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Gartner ha reconocido a Microsoft como líder en el Cuadrante Mágico de Gartner® 2022 para Servicios de Desarrolladores de Inteligencia Artificial en la Nube, con Microsoft en el puesto más avanzado en «Integridad de la Visión».
Gartner define el mercado como «servicios alojados en la nube o en contenedores que permiten a los equipos de desarrollo y usuarios comerciales que no son expertos en ciencia de datos usar modelos de IA a través de API, kits de desarrollo de software (SDK) o aplicaciones».
Estamos orgullosos de ser reconocidos por nuestra Azure AI Platform. En esta publicación, profundizaremos en la evaluación de Gartner, lo que significa para los desarrolladores y brindaremos acceso a la reimpresión completa del Cuadrante Mágico de Gartner para obtener más información.
Escale aplicaciones inteligentes con IA lista para producción
“Aunque las prácticas de ModelOps están madurando, la mayoría de los equipos de ingeniería de software aún necesitan capacidades de IA que no requieran habilidades avanzadas de aprendizaje automático. Por esta razón, los servicios para desarrolladores de IA en la nube (CAIDS) son herramientas esenciales para los equipos de ingeniería de software..”—Gartner
Un asombroso 87 % de los proyectos de IA nunca llegan a la producción.¹ Más allá de la complejidad del preprocesamiento de datos y la creación de modelos de IA, las organizaciones luchan con la escalabilidad, la seguridad, la gobernanza y más para que la producción de su modelo esté lista. Es por eso que más del 85 % de las empresas de Fortune 100 utilizan Azure AI en la actualidad, abarcando industrias y casos de uso.
Cada vez más, vemos que los desarrolladores aceleran el tiempo de generación de valor mediante el uso de modelos de IA personalizables y preconstruidos como componentes básicos para soluciones inteligentes. Microsoft Research ha logrado avances significativos en IA a lo largo de los años, siendo el primero en lograr la paridad humana en las capacidades de habla, visión y lenguaje. Hoy, estamos ampliando los límites de las capacidades del modelo de lenguaje con modelos grandes como Turing, GPT-3 y Codex (el modelo que impulsa Copiloto de GitHub) para ayudar a los desarrolladores a ser más productivos. Azure AI empaqueta estas innovaciones en modelos generales listos para la producción conocidos como Azure Cognitive Services y usa modelos específicos de casos, Azure Applied AI Services para que los desarrolladores los integren a través de API o un SDK, y luego continúen ajustándolos para lograr una mayor precisión.
Para los desarrolladores y científicos de datos que buscan crear modelos de aprendizaje automático listos para la producción a escala, admitimos el aprendizaje automático automatizado, también conocido como autoML. AutoML en Azure Machine Learning se basa en la investigación innovadora de Microsoft centrada en la automatización de las tareas iterativas y que consumen mucho tiempo del desarrollo del modelo de aprendizaje automático. Esto libera a los científicos de datos, analistas y desarrolladores para que se concentren en tareas de valor agregado fuera de las operaciones y aceleren su tiempo de producción.
Habilite la productividad para los equipos de IA en toda la organización
“A medida que más desarrolladores utilicen 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 IA se generaliza en todas las organizaciones, es esencial que los empleados tengan las herramientas que necesitan para colaborar, crear, administrar e implementar soluciones de IA de manera eficaz y responsable. Como presidente y director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella compartido en Microsoft Build, Microsoft está «construyendo modelos como plataformas en Azure» para que los desarrolladores con diferentes habilidades puedan aprovechar la investigación innovadora de IA e integrarlos en sus propias aplicaciones. Esto va desde desarrolladores profesionales que crean aplicaciones inteligentes con API y SDK hasta desarrolladores ciudadanos que usan modelos preconstruidos a través de Plataforma de energía de Microsoft.
Azure AI permite a los desarrolladores crear aplicaciones en su idioma preferido e implementarlas en la nube, en las instalaciones o en el perímetro mediante contenedores. Recientemente también anunciamos la capacidad de usar cualquier clúster de Kubernetes y amplíe el aprendizaje automático para que se ejecute cerca de donde residen sus datos. Estos recursos se pueden ejecutar a través de un único panel con la administración, la coherencia y la confiabilidad que proporciona Azure Arc.
Operacionalizar prácticas de IA responsable
“Tanto los proveedores como los clientes buscan más que solo rendimiento y precisión del modelo de aprendizaje automático. Al seleccionar los servicios de AutoML, deben priorizar a los proveedores que se destacan en proporcionar modelos transparentes y explicables con detección de sesgos y mecanismos compensatorios integrados”.—Gartner
En Microsoft, aplicamos nuestra Estándar de IA responsable a nuestra estrategia de producto y ciclo de vida de desarrollo, y hemos convertido en una prioridad ayudar a los clientes hacer lo mismo. También proporcionamos herramientas y recursos para ayudar a los clientes a comprender, proteger y controlar sus soluciones de IA, incluido un Tablero de IA responsable, directrices de desarrollo de botsy herramientas integradas para ayudarlos a explicar el comportamiento del modelo, probar la imparcialidad y más. Proporcionar un conjunto de herramientas consistente a su equipo de ciencia de datos no solo respalda la implementación responsable de IA, sino que también ayuda a proporcionar una mayor transparencia y permite implementaciones de modelos más consistentes y eficientes.
Microsoft se enorgullece de ser reconocido como líder en servicios para desarrolladores de IA en la nube, y estamos entusiasmados con las innovaciones que están ocurriendo en Microsoft y en toda la industria que permiten a los desarrolladores enfrentar los desafíos del mundo real con IA. Puedes leer y aprender de la completa el Cuadrante Mágico de Gartner ahora.
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Referencias
¹¿Por qué el 87 % de los proyectos de ciencia de datos nunca llegan a producción? Venture Beat.
Gartner Inc.: “Cuadrante Mágico para Servicios de Desarrolladores de IA en la Nube”, Van Baker, Svetlana Sicular, Erick Brethenoux, Arun Batchu, Mike Fang, 23 de mayo de 2022.
Gartner y Magic Quadrant son marcas registradas y marcas de servicio de Gartner, Inc. y/o sus filiales en los EE. UU. e internacionalmente y se utilizan aquí con autorización. Reservados todos los derechos. Este gráfico fue publicado por Gartner, Inc. como parte de un documento de investigación más amplio y debe evaluarse en el contexto de todo el documento. El documento de Gartner está disponible previa solicitud a Microsoft. Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio descrito en sus publicaciones de investigación y no aconseja a los usuarios de tecnología que seleccionen solo a los proveedores con las calificaciones más altas u otra designación. Las publicaciones de investigación de Gartner consisten en las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben interpretarse como declaraciones de hechos. Gartner renuncia a todas las garantías, expresas o implícitas, con respecto a esta investigación, incluidas las garantías de comerciabilidad o idoneidad para un propósito particular.
