Descubra cómo IBM Watson ha hecho avanzar la IA empresarial
La investigación de IBM en IA se remonta a la década de 1950 e incluye hitos importantes como la supercomputadora Deep Blue que derrotó al gran maestro de ajedrez Garry Kasparov. En 2011, IBM Watson derrotó a Brad Rutter y Ken Jennings en Jeopardy! Desafío. Para encontrar y comprender las pistas en las preguntas, Watson comparó las posibles respuestas clasificando su confianza en su precisión y respondió, todo en menos de tres segundos.
Watson despertó la curiosidad en torno a las "máquinas pensantes" y abrió las posibilidades de aplicación de la IA a la empresa. Clientes de sectores que van desde los servicios financieros hasta el comercio minorista pusieron a Watson a trabajar para desbloquear nuevos conocimientos, impulsar la productividad y ofrecer mejores experiencias al cliente. Ahora, gracias a los avances en las tecnologías básicas de Watson, IBM ha desarrollado la plataforma de IA y datos de nueva generación y un conjunto de asistentes de IA con watsonx.
IBM Research empezó a trabajar en el gran reto de desarrollar un sistema informático que pudiera competir con los campeones en el juego de Jeopardy! Solo cuatro años más tarde, en 2011, el sistema de respuesta a preguntas de dominio abierto apodado Watson venció a los dos jugadores mejor clasificados en un concurso de dos partidas Jeopardy! televisado a nivel nacional.
La tecnología IBM Watson pasó a estar disponible como plataforma de desarrollo en la nube. La medida estimuló la innovación y alimentó un nuevo ecosistema de proveedores de aplicaciones informáticas empresariales, desde empresas emergentes respaldadas por capital riesgo hasta operadores consolidados.
Los equipos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) de IBM Watson repartidos por todo el mundo emprendieron un proceso de reconversión para unificar el PLN de IBM en una pila unificada, de manera que todos los productos y aplicaciones de IA pudieran beneficiarse de las mejores innovaciones que IBM podía ofrecer.
IBM watsonx Assistant lanzó una versión beta de un nuevo modelo de detección de intencionalidad. La intencionalidad, la primera línea de toda interfaz de conversación como pueden ser los chatbots, necesita reconocer y categorizar con precisión la intención del usuario. Gracias a la combinación de técnicas tradicionales de machine learning, transfer learning y deep learning, IBM watsonx Assistant era más rápido y preciso con menos requisitos de entrenamiento.
En 2023, IBM anunciaba el lanzamiento de la plataforma watsonx, que permite a los socios entrenar, ajustar y distribuir modelos con capacidades de IA generativa y machine learning. Desarrollado durante tres años, IBM ha concebido watsonx para gestionar el ciclo de vida de los modelos fundacionales que constituyen la base de las capacidades de la IA generativa, y para crear y ajustar modelos de machine learning.
Entrene, valide, ajuste e implemente modelos de aprendizaje automático y de base con facilidad.
Escale las cargas de trabajo de IA, para todos sus datos, en cualquier lugar.
Acelere flujos de trabajo de datos e IA responsables, transparentes y explicables.
Capacite a todos los miembros de la organización para crear e implementar agentes virtuales con IA sin escribir una sola línea de código.
Permita que los empleados que puedan descargar rápidamente el trabajo que, de otra manera, requeriría mucho tiempo, para abordar más trabajo del que sólo ellos pueden encargarse.
Permita a desarrolladores de todos los niveles de experiencia escribir código con recomendaciones generadas por IA.