¿Por qué se necesita control y confianza para ganar la carrera de la Inteligencia Artificial?
Fue un momento emocionante en la historia. El Gran Premio de Brasil fue el último de la temporada de F1 2012 y la tensión era alta. Solo unos pocos puntos separaban a Fernando Alonso de Sebastien Vettel. Pero en las primeras vueltas, un terrible accidente dejó a Vettel en último lugar. En una de las remontadas más notables en la historia de las carreras de F1, Vettel sorprendentemente terminó en sexto lugar, lo que le permitió ganar el campeonato general del año.
¿Cuál fue el secreto oculto detrás del éxito de Vettel? Tenía una confianza inquebrantable en el equipo de ingeniería de carrera que analizó sus datos y ejecutó simulaciones detrás de escena para darle el consejo correcto que lo colocó en la mejor posición durante las 70 vueltas restantes.
El mundo de alta velocidad de los datos y la IA a escala no es diferente a la emoción de los deportes de motor, donde conducir con control y confiar en los datos y los resultados es la clave del éxito. Hay tres parámetros críticos que los equipos deben controlar para mantenerse por delante de la competencia y alcanzar el máximo rendimiento. Profundicemos en los detalles y descubramos cómo Dataiku puede ser el arma secreta para su equipo de carreras de IA.
#1 Telemetría Robusta:
A medida que la IA continúa creciendo en varias industrias, se vuelve cada vez más importante para las organizaciones contar con un sistema de monitoreo que funcione bien. Hay mucho en juego: las consecuencias de un monitoreo inadecuado pueden ser devastadoras, y van desde un menor rendimiento y tiempo de inactividad hasta la pérdida de ingresos y el aumento de los costos.
Para escalar y brindar un servicio confiable, los administradores de la plataforma deben comprender cómo se utilizan los recursos de IA y con qué fin. Esta planificación de la capacidad es una parte crítica de la administración de sistemas, ya que garantiza que un sistema pueda manejar cargas de trabajo futuras sin tener problemas de rendimiento.
Con el monitoreo del uso de recursos de Dataiku, los administradores de la plataforma tienen una descripción general simplificada de los recursos de cómputo en todas las infraestructuras utilizadas. Esto permite que los equipos tomen medidas prácticas de inmediato: desde el análisis del consumo hasta el desglose de los cálculos en diferentes infraestructuras, el monitoreo del uso de recursos proporciona la telemetría necesaria para observar y monitorear con precisión las actividades de IA.
#2 Una vista única del rendimiento:
El control de costos y recursos es importante, pero las empresas exitosas también necesitan mejorar continuamente su rendimiento de IA. A medida que los casos de uso y los modelos de IA continúan floreciendo, existe una necesidad urgente de una descripción general de los proyectos y modelos analíticos que se desarrollan e implementan en la empresa. Estos son algunos de los desafíos más comunes que enfrentan las organizaciones al impulsar el rendimiento de la IA:
- ¿Cómo realizar un seguimiento del rendimiento del modelo y recibir alertas cuando sea necesario?
- ¿Cómo priorizar modelos y proyectos de análisis?
- ¿Cómo garantizar que los modelos estén impulsados por el negocio y vinculados a iniciativas estratégicas?
Dataiku proporciona capacidades clave para gobernar los esfuerzos de toda la empresa para construir e implementar IA. Dataiku Govern permite a los usuarios, líderes y expertos realizar un seguimiento del progreso de los proyectos de IA en un lugar centralizado. El registro de modelos funciona como un depósito central: ayuda a los equipos a revisar el estado y las métricas de rendimiento de todos los modelos en múltiples instancias y proyectos de Dataiku.
Dado que las iniciativas comerciales clave (retención de clientes, detección de fraudes o análisis de reclamos, por ejemplo) a menudo requieren múltiples análisis y canalizaciones, también puede optar por agrupar los proyectos de Dataiku relacionados bajo el paraguas más amplio de una iniciativa comercial; vigile lo que más importa y revise el progreso de la iniciativa comercial en un solo lugar.
#3 Barandas y cinturón de seguridad:
Al igual que un automóvil de Fórmula 1 necesita reglas claras, controles de seguridad y procesos de aprobación antes de salir a la pista, las aplicaciones de IA también deben someterse a un riguroso proceso de revisión para garantizar que sean seguras y confiables.
Aquí es donde entra en juego la aprobación del modelo. La aprobación del modelo es el proceso de revisión, verificación y aprobación de un modelo de aprendizaje automático antes de implementarlo en producción. Este proceso garantiza que el modelo se haya probado exhaustivamente y cumpla con los estándares requeridos de precisión, imparcialidad y consideraciones éticas.
Por ejemplo, considere una institución financiera que utiliza un modelo de IA para tomar decisiones de aprobación de préstamos. Antes de implementar el modelo en producción, el equipo de TI realiza una aprobación del modelo para asegurarse de que no esté sesgado en contra de ciertos grupos, como aquellos con ingresos más bajos.
El equipo de TI también verifica que se haya probado la precisión del modelo y que cumpla con los estándares de la organización para las decisiones de aprobación de préstamos. Una vez que el modelo ha pasado el proceso de aprobación, la institución puede implementar el modelo en producción con la confianza de que funcionará según lo previsto y cumplirá con los requisitos reglamentarios necesarios.
Dataiku, con sus capacidades de aprobación integradas, brinda a los equipos de TI las herramientas que necesitan para implementar un marco de gobierno predefinido y ordenar a partes interesadas específicas que revisen y aprueben modelos y proyectos de análisis antes de la implementación. De esta forma, solo se enviarán a producción aquellos que cumplan con los requisitos de la organización.
La carrera está en marcha
Al igual que un equipo de carreras de Fórmula 1, el éxito va más allá del piloto. Al igual que el equipo de ingeniería y el equipo de mecánicos configuran el conductor para el éxito, los equipos de TI deben crear las condiciones para el éxito de la IA. Con un sistema bien engrasado que puede monitorear los recursos de manera efectiva, proporcionar una vista centralizada del rendimiento y hacer cumplir las medidas de seguridad para mantener todo en orden, pueden asegurarse de que su organización esté lista y sea capaz de ganar la carrera de la IA.
David Talaga, Dataiku
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