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La IA conversacional y la Fundación para el Aprendizaje Automático

Las tecnologías inteligentes se están convirtiendo en un factor decisivo para poder mantenerse en un mercado en constante cambio y a un ritmo vertiginoso. El ecosistema SAP ofrece herramientas cruciales para ello.
Tommi Kramer, Sovanta
4 de julio de 2019
Columna AI
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Este texto ha sido traducido automáticamente del alemán al español.

Mientras que muchas aplicaciones empresariales solían centrarse en la reducción de costes mediante la digitalización de procesos o el aumento de la eficiencia a través de la simplificación de procesos, en el futuro el verdadero valor añadido residirá en la automatización a través de sistemas de aprendizaje.

Para ello, existen numerosas ofertas para el uso e integración de la inteligencia artificial y el machine learning en aplicaciones empresariales propias por parte de los grandes proveedores como SAP, Microsoft o Amazon.

La cartera de servicios consumibles de IA ofrecidos varía de un proveedor a otro, pero se solapa en el caso de los servicios de fácil despliegue. Se trata de servicios que pueden prestarse con poco o ningún esfuerzo de formación.

No obstante, SAP también ofrece una gama de servicios y herramientas para el uso de la IA y el aprendizaje automático con el fin de satisfacer los requisitos de los procesos empresariales automatizables y las aplicaciones de nueva generación. Desde el punto de vista del cliente, esto ofrece la posibilidad de combinar procesos transaccionales con herramientas inteligentes.

Además de la Predictive Analysis Library (PAL) como complemento en el entorno Hana, SAP ofrece tanto Conversational AI como Machine Learning Foundation con Leonardo Machine Learning. Sin embargo, los retos de las aplicaciones empresariales modernas en interacción con la IA son tan individuales y diversos que todas estas ofertas pueden aplicarse para generar un valor añadido real.

Con Conversational AI, SAP ofrece la posibilidad de automatizar una amplia gama de procesos de servicio con bots. Gracias a la tecnología en constante perfeccionamiento para comprender el lenguaje natural escrito o hablado, las consultas en el servicio de atención al cliente o en recursos humanos, por ejemplo, pueden automatizarse en gran medida y sincronizarse con los sistemas SAP.

La oferta de SAP sigue mostrando aquí puntos débiles en la guía de diálogo inteligente cuando se trata de mapear como bot una amplia gama de servicios. Para quienes deseen aplicar métodos de IA al procesamiento de sus datos empresariales, PAL ofrece una herramienta útil directamente en la base de datos Hana para optimizar sus aplicaciones empresariales.

Con él, podrá reconocer patrones en sus datos de ventas, producción o compras y utilizarlos para realizar previsiones. Utilízalo para desarrollar procedimientos de clasificación de clientes, de recomendación de productos o incluso de detección precoz de defectos en serie e intégralos directamente en tus aplicaciones a través de Hana.

Sin embargo, por razones de rendimiento, se recomienda trabajar únicamente con datos dentro de su entorno Hana y no con datos integrados a través de interfaces en la nube.

En el entorno de la nube, en cambio, los servicios de la Machine Learning Foundation son una buena opción. Aunque estos no difieren significativamente de las ofertas de otros proveedores en la nube, ofrecen la ventaja decisiva de que los modelos Tensorflow pueden utilizarse directamente dentro del entorno SAP para aplicaciones empresariales.

Con Tensorflow, los científicos de datos entrenan modelos altamente específicos que abordan específicamente las particularidades de un proceso individual, una empresa o un sector. Esto crea el valor añadido especial en sus propias aplicaciones empresariales.

Es la única manera de lograr la mejor experiencia de usuario posible en estas aplicaciones. Sin embargo, queda una gota de amargura. El entrenamiento de modelos Tensorflow aún no está soportado.

Las aplicaciones empresariales basadas en IA ya no son sueños del futuro. Los componentes que aún faltan en un proceso de IA totalmente integrado ya pueden implementarse y funcionar con la ayuda de conceptos de contenedor como Docker. El entrenamiento continuo de modelos y su provisión también son fácilmente posibles con esto.

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Tommi Kramer, Sovanta

Tommi Kramer es Director de Ciencia de Datos en Sovanta AG.


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