Conforme crece la popularidad de IA, Microsoft busca hacer su adopción lo más sencilla posible

Por: Chris Stetkiewicz

[caption id="attachment_21805" align="aligncenter" width="960"] Wisam Hirzalla, directora de mercadotecnia de producto para Microsoft Azure, em el campus de Microsoft en Redmond, Washington. Foto por Dan DeLong para Microsoft.[/caption]

Hace tan solo unos años, la inteligencia artificial era en su mayor parte relegada a universidades y laboratorios de investigación, un encantador concepto de ciencias de la computación con poco uso en los negocios importantes. Hoy, la IA es integrada en todo, desde su refrigerador a su aplicación favorita para hacer ejercicio.

[caption id="attachment_21845" align="alignright" width="258"] Lance Olson, director de gestión de programa para IA aplicada en Microsoft. Foto por Microsoft.[/caption]

“En verdad es emocionante, porque hay un nuevo avance cada mes, o cada semana”, comentó Lance Olson, director de gestión de programa para IA aplicada en Microsoft. “Cada vez más, las conversaciones cambian de discutir el arte de lo posible a llegar al siguiente nivel de implementación en un proyecto específico”.

Aun así, muchas compañías batallan en conseguir sus metas de IA, pues el suministro de científicos de datos y expertos en IA no ha mantenido el paso de la creciente demanda. Crear modelos de IA es un trabajo difícil. Y luego viene la complicación de producirlos, y mantenerlos en funcionamiento. Los datos envejecen, mucho más rápido que el código, lo que hace menos precisos a los modelos conforme el mundo cambia a nuestro alrededor.

En su conferencia Microsoft Build 2019, la compañía comenta que está enfocada en ayudar a todos los desarrolladores, incluso a aquellos sin preparación en IA o ciencia de los datos, a que utilicen sus herramientas y servicios para entregar los grandes beneficios que más y más clientes esperan.

“La IA y el aprendizaje automático pueden convertir en héroes a los desarrolladores, por su capacidad de entregar a los clientes experiencias en verdad personalizadas, super inmersivas”, comentó Wisam Hirzalla, directora de bases de datos operacionales y mercadotecnia de producto blockchain en Microsoft. “Queremos facilitar a cualquier compañía el uso de tecnología”.

Aprendizaje automático simplificado y automatizado

Con este fin, Microsoft anuncia nuevas capacidades para su servicio Azure Machine Learning basado en la nube, con una meta de permitir a desarrolladores y profesionales de cualquier nivel de habilidades, construir modelos avanzados de aprendizaje automático.

Podemos pensar en los practicantes de IA en tres categorías, de acuerdo con Bharat Sandhu, director de inteligencia artificial en Microsoft. Primero, tenemos desarrolladores y científicos de datos a los que les gusta escribir código. Quieren construir modelos de aprendizaje automático, a través de herramientas y procesos que ya conocen. Para ellos, Azure Machine Learning ofrece un “modelo donde el código es primero”, en el cual pueden utilizar las herramientas de desarrollo que quieran.

Un segundo grupo, que incluye a expertos en dominio de negocios, tal vez conozca mucho sobre datos, pero no sabe mucho sobre aprendizaje automático o código. Para esos clientes, la experiencia de aprendizaje automático automatizado de Azure Machine Learning es una opción “sin código”, accesible sin tener que escribir una sola línea de código.

“Una tercera categoría de gente, que están en proceso de aprender conceptos de aprendizaje automático, quieren hacer sus propios modelos, pero no son programadores. Pueden ser profesionales de TI, o personas con antecedentes en estadística o matemáticas”, comentó Sandhu. “Para esos clientes, ofrecemos una experiencia de arrastrar y soltar para hacer modelos de manera visual”.

Sandhu comentó que no importa de qué manera son creados los modelos de aprendizaje automático, todos utilizan el mismo backend, lo que significa que todos los modelos pueden ser integrados de manera sencilla.

[caption id="attachment_21815" align="aligncenter" width="1024"] Bharat Sandhu, director de mercadotecnia de producto para Microsoft Azure, en la oficina de Microsoft en Bellevue, Washington. Foto por Dan DeLong para Microsoft.[/caption]

Interoperabilidad

Por supuesto que los desarrolladores y científicos de datos tienen un número de plataformas para elegir dónde construir sus modelos de IA. Para asegurar que las compañías pueden adoptar avances de IA tan rápido como sea posible, Microsoft dice que es importante superar discordancias en la plataforma, los cuales pueden retrasar la distribución de esos modelos para producción.

Una manera en que Microsoft promueve la interoperabilidad entre los diferentes marcos de trabajo de IA es un estándar llamado ONNX Runtime, o Intercambio de Red Neural Abierta (Open Neural Network Exchange). Este esfuerzo conjunto con otras compañías tecnológicas crea modelos de implementación que funcionan en múltiples plataformas.

Esto libera desarrolladores y científicos de datos para utilizar cualquier marco de trabajo y hardware objetivo que sea mejor para ellos. Y libera al equipo operativo para que se enfoquen en desplegar y obtener resultados, en lugar de tener que traducir conforme se mueven entre uno y otro.

En Build, Microsoft anuncia el soporte para integración ONNX con aceleradores de hardware líderes.

La compañía también anuncia que ahora es un colaborador activo al proyecto MLflow, una plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.

Actualizaciones en Azure Cognitive Services

Más de 1.3 millones de desarrolladores, sin habilidades específicas en IA o ciencia de los datos, utilizan en la actualidad Azure Cognitive Services para construir aplicaciones inteligentes que pueden ver, escuchar, hablar, entender e incluso comenzar a razonar.

En Build, Microsoft anuncia una nueva categoría de Azure Cognitive Services llamada Decision, que brinda recomendaciones específicas para ayudar a la gente a tomar decisiones. Esta nueva categoría incluye Personalizer, que utiliza una rama de IA llamada aprendizaje de refuerzo para ayudar a la tecnología a recopilar conocimiento de sus propias experiencias y luego ofrecer recomendaciones informadas.

“Podemos tomar el aprendizaje de refuerzo y entregarlo de una manera que sea accesible para los desarrolladores y que no requiera a un científico de datos”, comentó Olson.

En Build, la compañía anuncia muchas otras actualizaciones a Azure Cognitive Services, incluido Ink Recognizer, que puede aprender a leer escritura a mano, Form Recognizer, que identifica formas, y otras nuevas capacidades de transcripción de conversación y otros avances en habla, visión y lenguaje.

[caption id="attachment_21825" align="aligncenter" width="1024"] Cheetah Mobile, el fabricante de aplicaciones móviles, construyó su CM Translator portátil con Azure Cognitive Services para desarrollar un sistema de habla que brinda traducciones rápidas y de alta calidad. Foto por Cheetah Mobile.[/caption]

Apenas hemos comenzado

A la fecha, los clientes de Microsoft han creado casi 400 mil agentes digitales a través de su servicio de bot de Azure, y más de 3 mil surgen cada semana. Compañías de todos tamaños buscan IA para que les brinde una ventaja competitiva.

Esto incluye a Cheetah Mobile, un fabricante líder de aplicaciones móviles que construye hardware mejorado por IA, incluido el CM Translator portátil. En lugar de desarrollar todo un sistema de habla desde cero, la compañía utilizó Azure Cognitive Services, para aprovechar su API de texto a habla para brindar traducciones rápidas y de alta calidad.

[caption id="attachment_21835" align="alignleft" width="233"] Jean Lozano, jefe de tecnología en MediaValet. La compañía de gestión de recursos digitales se apoya en las garantías de seguridad y privacidad dentro de Azure para asegurar a sus clientes que las imágenes que procesa serán manejadas de manera apropiada. Foto por MediaValet.[/caption]

Los ahorros en costo de desarrollo ayudaron a mantener asequible al dispositivo, sin comprometer el flujo natural del habla.

Otras compañías comentan que uno de los mejores beneficios de utilizar datos de Azure y herramientas de IA es que pueden aprovechar otros atributos integrados en las herramientas. Por ejemplo, MediaValet, la compañía de gestión de recursos digitales, confía en las garantías de seguridad y privacidad que Azure brinda para asegurar a los clientes que las imágenes que procesa serán manejadas de manera apropiada.

“No somos una compañía grande, pero podemos jugar con las grandes empresas, porque podemos aprovechar los atributos de seguridad y privacidad de la información, la capacidad de confianza de Azure”, comentó Jean Lozano, jefe de tecnología de MediaValet.

En los meses y años por venir, Microsoft espera que más y más clientes comiencen a utilizar IA, ya sea porque ven los beneficios de negocios o porque las herramientas son más accesibles.

“La IA abre muchas posibilidades. Y los límites son muy pocos, por lo general sólo estás limitado por tu imaginación”, comentó Olson. “No necesita ser algo abrumador para la gente. Hemos comenzado a llegar al punto donde ahora podemos volver accesible la IA a un conjunto mucho más amplio de clientes”.