INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Cloud AutoML destaca la capacidad de Google para construir y monetizar ecosistemas abiertos

Google siempre ha ganado dinero con los ecosistemas abiertos, pero sus herramientas de aprendizaje automático basadas en la nube muestran que la empresa hará todo lo posible para fomentar esos entornos.

Una visión cínica de Google es que es una empresa de publicidad que básicamente inventa nuevas formas de hacer que más personas usen la web y, por lo tanto, vean sus anuncios. La opinión más generosa es que Google ha descifrado el código sobre cómo obtener una ventaja competitiva de un ecosistema abierto. Dicho esto, Google genera un gran interés y se contenta con hojear un poco desde la parte superior para impulsar más esfuerzos.

Es difícil eludir el hecho de que Google gana mucho dinero vendiendo anuncios. Sin embargo, también es inevitable que en el proceso de venta de estos anuncios, Google cree un gran valor para los consumidores. Sin embargo, con su negocio en la nube, Google parece estar encontrando un modelo que puede generar dinero y mantener contentos a los clientes sin vender anuncios. Nadie sabe esto mejor que Google Cloud AutoML, un algoritmo para crear modelos de aprendizaje automático.

tu ganas yo gano

Algunos de nosotros todavía recordamos haber comprado las «Páginas Amarillas» para Internet. Inicialmente, había pocas páginas web, por lo que todas podían catalogarse y venderse un índice en papel a la no tan amplia World Wide Web.

A medida que los sitios web florecen, se vuelve cada vez más difícil descubrir nuevos e incluso realizar un seguimiento de los cambios en los antiguos. Nació el motor de búsqueda. Todavía recuerdo mi predeterminado, llamado Metacrawler, porque me permitía usar varios motores de búsqueda al mismo tiempo. Sin embargo, en algún momento, Google se convirtió en un verdadero meta-rastreador, ayudándonos a encontrar nuestro camino a través de la web laberíntica, recaudando un pequeño impuesto publicitario en el camino.

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Fue un golpe de genio que hizo posible la web tal como la conocemos.

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La herramienta para usar la web, el navegador web, está empezando a desmoronarse bajo el peso del Internet Explorer de Microsoft. A medida que crece el riesgo de que una empresa restrinja efectivamente el acceso a la web, Google está respondiendo con Chrome. Irónicamente, Chrome ahora amenaza el mismo dominio sobre nuestro comportamiento en línea que ha influido positivamente en gran medida en el crecimiento de la web a lo largo de los años. En el camino, Google se benefició de un mayor uso de la web.

Más tarde, el mismo escenario se desarrolló en los dispositivos móviles, con una empresa (Apple) volviéndose tan dominante que la competencia quedó sofocada. Google lanzó el sistema operativo Android de código abierto y, como siempre, recolectó algunas monedas por sus problemas.

Al mismo tiempo, casi la misma estrategia se está desarrollando en la empresa. En respuesta al creciente interés en la computación en la nube y el creciente riesgo de que una sola empresa domine ese mercado, Google abrió Kubernetes, esencialmente renunciando a las llaves de su reino impulsado por contenedores para fomentar un ecosistema de nube abierta.

A medida que el aprendizaje automático (ML) creció en importancia, Google abrió Tensorflow y Kubeflow para abrir el ecosistema ML. Con suerte, a medida que las empresas se familiaricen con Kubernetes o Tensorflow, recurrirán a Google Cloud Platform para ejecutar más cargas de trabajo.

Ayudar a las empresas a funcionar como Google

Es una estrategia interesante, y eso es lo que es: una estrategia. Google no es una organización benéfica. No utiliza código abierto para promover un mayor amor y armonía en el universo. Es en gran medida una herramienta capitalista para las corporaciones capitalistas, y resulta que crea una gran cantidad de valor comercial y de consumo gratuito en el proceso. De hecho, Google primero debe crear valor para los usuarios finales a fin de monetizar la riqueza que ayuda a crear.

Google Cloud AutoML es el ejemplo más reciente de la estrategia de ecosistema abierto de Google y marca la madurez final de las ambiciones de nube de Google. Dicho esto, si bien Google siempre ha sido un gran lugar para «encontrar su propio camino», Cloud AutoML es el reconocimiento de Google de que la mayoría de nosotros somos simples mortales y necesitamos mucha ayuda para descifrar el código ML.

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Como escribe el analista de 451 Research Nick Patience: «Actualmente, construir modelos personalizados requiere mucho conocimiento, y dado que solo hay alrededor de 1 millón de científicos de datos en el mundo (en comparación con alrededor de 26 millones de desarrolladores de todo tipo), muchas empresas, incluidas Google, entre otros, ve una oportunidad importante para permitir que los desarrolladores más allá de los científicos de datos experimenten el aprendizaje automático de primera mano».

Nube: informe de lectura obligatoria

Para reducir la barrera de entrada para adoptar el aprendizaje automático, Google ha hecho que la interfaz sea más de arrastrar y soltar, reduciendo la línea de comando.

Además, en lugar de obligar a las empresas a usar los datos de Google para entrenar sus algoritmos, Cloud AutoML absorbe los activos de datos corporativos y ajusta los modelos en consecuencia. La clave aquí es que Google ayuda a las empresas a personalizar modelos sin tener que empezar de cero: ya hay mucha formación. Si bien inicialmente se centró en los datos de imágenes, Google planea implementar el servicio para manejar texto, video y más.

Google no está solo en su ambición de empoderar a los desarrolladores para que hagan cosas asombrosas con los datos. AWS tiene SageMaker (y un conjunto de otros servicios de IA/ML), Microsoft tiene Azure Machine Learning, pero nadie tiene las capacidades que ofrece Cloud ML en la actualidad. Dudo que esta ventaja dure, pero tampoco estoy seguro de que tenga que ser así: Google tiene un largo historial de descubrir cómo crear y monetizar ecosistemas abiertos, y Cloud AutoML demuestra una capacidad recién descubierta para La adopción de tecnología sofisticada se puede usar directamente por las empresas principales.

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