Microsoft quiere hacer crecer el mercado de la IA compartiendo su investigación con el público
El crecimiento del mercado de IA empresarial requiere cooperación y colaboración. Al lanzar sus conjuntos de datos de IA al público, Microsoft planea iniciar una investigación.
Como verdadero profesional de la tecnología de la información, recientemente se ha sentido abrumado por cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático cambiarán la forma en que su empresa hace negocios. Le han dicho una y otra vez que, junto con Big Data e Internet de las cosas, la inteligencia artificial transformará las redes corporativas y cómo se administran, y la vida de los profesionales de TI nunca volverá a ser la misma.
Sin embargo, incluso si elimina la hipérbole, gran parte de esto sigue siendo el mismo: para satisfacer las demandas de las empresas modernas para generar datos, más dispositivos deberán tener algún tipo de IA funcional y autónoma. De hecho, empresas como Microsoft cuentan con ello. Más dispositivos de IA que crean más datos significan más demanda de recursos en la nube, lo que significa más ganancias para las empresas que brindan el servicio.
Por supuesto, todavía queda mucha investigación y desarrollo por hacer antes de que una red empresarial tan moderna basada en IA pueda convertirse en realidad. Pero probar los sistemas de IA requiere conjuntos de datos y métricas con parámetros conocidos, cosas que no existen en abundancia. Esta es una de las razones por las que Microsoft ha hecho públicos muchos de los conjuntos de datos de investigación de IA que crea.
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compartir la riqueza
de acuerdo a un Noviembre de 2023 Publicación de blog sobre IAel equipo de Maluuba en Microsoft Research lanzó su Conjunto de datos de control de calidad gráficoque incluye métricas y otras herramientas para probar sistemas de IA, brinda a todos, desde investigadores académicos hasta expertos de la industria, una forma codificada de probar sus sistemas, comparar su trabajo y aprender unos de otros.
Si bien en muchos sentidos este tipo de investigación compartida va en contra de la práctica típica de la industria, en realidad es esencial si la IA se convertirá en una característica dominante de las redes empresariales modernas en los próximos años. Cada jugador importante en la industria de la tecnología de la información realiza su propia investigación independiente de IA, lo cual es demasiado ineficiente. La colaboración y la colaboración son las únicas formas inteligentes de avanzar en la investigación de manera oportuna.
Cuando se trata de desarrollo y pruebas de IA, es fundamental comparar los resultados generados por el sistema de IA con métricas predeterminadas conocidas para verificar la precisión y la consistencia. Conjuntos de datos y métricas más conocidos para probar la IA. Los investigadores más confiables se enfocan en la IA una vez que se lanza como una aplicación en las redes empresariales.
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línea de fondo
Antes de que la IA pueda convertirse en una parte confiable de una red empresarial, primero debe investigarse y probarse a fondo. Ninguna empresa, ni siquiera una con los recursos suficientes como Microsoft, puede realizar todas estas pruebas por sí sola. La investigación de IA requiere colaboración y colaboración entre todos los principales actores de la industria.
Al compartir conjuntos de datos, métricas y herramientas de IA con el público, Microsoft busca crear un entorno de investigación que pueda hacer crecer todo el mercado de IA más rápido de lo que podría hacerlo por sí solo. Un mercado de crecimiento más rápido y una adopción más rápida significan un pastel más grande del cual recortar su propia cuota de mercado.
En general, esta es una estrategia comercial comprensible y razonable para Microsoft. Sin embargo, queda por ver qué significa la implementación generalizada de IA en la empresa para los profesionales de la tecnología de la información. Si bien la IA puede ser beneficiosa para los negocios empresariales a largo plazo, sin duda traerá interrupciones y desafíos durante la implementación. Los profesionales de TI deben prepararse para más dolor antes de obtener ganancias.
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