¿Deseas probar primeros prototipos y aplicaciones con inteligencia artificial (IA), pero tu empresa carece de las capacidades y los conocimientos necesarios? ¿Y también te preocupan los altos costes de inversión? Gracias a las rentables capacidades del cloud público, la inteligencia artificial se está volviendo asequible para todas las empresas. Utiliza los recursos de Open Telekom Cloud de forma fácil, flexible y rápida, y comienza tu proyecto de IA.
T-Systems ya ha desarrollado, implantado y apoyado innumerables proyectos de IA para empresas. Nuestros expertos en IA informan de sus experiencias y aportan ideas interesantes sobre cuestiones como: ¿Qué es la verdadera IA? ¿Qué tecnología es la mejor? ¿Cómo triunfan los proyectos de IA? ¡Todo lo que necesitas saber en nuestros vídeos!
Ya sean asistentes de voz digitales, predicciones precisas del comportamiento de los clientes en marketing o el mantenimiento predictivo de las máquinas en la Industria 4.0, los casos de uso de la inteligencia artificial son diversos. Los algoritmos inteligentes analizan cantidades ingentes de datos procedentes de las más diversas fuentes, por ejemplo, de la mano del aprendizaje automático o las redes neuronales. También reconocen patrones y conexiones imperceptibles para las personas. Generan previsiones precisas, son capaces de aprender y desarrollarse de forma autónoma. Sin embargo, solo es posible con una infraestructura potente, por ejemplo, para entrenar algoritmos con grandes cantidades de datos. En este caso, las empresas se benefician de una hábil combinación de capacidades locales y recursos informáticos basados en la demanda desde el cloud público. Y, a nivel de procesador, del uso basado en las necesidades de CPU, GPU, FPGA, etc.
Las aplicaciones de IA requieren a menudo respuestas en tiempo real con la menor latencia posible: por ejemplo, las tiendas en línea que actualizan los precios o las plataformas bursátiles que reaccionan cuanto antes a la evolución del mercado, o las previsiones meteorológicas a corto plazo en caso de alerta de tormenta. Cuando no hay tiempo que perder, las matrices de puertas programables en campo (FPGA) de Open Telekom Cloud son la mejor solución.
Las FPGA son circuitos o elementos de hardware programables. A diferencia de procesadores como CPU y GPU, la secuencia y el tipo de uso del chip, la RAM, la red, etc. no son fijos. Los circuitos son libremente configurables y muy flexibles gracias a su reprogramabilidad, y se utilizan en el contexto de la IA para el aprendizaje automático, la detección de fraudes, el reconocimiento del habla o el análisis de tendencias, entre otras cosas.
La startup Xelera muestra cómo se pueden utilizar las FPGA como aceleradores de aplicaciones en las empresas gracias a su suite, que puedes reservar desde Open Telekom Cloud. Xelera Suite es una interfaz independiente del hardware para plataformas FPGA en centros de datos y en el cloud. Los procesos y aplicaciones de las empresas pueden así ponerse al día sin conocimientos específicos de la tecnología: dependiendo de la escalación, se puede multiplicar la aceleración por más de 100.
Las capacidades de la Open Telekom Cloud nos permiten instalar nuestros aceleradores en la nube y configurarlos rápidamente en función del escenario de uso (por ejemplo, para acelerar bases de datos estándares como SAP).
La empresa de análisis Cloud Spectator probó máquinas virtuales (MV) altamente especializadas de varios proveedores de servicios en cloud, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Compute Engine (GCE) y Open Telekom Cloud, para la comparativa «Western Europe Cloud IaaS Analysis».
Se probaron dos tipos de máquinas virtuales (MV): Por un lado, MV de alto rendimiento con la denominada memoria no volátil express (NVMe) o memoria SSD local y, por otro, MV optimizadas para memoria con el correspondiente alto rendimiento de lectura y escritura. Todas estas MV cumplen los requisitos necesarios para aplicaciones específicas, como procesos que precisan un rendimiento de datos (IOPS) extremadamente alto, operaciones de coma flotante, análisis en tiempo real, tratamiento de grandes cantidades de datos o ejecución de operaciones de base de datos de alta frecuencia en memoria de acceso aleatorio (RAM).
En resumen: «El análisis de Cloud Spectator demostró que la cartera de Open Telekom Cloud de T-Systems ofrece soluciones premium que son superiores a las ofertas comparables de hyperscalers. Los dos tipos de MV probados de Telekom presentan importantes ventajas frente a sus competidores», afirma Cloud Spectator en el resumen del estudio.
La IA lo tiene todo para modernizar las empresas por completo, de la cabeza a los pies. Casi todos los sectores y áreas especializadas pueden beneficiarse de las aplicaciones de la inteligencia artificial. Descubre aquí cómo puedes beneficiarte de la IA en la práctica.
Marketing personalizado en el comercio minorista
Los sistemas inteligentes de las pantallas digitales en las salas de ventas utilizan el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones para ayudar a adaptar la publicidad específicamente a los clientes y diseñar ofertas personalizadas. Para ello, los sistemas de IA analizan características como la postura corporal y el tiempo que se pasa mirando determinados expositores de productos. Si se utilizan varios dispositivos conectados en red, estos aprenden unos de otros y aumentan la eficiencia de la IA.
Marketing sonoro inteligente en las tiendas
La elección de la música de fondo influye en el comportamiento de compra de los clientes. Con la ayuda de la IA, se puede reconocer el número y la edad de las personas que acuden a una tienda y relacionarlos con datos empresariales, como los niveles de existencias e influencias externas como el tiempo y los eventos locales. A partir de este análisis, se adaptan la música de fondo y los anuncios promocionales para crear una experiencia de compra agradable para los clientes.
Aprender de los datos de los clientes y predecir su comportamiento
Los métodos de aprendizaje automático (ML) pueden utilizarse para procesar los datos existentes sobre los clientes de forma que sea posible predecir su comportamiento de compra. Por ejemplo, se analizan el tiempo pasado en un sitio web, el número y los precios de los productos en las cestas de la compra, la edad de los clientes y los historiales de pedidos. El sistema de ML puede deducir por sí solo patrones y predicciones, por ejemplo, que los productos más baratos se compran más rápidamente, que abrir repetidamente un producto aumenta la probabilidad de pedido o que determinados productos suelen ser comprados por clientes de un determinado grupo de edad.
Seguimiento de las tendencias y preferencias de los clientes en las redes sociales
El uso de procesos de IA, como el aprendizaje automático, no se limita a los conjuntos de datos propios de una empresa. La IA también puede utilizarse para analizar contribuciones, publicaciones y tuits en Facebook o Twitter, incluida la frecuencia de uso de palabras y el contenido emocional (sentimiento), así como el número de hashtags y likes. Los sistemas también pueden tener en cuenta en sus análisis la situación meteorológica y las noticias e incorporarlas a las previsiones sobre el comportamiento futuro de los clientes. El aprendizaje automático permite a los sistemas de IA reconocer y evaluar características relevantes y valores umbral de forma independiente. Y la inteligencia artificial nunca se conforma con el statu quo, sino que aprende y se desarrolla constantemente.
Garantía de calidad en la producción: Inspección de artículos
Una inspección de superficies de autoaprendizaje garantiza el reconocimiento fiable de defectos superficiales, impurezas y variaciones en las muestras de artículos. Para ello, Fraunhofer IPA ha desarrollado un proceso de inspección óptica adaptable. Se basa en un proceso de aprendizaje no supervisado en el que el sistema de inspección óptica se adapta automáticamente a las estructuras cambiantes de la superficie.
Garantía de calidad en la industria: Reciclado
Con la ayuda de la clasificación de objetos mediante autoaprendizaje, se pueden identificar mejor los dispositivos viejos, como los catalizadores. Su estado suele ser deficiente debido a la corrosión, la deformación o los daños. Los dispositivos se capturan tridimensionalmente con un sensor de líneas láser y se clasifican utilizando diversas características (como el contorno y la curvatura del objeto) a partir de redes neuronales. Los investigadores de Fraunhofer lograron una tasa de clasificación superior al 90 %.
Garantía de calidad en farmacéutica: Inspección visual
En farmacéutica y biología, se necesitan grandes cantidades de huevos fecundados de pez cebra. Gracias a una inspección visual automatizada, los huevos fecundados pueden detectarse y distinguirse automáticamente de los no fecundados. Para ello, se toma una imagen de cámara de cada huevo y se analiza mediante una red de aprendizaje profundo. La tasa de detección es del 99,8 %.
Vestibles inteligentes: todo a la vista con las gafas de datos
Los sistemas de IA equipados con sensores que se llevan en el cuerpo o integrados en la ropa proporcionan servicios útiles. Las gafas de datos, por ejemplo, ayudan a los empleados a preparar pedidos escaneando contenedores, códigos de almacén y de artículo. Por ejemplo, las marcas de colores en las gafas pueden facilitar la búsqueda de la estantería adecuada o se pueden mostrar instrucciones de mantenimiento. Así se ahorra tiempo y se minimiza el porcentaje de errores.
Vehículos controlados a más de 4.000 kilómetros de distancia
Junto con la start-up israelí Ottopia, T-Systems ha demostrado cómo los vehículos pueden controlarse, transferirse o incluso utilizarse como taxis en un depósito remotamente a miles de kilómetros de distancia. Ottopia utiliza una aplicación de inteligencia artificial que predice a tiempo la utilización de las células de radio, de modo que la respuesta para transmitir las enormes cantidades de datos no sea demasiado lenta. Así, se pueden ofrecer servicios ininterrumpidos incluso a través de redes LTE públicas en lugares remotos.
La planificación de rutas asistida por IA reduce los viajes en vacío
Uno de cada tres camiones circula vacío por Alemania. Una planificación de rutas asistida por IA que tenga en cuenta factores como las condiciones atmosféricas, los acontecimientos y el comportamiento de compra de los clientes en distintas épocas del año, puede reducir el número de trayectos en vacío y los tiempos muertos. El sistema de IA prevé los precios de mercado de los viajes de camión y determina el valor de las capacidades liberadas. Así se pueden ajustar rápida y eficazmente la oferta y la demanda, y hacer más sostenibles los transportes.
La IA clasifica el correo: captura automatizada de documentos
Cartas, correos electrónicos, facturas y otros documentos pueden procesarse y distribuirse automáticamente utilizando el reconocimiento de imágenes y objetos de las soluciones de IA. Como los documentos suelen llegar a las empresas en formatos diferentes (sobre todo, en las internacionales), se recomienda el uso de la IA de autoaprendizaje capaz de asignar bien texto, números y valores.
Comprender bien los textos con la minería de textos
La minería de textos es una ayuda a la lectura y la comprensión asistida por IA que utiliza métodos como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo. Reconoce y procesa contextos de significado en documentos estructurados y no estructurados. Numerosos procesos se benefician de ello, por ejemplo, el análisis de los comentarios de los clientes en los correos electrónicos puede activar automáticamente la respuesta adecuada del servicio de atención al cliente. La minería de textos también es muy útil cuando se trata de analizar textos contractuales y otros documentos empresariales.
