Visión general
Proporcionamos soluciones de IA confiables
Muchas empresas son incapaces de aprovechar plenamente la IA. La causa principal es que los diferentes stakeholders no tienen visibilidad de los procesos y los métodos que utiliza la solución de IA. Con experiencia líder en la industria, nuestro equipo ofrece las herramientas, los activos y las asociaciones que necesita para acelerar la implementación. Trabajando en todas las etapas del ciclo de vida de la IA, ayudamos a ofrecer soluciones de IA de confianza a escala y velocidad.
Pilares
Siete pilares de un modelo de IA eficiente
Equidad
¿El modelo trata a grupos dispares de personas por igual?
Rendimiento
¿Cuál es el nivel de rendimiento del modelo en el mundo real en comparación con la etapa de entrenamiento?
Explicabilidad
¿Los usuarios finales y los principales interesados pueden interpretar los resultados del modelo?
Confianza
¿En qué condiciones es probable que un modelo produzca resultados más inciertos?
Transparencia
¿Las decisiones clave de desarrollo de modelos están documentadas y aprobadas mediante un proceso bien definido?
Privacidad
¿El modelo protege los datos confidenciales?
Resistencia a ataques
¿Puede el modelo estar protegido de ataques adversos?
Casos de clientes
Vea lo que están haciendo los clientes para mejorar la confianza de la IA, acelerar la implementación y cumplir con los requisitos y la conformidad normativa.
Modele la confianza y la conformidad
Regions Bank
El gigante bancario implementa el control de calidad de la IA para reducir el riesgo y mejorar los insights mediante la aplicación de la IA de una manera que sea repetible, sustentable y confiable.
Reduzca el tiempo de implementación
Innocens BV
Una startup de cuidado de la salud utiliza la IA predictiva para proteger a los recién nacidos más vulnerables, reduciendo en varias horas el tiempo necesario para identificar a los bebés en riesgo, sin dejar de proteger la privacidad de los datos del paciente.
Educación y mejores prácticas
Máquina de cambio
Un motor de recomendaciones basado en IA utiliza datos para ayudar a los asesores financieros a compartir productos de fintech inclusivos y equitativos, con lo cual se refuerza la seguridad financiera para comunidades de bajos ingresos.
Patrones
Aprovechar los patrones para el éxito
En un entorno en el cual la confianza, la transparencia y la IA explicable son clave, toda organización necesita la comodidad y la garantía de comprender cómo se está extrayendo los insights de analítica y cómo se están tomando las decisiones.
Documente, controle y supervise los modelos de machine learning en una plataforma de datos e IA de varias nubes con el soporte de RedHat OpenShift, además de aplicar la gestión del ciclo de vida, la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo a su negocio.
Inventario de modelos, recopilación de hechos de IA
Inventario de modelos, recopilación de hechos de IA
Documente los modelos de machine learning y controle el ciclo de vida y el proceso de los modelos de IA con la recopilación de hechos de IA
Catálogo, políticas, aplicación
Catálogo, políticas, aplicación
Catalogue modelos de IA desde cualquier lugar, durante todo el ciclo de vida de la IA. Realice un seguimiento de las métricas de los modelos en contraste con las políticas y tome medidas correctivas.
Flujo de trabajo de conformidad y riesgo
Flujo de trabajo de conformidad y riesgo
Controle los modelos de aprendizaje automático y gestione el riesgo y la conformidad con los estándares empresariales mediante la gestión automatizada de hechos y flujos de trabajo.
Validación, pruebas y supervisión
Validación, pruebas y supervisión
Supervise los modelos de machine learning y evalúe la precisión, el desvío, el sesgo y la explicabilidad.
¿Cómo funciona?
Cree un ciclo de vida de IA gestionado y de confianza
Una buena gestión de IA requiere una planificación proactiva para alinear a las personas, las tareas y las tecnologías. Las herramientas y los procesos automatizados ayudan a producir soluciones de IA más consistentes, compatibles y eficaces a escala.
Necesidad
Aplique políticas, decisiones y responsabilidad organizativa en torno al riesgo de machine learning
Asegúrese de que los modelos implementados se comporten de forma confiable
Capture e informe sobre los hechos del modelo (pruebas) a las audiencias adecuadas.
Tecnología
OpenPages with Watson
Watson OpenScale
Fichas de datos
Proceso
Cree responsabilidad en toda la automatización del ciclo de vida de la gestión de la IA con la aplicación de puntos de decisión (puertas)
Determine los criterios para la toma de decisiones (pruebas)
Decida los requisitos y las compensaciones adaptadas para cada modelo
Automatice la infraestructura para obtener visibilidad de las dimensiones confiables seleccionadas para cada modelo
Facilite la comprensión de los requisitos en torno a la recopilación de hechos
Implemente procedimientos de recopilación de hechos
Presente los hechos del modelo de manera específica según la audiencia
Soluciones
Planificación de soluciones para IA
Cree un plan de acción de IA
En la planificación de soluciones de IA, es fundamental traducir las necesidades empresariales en requisitos específicos y accionables para garantizar la confianza en la propia solución, así como su supervisión y mantenimiento. La planificación de soluciones para IA utiliza un método estructurado para establecer las necesidades de negocio de la IA y traducirlas en especificaciones técnicas precisas.
Creación de IA
Cree soluciones de IA confiables con un enfoque ágil
Como eje central del uso de la IA en cualquier empresa, existe una solución de IA específica en la que se debe confiar, por lo general un modelo de machine learning. Un experimentado equipo de científicos de datos y profesionales de IA produce una solución inicial con las características necesarias para ofrecer confiabilidad en solo seis semanas utilizando metodologías ágiles.
MLOps Validate and Deploy
Implementación de IA eficiente y confiable
Ni el mejor modelo de IA aporta valor alguno a la empresa hasta que se pueda implementar y utilizar con confianza. La clave para promover modelos desde el desarrollo hasta la prueba en la producción es la validación, no solo de la precisión, sino también de las características confiables y la gestión de la configuración, que debe mantenerse para confiar en lo que se promueve. MLOps Validate and Deploy establece interconexiones para el proceso completo, independientemente de las herramientas que se hayan utilizado para crear modelos.
MLOps Monitor and Manage
Operaciones confiables y transparentes
Incluso con los mejores procesos para planificar y crear una solución de confianza, necesitamos supervisión y procesos especiales para que los modelos de machine learning puedan utilizarlos de forma segura. MLOps Monitor and Manage usa IBM® Cloud Pak for Data y OpenScale™ para establecer la supervisión operativa de elementos clave de la IA confiable.
Gestión de la IA
Flujos de trabajo de IA responsables, transparentes y explicables
La gestión de IA de IBM proporciona herramientas y procesos automatizados que permiten a una organización dirigir, gestionar y supervisar el ciclo de vida de IA. Poner la IA en funcionamiento ayuda a impulsar flujos de trabajo de IA transparentes y resultados explicables diseñados para mitigar el riesgo y las preocupaciones éticas, todo ello mientras cumple con las regulaciones de IA y preserva la reputación de la organización.
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