IBM lanza Watsonx Studio para simplificar la implementación de IA generativa

El lanzamiento de la plataforma watsonx también marca los planes de IBM para agregar inteligencia artificial generativa a otros servicios, combinando la escritura de código con los datos meteorológicos de la NASA.

Imagen: nmann77/Adobe Stock

Según Tech Innovation Marketplace, la inteligencia artificial es el producto más popular en este momento. Hoy, IBM anunció watsonx, que consta de tres conjuntos de productos distintos. En conjunto, sirven como estudio, almacén de datos y conjunto de herramientas de gobernanza para generar IA y modelos subyacentes. Las listas de espera para los productos watsonx ya están abiertas y se espera que el primer conjunto de productos, watsonx.ai, esté disponible para el público en general en julio.

Los tres conjuntos de productos bajo el paraguas de watsonx son watsonx.ai, el propio estudio y la biblioteca de modelos subyacente: watsonx.data, almacenamiento de datos, y watsonx.governance, un conjunto de herramientas de gobernanza.

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¿Qué es IBM watsonx?

IBM watsonx es una plataforma para entrenar, ajustar e implementar modelos de IA. Puede entrenar modelos base y modelos de aprendizaje automático para entornos de nube. Los modelos de IA seleccionados y entrenados por IBM formarán la columna vertebral del servicio.

Estos modelos de IA fundacionales y de código abierto manejarán la recopilación y selección de datos de capacitación y luego pasarán esos datos a la empresa que los necesita. También hay un conjunto de herramientas para la gobernanza continua de la IA. IBM quiere proporcionar un flujo de trabajo de IA de extremo a extremo que lleve a las empresas de no tener IA en absoluto a personalizarlo y ejecutarlo por sí mismos.

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«Hemos creado IBM watsonx para las necesidades de la empresa, de modo que los clientes no sean solo usuarios, sino que puedan ser la ventaja de la IA», dijo el presidente y director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, en un comunicado.

Siguiendo un modelo de flujo de trabajo de extremo a extremo, los clientes pueden crear sus propios modelos desde cero o adaptar los modelos de IA existentes.

watsonx studio también incluye herramientas para escribir código en estos modelos existentes. Por ejemplo, fm.code en la biblioteca del modelo base generará automáticamente código para los desarrolladores mediante una interfaz de lenguaje natural. Otra biblioteca, fm.NLP, es una colección de grandes modelos de lenguaje adaptados a dominios específicos o específicos de la industria. Finalmente, fm.geospatial es un modelo para analizar patrones meteorológicos y cambios climáticos utilizando datos satelitales de la NASA.

IBM se asocia con Hugging Face

Uno de los modelos de IA existentes que IBM alienta a los usuarios a agregar fácilmente a su flujo de trabajo de watsonx es la biblioteca de código abierto de Hugging Face. Miles de conjuntos de datos y modelos abiertos de Hugging Face estarán disponibles a través de watsonx.

Watsonx AI se utilizará en otros productos de software de IBM

Con este tipo de IA en la punta de los dedos de IBM, la empresa se mantiene al día con las tendencias de la industria y las integra en tantos productos como sea posible. Los clientes comenzarán a ver aparecer los servicios de watsonx en todas las principales ofertas de software de IBM. Estos servicios incluyen:

• Watson Code Assistant para escribir código.
• AIOps Insights mejora la visibilidad de las operaciones de TI.
• Watson Assistant y Watson Orchestrate para soluciones de personal y servicio al cliente.
• Environmental Intelligence Suite para EIS Builder Edition, que ayuda a medir y responder a los riesgos ambientales.

En la conferencia Think 2023, la compañía también anunció la apertura del IBM Generative AI Consulting Center of Excellence, que reúne a 1000 expertos en IA generativa que brindarán servicios de consultoría a las empresas que necesitan ayuda para construir e implementar watsonx.

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¿Quiénes son los competidores de IBM watsonx?

Si bien watsonx se posiciona como una forma de facilitar que las organizaciones implementen IA, también es una forma de mantener esa implementación dentro del ecosistema de IBM. La plataforma Azure AI de Microsoft hace algo similar, al igual que SageMaker Studio de Amazon, Vertex AI de Google y algunos de los jugadores más centrados en la IA como Cohere y Anthropic.