Benjamin Harvey, CEO de AI Squared, en una conversación en Fortt Knox

Tabla de contenido

1. Introducción
2. Problemas de la adopción de IA en las empresas
3. El último desafío del aprendizaje automático y la inteligencia artificial
   1. Integración de datos de repositorios
   2. Haciendo que los puntajes sean inteligentes
4. La solución de Reverse ETL
   1. Importación de datos del lago de datos
   2. Integración de modelos de aprendizaje automático en aplicaciones
5. El desafío de la confiabilidad y la explicabilidad de la IA
   1. Precisión técnica
   2. Retroalimentación cualitativa
6. La importancia de la educación y la tecnología en la vida de Benjamin Harvey
   1. Orígenes humildes y una educación centrada en la tecnología
   2. La influencia del padre y la importancia de la iglesia
7. Tomando una ruta diferente: Deportes, educación y emprendimiento
   1. Una familia enfocada en los deportes y la tecnología
   2. Decisiones educativas y el camino hacia el emprendimiento
8. El obstáculo más difícil: luchando por la financiación
   1. Llegando al punto más bajo y buscando ayuda
   2. Superando la adversidad y captando el interés de los inversores
9. Lecciones aprendidas y planes futuros
   1. Preparación y determinación como clave del éxito
   2. Enfoque en construir una comunidad de usuarios y obtener clientes

El desafío de la adopción de IA en las empresas 🚀

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema candente en el mundo de los negocios, con muchas empresas esperando aprovechar esta tecnología para mejorar sus operaciones y ganar ventaja competitiva. Sin embargo, la adopción masiva de la IA plantea desafíos significativos para las organizaciones, especialmente cuando se trata de integrar el aprendizaje automático y la IA en las aplicaciones existentes.

El último desafío del aprendizaje automático y la IA 🤔

Paso 1: Integración de datos de repositorios

Uno de los principales desafíos del aprendizaje automático y la IA en las organizaciones es la integración de datos de repositorios. Las empresas necesitan encontrar una forma eficiente de acceder y combinar datos de diferentes fuentes, como los repositorios de datos, para alimentar sus modelos de IA. Esto implica extraer datos relevantes de los repositorios y luego integrarlos en las aplicaciones en uso.

Paso 2: Haciendo que los puntajes sean inteligentes

Una vez que los datos se han integrado en las aplicaciones, surge otro desafío: hacer que los puntajes de los modelos de IA sean inteligentes y accionables para los usuarios finales. Los puntajes por sí solos no son suficientes; también se necesita contexto y información relevante para que los usuarios puedan tomar decisiones informadas basadas en los resultados de la IA.

La solución de Reverse ETL ⚙️

Una tecnología denominada Reverse ETL (Extract, Transform, Load) ha surgido como una solución prometedora para abordar los desafíos de integración de la IA en las empresas. El Reverse ETL permite a las empresas tomar datos de un lago de datos o un repositorio y enviarlos directamente a aplicaciones existentes, como Salesforce o Microsoft Dynamics CRM, para su uso por parte de los usuarios finales que no tienen conocimientos técnicos.

Sin embargo, el Reverse ETL aún enfrenta desafíos en cuanto a la integración de los resultados y características del aprendizaje automático en las aplicaciones, así como en la automatización del proceso de integración de modelos y repositorios en las aplicaciones.

La importancia de la confiabilidad y la explicabilidad de la IA 💡

Cuando se trata de adoptar la IA, la confiabilidad y la explicabilidad son aspectos clave a considerar. Los usuarios deben poder confiar en los resultados de los modelos de IA y comprender cómo se llegó a esos resultados. Esto implica la explicabilidad de los algoritmos y la capacidad de brindar retroalimentación cualitativa sobre la confiabilidad de los resultados.

Precisión técnica

La precisión técnica se refiere a la capacidad de los usuarios para detectar y corregir errores en los modelos de aprendizaje automático. Es fundamental que los usuarios puedan proporcionar comentarios y retroalimentación sobre la precisión técnica de los modelos, especialmente cuando los resultados no coinciden con la realidad o no son confiables.

Retroalimentación cualitativa

Además de la precisión técnica, también es importante proporcionar retroalimentación cualitativa que ayude a los usuarios a comprender y confiar en los resultados de la IA. Esto implica brindar contexto y explicaciones sobre los resultados, para que los usuarios puedan tomar decisiones informadas basadas en la IA.

El viaje de Benjamin Harvey y sus lecciones aprendidas 🌟

Benjamin Harvey, fundador y CEO de AI Squared, ha experimentado de primera mano los desafíos y el éxito en la adopción de IA en las empresas. Proveniente de un entorno humilde, Harvey utilizó su pasión por la informática y la tecnología para marcar la diferencia en su vida y la de su familia.

Después de un viaje educativo y profesionales impresionante, Harvey fundó AI Squared para abordar los desafíos de la adopción de IA en las empresas. A través de su historia, hemos aprendido la importancia de la determinación, la preparación y el enfoque en la resolución de problemas reales de las organizaciones.

El futuro de AI Squared y su enfoque 🔮

AI Squared está enfocado en ganar oportunidades trabajando con campeones de la industria y construyendo una sólida comunidad de usuarios para su tecnología. Con un enfoque en la madurez del producto y la generación de ingresos predecibles, AI Squared está lista para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades en el siempre cambiante mundo de la adopción de IA en las empresas.

Destacados

• La adopción de IA plantea desafíos significativos para las organizaciones.
• La integración de datos de repositorios es crucial para el éxito de la IA.
• La tecnología de Reverse ETL permite la integración de datos y modelos de IA en aplicaciones existentes.
• La confiabilidad y la explicabilidad son aspectos clave en la adopción de IA.
• Benjamin Harvey, fundador y CEO de AI Squared, ha experimentado los desafíos y el éxito en la adopción de IA.
• AI Squared se centra en ganar oportunidades y construir una comunidad de usuarios.

Preguntas frecuentes

Q: ¿Qué es Reverse ETL?

Reverse ETL es una tecnología que permite tomar datos de un lago de datos o un repositorio y enviarlos directamente a aplicaciones existentes.

Q: ¿Por qué es importante la confiabilidad de la IA?

La confiabilidad es importante porque los usuarios deben poder confiar en los resultados de los modelos de IA para tomar decisiones informadas.

Q: ¿Cómo AI Squared aborda los desafíos de la adopción de IA?

AI Squared aborda los desafíos de la adopción de IA mediante la integración de datos y modelos de IA en aplicaciones existentes y proporcionando confiabilidad y explicabilidad en los resultados.

Q: ¿Cuál es el enfoque futuro de AI Squared?

El enfoque futuro de AI Squared es ganar oportunidades trabajando con campeones de la industria y construir una sólida comunidad de usuarios para su tecnología.

Recursos:

AI Squared