De IBM Watson a watsonx
Descubra cómo IBM Watson ha hecho avanzar la IA empresarial
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Gif representando el crecimiento de watsonx
70 años avanzando en la IA

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.

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Mejore los flujos de trabajo de la IA de forma responsable, transparente y explicable, tanto para la IA generativa como para los modelos de machine learning

Cómo ha evolucionado la IA de Watson con el tiempo
2007
IBM Watson 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.

2013
IBM Watson Developer Cloud 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.

2014
IBM Watson Discovery Advisor IBM Watson Discovery Advisor fue diseñado para abrirse paso rápidamente entre los datos y encontrar conexiones inesperadas entre los datos sin procesar.

2017
IBM Watson NLP Library 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.

2020
IBM Watson Assistant 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.

2023
watsonx 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.

Descubra watsonx La plataforma watsonx de IA y datos incluye tres componentes básicos y un conjunto de asistentes de IA, diseñados para ayudarle a escalar y acelerar el impacto de la IA con datos de confianza en toda su empresa. Más información sobre Watsonx watsonx.ai

Entrene, valide, ajuste e implemente modelos de aprendizaje automático y de base con facilidad. 

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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.

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Permita a desarrolladores de todos los niveles de experiencia escribir código con recomendaciones generadas por IA.

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