¿Quieres explorar prototipos y aplicaciones de inteligencia artificial (IA), pero tu empresa carece de la capacidad y conocimientos necesarios para hacerlo? ¿Y también te preocupan los altos costos de inversión? Gracias a las rentables capacidades de la nube pública, la inteligencia artificial está volviéndose accesible para todas las empresas. Usa los recursos de Open Telekom Cloud de forma fácil, flexible y rápida y comienza con tu proyecto de IA.
T-Systems ya ha desarrollado, implementado 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 debes saber en nuestros videos
Desde asistentes de voz digitales hasta predicciones precisas del comportamiento de los clientes en marketing, e incluso 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 fuentes muy diversas, por ejemplo en el marco del aprendizaje automático o las redes neuronales. También reconocen patrones y conexiones imperceptibles para las personas. Crean previsiones precisas, son capaces de aprender y desarrollarse de forma independiente. Sin embargo, este proceso solo es posible con una infraestructura potente, especialmente para entrenar algoritmos con grandes volúmenes de datos. En este caso, las empresas se benefician de una hábil combinación de capacidades locales y recursos informáticos basados en la demanda desde la nube pública. Y a nivel de procesador, del uso basado en las necesidades de CPU, GPU, FPGA & Co.
Las aplicaciones de inteligencia artificial suelen necesitar respuestas en tiempo real con la menor latencia posible: las tiendas en línea que actualizan precios, las plataformas bursátiles que reaccionan de inmediato a cambios del mercado o los pronósticos meteorológicos a corto plazo en casos 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 elementos o circuitos 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 altamente configurables y flexibles gracias a su capacidad de reprogramación y se emplean en el contexto de la IA para aplicaciones como el aprendizaje automático, la detección de fraudes, el reconocimiento del habla y el análisis de tendencias, entre otras funciones.
La empresa emergente Xelera muestra cómo pueden usarse las FPGA como aceleradores de aplicaciones en las empresas con su suite, que puedes reservar desde Open Telekom Cloud. Xelera Suite es una interfaz independiente del hardware para plataformas de FPGA en centros de datos y en la nube. Esto permite poner al día los procesos y aplicaciones de las empresas sin conocimientos específicos de la tecnología: Dependiendo del nivel de escalado es posible lograr aceleraciones de un factor mayor a 100.
Las capacidades de la nube abierta de Telekom nos permiten instalar nuestros aceleradores rápidamente en la nube y configurarlos en función del escenario de uso, por ejemplo para la aceleración de bancos de datos estándar como SAP.
La empresa de análisis Cloud Spectator probó máquinas virtuales (VM) altamente especializadas de varios proveedores de servicios de nube, 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 tecnología Nonvolatile Memory Express (NVMe) o memoria SSD local, y, por el 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 demandan un alto rendimiento de datos (IOPS), operaciones en coma flotante, análisis en tiempo real, procesamiento de grandes volúmenes de datos o ejecución de operaciones de bancos de datos de alta frecuencia en memoria de acceso aleatorio (RAM).
En resumen: «El análisis realizado por Cloud Spectator demostró que la cartera de Open Telekom Cloud de T-Systems ofrece soluciones premium que superan a las ofertas comparables de los principales proveedores de servicios de nube. Los dos tipos de MV probadas de Deutsche Telekom tienen importantes ventajas frente a sus competidores», afirma Cloud Spectator en el resumen del estudio.
La IA lo tiene todo para modernizar completamente las empresas de pies a cabeza. Casi todos los sectores y áreas especializadas pueden beneficiarse de las aplicaciones de 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 emplean procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones para personalizar la publicidad según las necesidades específicas de los clientes, ofreciendo ofertas personalizadas. Para lograrlo, los sistemas de IA analizan características como la postura del cliente y el tiempo que pasa mirando determinados expositores de productos. Cuando se emplean múltiples dispositivos conectados en red, estos aprenden unos de otros y potencian la eficacia 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 presentes en una tienda y relacionarlos con datos empresariales, como los niveles de existencias, e influencias externas, como el tiempo y los acontecimientos locales. A partir de este análisis se personalizan 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 usarse para procesar los datos existentes sobre los clientes de modo 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 de forma autónoma patrones y predicciones, como que los productos más económicos se adquieren más rápidamente, que repetir la visualización de un producto aumenta la probabilidad de un pedido, o que ciertos productos son comprados con frecuencia por clientes de un grupo de edad específico.
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 usarse para analizar contribuciones, publicaciones y tuits en Facebook o Twitter, incluyendo la frecuencia 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 de manera autónoma características relevantes y valores umbral. La inteligencia artificial nunca se estanca en el statu quo, sino que aprende y se desarrolla constantemente.
Garantía de calidad en la producción: inspección de artículos
Una inspección de superficies mediante autoaprendizaje asegura el reconocimiento fiable de defectos superficiales, impurezas y variaciones en las muestras de los 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: Reciclaje
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 usando 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 la industria 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 capta una imagen 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 vestibles 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 y códigos de almacén y de artículo. Por ejemplo, las marcas de colores en los cristales pueden facilitar la búsqueda de el estante correcto o se pueden mostrar instrucciones de mantenimiento. Así se ahorra tiempo y se minimiza el porcentaje de errores.
Controlar vehículos a más de 4.000 kilómetros de distancia
En colaboración con la empresa emergente israelí Ottopia, T-Systems ha demostrado cómo los vehículos pueden ser controlados remotamente, transferidos e incluso usados como taxis a miles de kilómetros de distancia. Ottopia usa una aplicación de IA que predice a tiempo la carga de las células de radio, de modo que el tiempo de respuesta para transmitir las enormes cantidades de datos no sea demasiado largo. Esto permite 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 el tiempo, los acontecimientos y el comportamiento de compra de los clientes en distintas épocas del año puede reducir el número de viajes en vacío y el tiempo muerto. El sistema de IA prevé los precios de mercado de los viajes en camión y determina los precios de las capacidades liberadas. Esto permite acoplar rápida y eficazmente la oferta y la demanda, y hace más sostenible el transporte.
La IA clasifica el correo: captura automatizada de documentos
Las cartas, correos electrónicos, facturas y otros documentos pueden procesarse y distribuirse automáticamente usando el reconocimiento de imágenes y objetos de las soluciones de IA. Como los documentos suelen llegar a las empresas en diversos formatos, especialmente a las internacionales, es recomendable emplear una IA con capacidad de autoaprendizaje que pueda asignar correctamente texto, números y valores.
Comprender textos correctamente con minería de texto
La minería de texto es una herramienta de lectura y comprensión asistida por IA que usa métodos como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo. Esta reconoce y procesa contextos de significado en documentos estructurados y no estructurados. Numerosos procesos se benefician de ella, por ejemplo, el análisis de los comentarios de los clientes en correos electrónicos puede activar automáticamente la respuesta adecuada del servicio de atención al cliente. La minería de texto también es muy útil cuando se trata de analizar textos contractuales y otros documentos empresariales.
