La inteligencia artificial (IA) se está volviendo omnipresente en muchas áreas, desde el edge hasta la empresa. Entonces, ¿cómo se utiliza la IA? ¿Simplemente alimenta datos a un predictor? La respuesta es “no”.
De hecho, durante la infusión de IA, necesitamos recopilar datos y entrenarlos, construir un modelo y desplegarlo, y ejecutar el predictor. El proceso para usar la IA es más largo de lo que cabría esperar, dado que hay varios elementos (consulte la Figura 1 en 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 de fraude toma malas decisiones, una empresa se verá afectada negativamente. En el largo proceso 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” administra el complicado pipeline de 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 de modelos de IA.
Esperamos que estas entradas de blog sean de interés para las siguientes personas:
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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 las empresas y describe claramente cuatro pasos en el pipeline:
Otro requisito es la gobernanza de datos de todo el pipeline. La calidad es esencial en las empresas, y la explicabilidad y la equidad son cada vez más esenciales. Durante toda el pipeline, la gobernanza de datos para la gestión del ciclo de vida del modelo de IA debe monitorear y dar feedback con respecto a la calidad, la equidad y la explicabilidad.
Como hemos visto, la gestión del ciclo de vida del modelo 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 datos e IA 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 creación de valor más rápido de sus iniciativas de IA. Cloud Pak for Data incluye las siguientes capacidades clave:
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