Vea cómo IBM Watson ha avanzado en la IA empresarial
La investigación de IBM en IA se remonta a la década de 1950 e incluye hitos significativos 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 el Jeopardy! Challenge. Para encontrar y comprender las pistas en las preguntas, Watson comparó posibles respuestas clasificando su confianza en su precisión y respondió, todo en menos de tres segundos.
Watson despertó la curiosidad sobre las “máquinas que podían pensar” y abrió las posibilidades sobre cómo se podría aplicar la IA a los negocios. Los clientes en industrias que van desde servicios financieros hasta venta minorista ponen a Watson a trabajar para desbloquear nuevos insights, impulsar la productividad y brindar mejores experiencias del cliente. Ahora, a través de los avances en las tecnologías centrales de Watson, IBM ha desarrollado la próxima generación de productos de IA con watsonx.
IBM® Research comenzó a trabajar en el gran desafío de construir un sistema informático que pudiera competir con los campeones del juego Jeopardy!. Solo cuatro años después en 2011, el sistema de respuesta a preguntas de dominio abierto denominado Watson venció a los dos jugadores mejor clasificados en un juego de Jeopardy! de dos rondas televisado a nivel nacional.
La tecnología de IBM Watson quedó disponible como plataforma de desarrollo en la nube. La iniciativa estimuló la innovación e impulsó un nuevo ecosistema de proveedores de aplicaciones de software empresarial, que van desde startups y empresas emergentes respaldadas por capital de riesgo hasta actores establecidos.
Los equipos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) de IBM Watson en todo el mundo emprendieron el camino de la reutilización, integrando el PLN de IBM en una pila unificada, para que cada producto y aplicación de IA pudiera beneficiarse de las mejores innovaciones que IBM tenía para ofrecer.
IBM Watson Assistant lanzó una versión beta de un nuevo modelo de detección de intenciones. La intención, la primera línea de cualquier interfaz de conversación como los chatbots, necesita reconocer y categorizar con precisión la intención del usuario. Al combinar técnicas tradicionales de machine learning, aprendizaje por transferencia y aprendizaje profundo, IBM Watson Assistant fue más rápido y preciso y requirió menos entrenamiento.
En 2023, IBM anunció la plataforma watsonx, que permite a los socios entrenar, ajustar y distribuir modelos con capacidades de IA generativa y machine learning. En desarrollo durante tres años, IBM diseñó watsonx para gestionar el ciclo de vida de los modelos fundacionales que son la base de las capacidades de IA generativa y para crear y ajustar modelos de machine learning.
Entrene, valide, ajuste y despliegue modelos de machine learning y fundacionales 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 en la organización para crear y desplegar agentes virtuales impulsados por IA sin escribir una línea de código.
Permita que los empleados descarguen rápidamente las tareas que requieren mucho tiempo para que se ocupen del trabajo que solo ellos pueden hacer.
Permita a los desarrolladores de todos los niveles de experiencia escribir código con recomendaciones generadas por la IA.