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Los mayores impedimentos a la hora de crear soluciones de Inteligencia Artificial, no residen en la capacidad de los equipos, que están altamente cualificados; sino en establecer una forma de trabajo eficaz entre los diferentes perfiles profesionales que intervienen en el ciclo de creación de modelos analíticos.

El desafío es simplificar el modelo de colaboración entre los mundos de la ciencia de datos y los otros perfiles. Reduciendo complejidad organizativa y haciendo que los equipos puedan ganar en autonomía.

Es importante conocer el ciclo de desarrollo completo (preparación de datos, desarrollo del motor e integración) y el papel de cada equipo en cada fase, tratando de eliminar bloqueos producidos, en muchas ocasiones, por una gestión incorrecta de las dependencias entre los distintos grupos de trabajo.

Anticipar las dependencias nos permite acelerar la entrega de modelos y motores de datos, consiguiendo también paralelizar el trabajo de todos los equipos. Poder recoger cuanto antes el feedback de cómo se comportan nuestros modelos es un aspecto fundamental.

El propósito es exprimir todo el potencial que ofrece la inteligencia artificial, ya sea en la toma de decisiones, en la optimización de procesos o en la creación de productos que ofrezcan un valor añadido a nuestros clientes.

Por eso trabajamos aspectos como la interpretabilidad o la equidad en los modelos analíticos. Estamos convencidos de que la IA va a aportar importantes beneficios a la sociedad en general y a nuestros clientes en particular

Fuente: Marta Sanz

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