Entre los muchos beneficios que nos ofrece el cloud, la integración con Inteligencia Artificial quizá es uno de los que nos aporta mayor agilidad a la hora de optimizar los procesos internos de una empresa. Y es que su uso se ha extendido tanto que ya forma parte de diversos sectores como la administración pública, el sanitario, transportes, IT, etc.
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Un cloud más audaz
¿Cómo? Los algoritmos de IA pueden utilizarse para optimizar la asignación de recursos en un entorno cloud, como aumentar o reducir automáticamente el número de máquinas virtuales en función de la demanda. Esto puede ayudar a reducir costes y mejorar el rendimiento de las aplicaciones.
Otra forma en que el cloud e IA están presentes es en la seguridad de los entornos en la nube. Por ejemplo, sus algoritmos pueden utilizarse para detectar y responder a las amenazas a la seguridad en tiempo real, por ejemplo identificando y bloqueando el tráfico malicioso.
Y si hablamos de datos, temática crucial para la digitalización, también se está utilizando para analizar grandes conjuntos de datos almacenados en la nube y extraer información, lo que ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones basadas en datos y optimizar sus operaciones.
Cloud e IA para el análisis de contenido multimedia y procesamiento de texto
De hecho, los servicios basados en cloud e IA son cada vez más populares ya que nos permiten analizar a detalle la información de diversas fuentes, ordenarlas y darnos insights poderosos sobre nuestros usuarios, clientes o procesos internos/externos.
Por ello, los proveedores cloud como AWS, ya ofrecen modelos y servicios preconstruidos para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo.
Estas plataformas pueden integrarse fácilmente con otros servicios, como el almacenamiento y gestión para procesar grandes conjuntos de datos para tareas como la detección de anomalías, el mantenimiento predictivo y el análisis del comportamiento de los clientes.
Podemos hacer uso de esta tecnología en la extracción de información de datos no estructurados (opiniones de clientes, publicaciones en redes sociales y correos electrónicos). Al igual que para tareas como el análisis de sentimientos o el modelado de temas.
Clasificación y reconocimiento de datos
En cuanto al procesamiento de datos multimedia, ya contamos con soluciones para tareas diversas como la detección de objetos, el reconocimiento facial y la conversión de voz a texto. En apser, hemos trabajado con clientes del sector educativo que ya integran tecnologías para el reconocimiento de imágenes con el fin de clasificarlas automáticamente. Las cuales son bastante útiles para tareas como la búsqueda de imágenes, las recomendaciones de cursos/talleres y la moderación de contenidos.
Otro ejemplo es el uso de servicios basados en la nube de conversión de voz a texto para transcribir y traducir audio. Mayormente aplicado a tareas como la búsqueda por voz, la atención al cliente y la accesibilidad.
Soluciones como Amazon Transcribe, para la conversión de audio a texto, o Amazon Comprehend para el análisis de texto, frases clave, sentimiento, temáticas y su clasificación son algunas de las alternativas para mejorar la experiencia de los clientes, obtener mejores resultados e identificar cadenas de datos valiosas para el negocio.
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