Encuentro digital con Google y Keepler: Inteligencia Artificial para transformar el ámbito corporativo

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Representantes de Google Cloud y Keepler Data Tech exponen las ventajas de aplicar soluciones inteligentes y de machine learning en el mundo corporativo.

La inteligencia artificial abre un mundo de posibilidades a los negocios, que con las herramientas adecuadas pueden permitirse automatizar procesos que antes se realizaban de manera manual, optimizar soluciones, evitar errores, captar la atención de sus clientes y tomar mejores decisiones en tiempo real.

Estas son sólo algunas de las ventajas de la inteligencia artificial. Pero, para abordar con éxito un proyecto basado en este tipo de tecnología, primero hay que conocer cuáles son las soluciones que están disponibles y cómo funcionan. También hay que analizar las necesidades de negocio y combinarlas con los adelantos tecnológicos en una simbiosis perfecta.

Para aprender a abordar una estrategia de inteligencia artificial, NetMedia ha reunido de forma virtual a Juliet Moreiro, Cloud Partner Engineer para Google Cloud y Esteban Álvarez y Daniel Alonso, Business Manager y Head of ML Solution, respectivamente, de Keepler Data Tech.

Los tres comparten su experiencia en el encuentro digital “Aprovecha la Inteligencia Artificial de Google para tu negocio” junto con Jonás Delgado, IT Cloud Specialist; Sergio Guisado, director de Engineering en Clearpay; Francisco Ayala, responsable de sistemas en Vensur; Diego Bodas, Lead Data Scientist en Mapfre; Miguel Ángel García, Data Science Manager en Vocento; y Carlos Blanco, responsable de desarrollo IT en KH Vives.

Las soluciones basadas en ML (machine learning o aprendizaje automático) de Keepler con Google en el ámbito corporativo ayudan a reducir costes que limitan los proyectos de innovación. Caer en iniciativas aisladas o demasiado complejas en fases iniciales de implantación es un error y Google y Keepler lo demuestran con sus casos de uso.

Las organizaciones deben tener en cuenta condicionantes internos y externos: desde qué capacidades disponen en su negocio hasta cuáles son las alternativas que les está ofreciendo el mercado. Una de las claves más importantes es entender las necesidades particulares de cada empresa o industria.

La visión de Google en Inteligencia Artificial para la empresa

Durante el evento, Juliet Moreiro ha destacado que Google está haciendo “una apuesta muy grande” en tema datos y machine learning. “No se trata simplemente de un proveedor de servicios más”, sino que ayuda a hacer realidad “cosas que hace algún tiempo parecían completamente imposibles”.

Detrás de sus grandes soluciones, como el buscador, el correo electrónico, el navegador, el traductor o la aplicación de mapas, por nombrar sólo algunas, se acumulan “años de experiencia” que ahora permiten entregar innovación a clientes dentro de Google Cloud.

Sus servicios ofrecen ventajas “diferenciadoras”, tal y como apunta Moreiro. Permiten “coger modelos avanzados” para “desplegarlos tanto en la nube como en dispositivos” o “acelerar todos los procesos que hay desde que empiezas a diseñar un modelo” y entrenarlo “hasta que pasa a producción”, narra la Cloud Partner Engineer de Google Cloud. También ayudan a “entender un poco mejor qué es lo que está pasando”. Y, sobre todo, a “colaborar dentro de nuestra organización”.

Moreiro especifica que “tenemos desde las APIs de machine learning, que básicamente son modelos entrenados que están en la nube” y que se pueden utilizar directamente, sin preocupaciones de diseño o evaluación, hasta tecnología superior. “Un paso más avanzado” sería “AutoML, utilizando datos del negocio” y con acceso exclusivo. 

“Por supuesto, tenemos servicios para lo que llamamos Custom Machine Learning”, introduce la representante de Google. Partiendo de la base de que existe un equipo de expertos con conocimientos sobre el diseño de modelos, Google les aportará herramientas para facilitarles la vida.

“Como plataforma unificadora para centralizar todos estos servicios”, concluye su exposición Juliet Moreiro, “tenemos Vertex AI”. Esta plataforma incluye “la parte de datasets, entrenamiento del modelo, evaluación, despliegue, paso a producción”, para que las personas que componen un equipo de machine learning sean capaces de trabajar juntas.

La propuesta de Keepler

Keepler, que construye productos de datos a partir de tecnologías AI / ML, trabaja con Google Cloud Platform para maximizar la entrega de valor a los clientes. Para ello, optimiza el despliegue de dichos productos  a medida, “según las características del cliente y los datos de los que dispone”.

Así lo explica Daniel Alonso, Head of ML Solutions, Keepler Data Tech, cuyas propuestas se basan en capacidades como Cloud Storage, Cloud Machine Learning para entrenamiento de modelos, Big Query para analítica avanzada y Recommendations AI como motor de recomendación.

Son cuatro las principales soluciones que ofrece Keepler. Se llaman: Demand Forecasting, AI Based Unstructured Data System, Anomaly Detection y 360 Digital Print.

“La primera de ellas, predicción de demanda, es una solución donde el uso de algoritmos de machine learning nos permite predecir qué pasará en el futuro de acuerdo al conocimiento que tenemos del pasado y, sobre todo, de las variables que condicionaron esos acontecimientos”, cuenta Alonso.

Esto es, está pensada para “anticiparse a lo que va a suceder y, por tanto, acelerar el proceso de toma de decisiones” en diferentes sectores. Esto lleva aparejado ahorro de tiempo, reducción de costes o un aprovisionamiento adecuado tras concretar el volumen de pedidos.

“La segunda de ellas, que es el sistema de tratamiento de datos desestructurados basados en inteligencia artificial, es un sistema end-to-end donde extraemos información de las fuentes de datos desestructuradas y las analizamos, de forma que podamos hacer uso de esa información” inaccesible o que no se puede tratar “prácticamente nunca”, sigue el directivo de Keepler.

Las facturas, los informes, las imágenes, los vídeos y las grabaciones de audio entran dentro de esta categoría. Al tratar todos estos conjuntos de datos con la herramienta adecuada es posible eliminar la problemática del error humano, por medio de la automatización.

“La tercera solución, que es detección de anomalías”, dice Daniel Alonso, sirve para “anticipar el fallo de maquinaria industrial. Por ejemplo, para poder aplicar un mantenimiento predictivo en lugar de correctivo”. Y así evitar problemas mayores antes de que ocurran, incluyendo la interrupción del servicio, y reducir las tareas de mantenimiento. Esto es aplicable también a la detección de fraude.

“La última solución, que es la huella digital 360”, recuerda Alonso, “la creamos para dar respuesta a una de las necesidades que encontramos ahora mismo en empresas” de retail o eCommerce: “dar un servicio al cliente lo mejor posible para fidelizarlo y así incrementar las ventas”. ¿Cómo? “Teniendo un identificador único de cliente” y una visión completa para construir el costumer journey, optimizar campañas de marketing e incrementar las ventas.

Como grandes beneficios, Keepler destaca “la fase de evaluación de datos gratuita que hacemos previa al desarrollo”, para barajar posibilidades y “planificar correctamente los objetivos”. Otro es “el ahorro de costes” por medio de “la optimización de los procesos y la maximización de los beneficios. Y el tercer beneficio es la rapidez con la que conseguimos tener la herramienta desplegada y lista para usar”, que además estará personalizada.

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