Gartner ha reconocido a Microsoft como líder en el cuadrante™ mágico de Gartner® de 2022 para los servicios para desarrolladores de inteligencia artificial en la nube, con Microsoft colocado más lejos en "Integridad de la visión".
Gartner define el mercado como "servicios hospedados en la nube o en contenedores que permiten a los equipos de desarrollo y a los usuarios empresariales que no son expertos en ciencia de datos usar modelos de inteligencia artificial a través de API, kits de desarrollo de software (SDK) o aplicaciones".
Estamos orgullosos de ser reconocidos por nuestra plataforma de Azure AI. En esta publicación, profundizaremos en la evaluación de Gartner, lo que significa para los desarrolladores y proporcionaremos acceso a la reproducción completa del Cuadrante Mágico de Gartner para obtener más información.
Escalado de aplicaciones inteligentes con ia lista para producción
"Aunque las prácticas de ModelOps están madurando, la mayoría de los equipos de ingeniería de software siguen necesitando funcionalidades de inteligencia artificial que no exigen aptitudes avanzadas de aprendizaje automático. Por este motivo, los servicios para desarrolladores de IA en la nube (CAIDS) son herramientas esenciales para los equipos de ingeniería de software". —Gartner
Un sorprendente 87 % de los proyectos de inteligencia artificial nunca se convierten en producción.¹ Más allá de la complejidad del preprocesamiento de datos y la creación de modelos de inteligencia artificial, las organizaciones luchan con escalabilidad, seguridad, gobernanza y mucho más para preparar la producción de su modelo. Por eso más del 85 por ciento de las empresas de Fortune 100 usan azure AI hoy en día, abarcando sectores y casos de uso.
Más y más, vemos que los desarrolladores aceleran el tiempo de valor mediante modelos de IA pregenerados y personalizables como bloques de creación para soluciones inteligentes. Microsoft Research ha logrado importantes avances en la inteligencia artificial a lo largo de los años, siendo el primero en lograr la paridad humana en las funcionalidades de voz, visión y lenguaje. En la actualidad, estamos insertando los límites de las funcionalidades del modelo de lenguaje con modelos grandes como Turing, GPT-3 y Codex (el modelo que impulsa GitHub Copilot) para ayudar a los desarrolladores a ser más productivos. Azure AI empaqueta estas innovaciones en modelos generales listos para producción conocidos como Azure Cognitive Services y modelos específicos del caso de uso, App de Azure lied AI Services para que los desarrolladores se integren a través de la API o un SDK y, a continuación, continúen ajustando para mayor precisión.
Para desarrolladores y científicos de datos que buscan crear modelos de aprendizaje automático listos para producción a escala, se admite el aprendizaje automático automatizado también conocido como autoML. AutoML en Azure Machine Learning se basa en una investigación innovadora de Microsoft centrada en automatizar las tareas iterativas y lentas del desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Esto libera a los científicos de datos, analistas y desarrolladores para centrarse en tareas de valor añadido fuera de las operaciones y acelerar su tiempo de producción.
Habilitación de la productividad de los equipos de inteligencia artificial en toda la organización
"A medida que más desarrolladores usan CAIDS para crear modelos de aprendizaje automático, la colaboración entre desarrolladores y científicos de datos será cada vez más importante". —Gartner
A medida que la inteligencia artificial se vuelve más estándar en todas las organizaciones, es esencial que los empleados tengan las herramientas que necesitan para colaborar, crear, administrar e implementar soluciones de inteligencia artificial de forma eficaz y responsable. Como presidente y ceo de Microsoft, Satya Nadella compartió en Microsoft Build, Microsoft está "creando modelos como plataformas en Azure" para que los desarrolladores con diferentes aptitudes puedan aprovechar las ventajas de la investigación de inteligencia artificial innovadora e insertarlos en sus propias aplicaciones. Esto va desde desarrolladores profesionales que crean aplicaciones inteligentes con API y SDK a desarrolladores ciudadanos mediante modelos pregenerados a través de Microsoft Power Platform.
Azure AI permite a los desarrolladores crear aplicaciones en su lenguaje preferido e implementarlas en la nube, en el entorno local o en el perímetro mediante contenedores. Recientemente también anunciamos la capacidad de usar cualquier clúster de Kubernetes y ampliar el aprendizaje automático para que se ejecute cerca de dónde residen los datos. Estos recursos se pueden ejecutar a través de un único panel con la administración, la coherencia y la confiabilidad proporcionadas por Azure Arc.
Operacionalización de prácticas de inteligencia artificial responsable
"Tanto los proveedores como los clientes buscan más que el rendimiento y la precisión del modelo de aprendizaje automático. Al seleccionar los servicios de AutoML, deben priorizar a los proveedores que se destacan al proporcionar modelos explicables y transparentes con mecanismos integrados de detección de sesgos y compensatorios". —Gartner
En Microsoft, aplicamos nuestro estándar de inteligencia artificial responsable a nuestra estrategia de producto y ciclo de vida de desarrollo, y lo hemos convertido en una prioridad para ayudar a los clientes a hacer lo mismo. También proporcionamos herramientas y recursos para ayudar a los clientes a comprender, proteger y controlar sus soluciones de inteligencia artificial, como un panel de IA responsable, directrices de desarrollo de bots y herramientas integradas para ayudarles a explicar el comportamiento del modelo, probar la imparcialidad y mucho más. Proporcionar un conjunto de herramientas coherente al equipo de ciencia de datos no solo admite la implementación de inteligencia artificial responsable, sino que también ayuda a proporcionar mayor transparencia y permite implementaciones de modelos más coherentes y eficaces.
Microsoft se enorgullece de ser reconocido como líder en cloud AI Developer Services, y nos complacen las innovaciones que se producen en Microsoft y en todo el sector que permiten a los desarrolladores abordar desafíos reales con la inteligencia artificial. Puede leer y aprender del cuadrante mágico de Gartner completo ahora.
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Referencias
¹ ¿Quién hace el 87 % de los proyectos de ciencia de datos nunca lo convierten en producción? Venture Beat.
Gartner Inc.: "Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services", Van Baker, Svetlana Sicular, Erick Brethenoux, Arun Batchu, Mike Fang, 23 de mayo de 2022.
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