pipeline de utilización de la IA es más largo de lo que cabría esperar, dado que hay varios elementos (véase la figura 1 de este artículo).
En las empresas, el papel crítico de la IA requiere una metodología y una plataforma bien definidas y sólidas, y una empresa puede incluso fracasar si su metodología y plataforma no están a la altura. Por ejemplo, si la detección del fraude toma malas decisiones, una empresa se verá afectada negativamente. En el largo pipeline de la IA, el tiempo de respuesta, la calidad, la equidad, la explicabilidad y otros elementos deben gestionarse como parte de todo el ciclo de vida. Es imposible gestionarlos individualmente.
Por lo tanto, lo que llamamos "Gestión del ciclo de vida del modelo de IA" gestiona el complicado pipeline de la IA y ayuda a garantizar los resultados necesarios en la empresa. Detallaremos la gestión del ciclo de vida del modelo de IA en una serie de entradas de blog. Además, mostraremos cómo IBM® Cloud Pak for Data puede ayudar a la gestión del ciclo de vida del modelo de IA.
Esperamos que estas entradas de blog sean de interés para las siguientes personas:
Boletín del sector
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Pensemos en lo que es necesario para la gestión del ciclo de vida del modelo de IA. El primer requisito es un conjunto de componentes para todo el pipeline. El documento "The IA Ladder – Demystifying AI Challenges" explica cómo introducir la IA en la empresa y describe claramente cuatro pasos en el pipeline:
Otro requisito es el gobierno de datos de todo el pipeline. La calidad es esencial en la empresa, y la explicabilidad y la equidad son cada vez más esenciales. Durante todo el pipeline, el gobierno de datos para la gestión del ciclo de vida del modelo de IA debe monitorizar y proporcionar feedback sobre la calidad, la imparcialidad y la explicabilidad.
Como hemos visto, la gestión del ciclo de vida de los modelos de IA no es fácil. Es imposible hacerlo manualmente. Por lo tanto, las herramientas necesarias deben tener las siguientes características para respaldar eficazmente la gestión del ciclo de vida del modelo de IA en una nube:
Un ejemplo de estas herramientas es IBM Cloud Pak for Data. IBM Cloud Pak for Data es una plataforma de IA y datos multinube con herramientas integrales para la gestión del ciclo de vida del modelo de IA de nivel empresarial, ModelOps. Ayuda a las organizaciones a mejorar el rendimiento general de las actividades de ciencia de datos y a lograr un tiempo de obtención de valor más rápido de sus iniciativas de IA. Cloud Pak for Data incluye las siguientes capacidades clave:
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