En un contexto donde las empresas enfrentan la presión de demostrar retorno de inversión en inteligencia artificial (IA), la aplicación eficiente de esta tecnología se vuelve crucial. Estudios recientes indican que solo el 54% de los prototipos de aprendizaje automático (ML) alcanzan la fase de producción, mientras que un ínfimo 5% de los casos de uso de IA generativa logra este grado de implementación. La clave no solo radica en llevar los proyectos a producción, sino en asegurar la fiabilidad y eficiencia de los modelos, algo que requiere sistemas escalables y con alta precisión y baja latencia.
Un ejemplo claro de esta necesidad se observa en la detección de fraudes. Las transacciones con tarjetas de crédito demandan decisiones en fracciones de segundo, un tiempo crítico durante el cual deben evaluarse los riesgos de fraude. En el 2023, se registraron pérdidas por fraude que superaron los $10 mil millones en Estados Unidos, un aumento del 14% respecto al año anterior. Las proyecciones sugieren que el fraude en el comercio electrónico superará los $343 mil millones hacia 2027.
La construcción y gestión de aplicaciones de IA que abordan estos desafíos no es tarea sencilla. Los equipos de ML suelen empezar conectando manualmente varios componentes de infraestructura, un proceso que puede complicarse al manejar datos en tiempo real y servicios que demandan inferencias inmediatas.
Ante esta complejidad, herramientas como Tecton y Amazon SageMaker surgen como soluciones efectivas. Simplifican el desarrollo de IA en tiempo real, acelerando el tiempo de implementación y permitiendo a los equipos de ingeniería enfocarse en innovar en vez de enfrentarse a problemas de infraestructura.
Tecton, en particular, ofrece un marco de trabajo que facilita la creación de transformaciones de características para los modelos, gestionando tuberías de datos que permiten inferencias rápidas y precisas. Su integración con servicios de almacenamiento y caché en memoria asegura una baja latencia, crucial para aplicaciones de detección de fraudes.
Además, Tecton abre el campo a aplicaciones de IA generativa, integrando modelos en sistemas existentes para mejorar las experiencias de usuario. Un ejemplo es el uso de grandes modelos de lenguaje para asistir al cliente con información relevante, mejorando la interacción y satisfacción.
En síntesis, la colaboración entre Tecton y SageMaker proporciona a los equipos de IA la capacidad de desarrollar aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento, simplificando la complejidad técnica y allanando el camino hacia una implementación más eficaz de la inteligencia artificial. Esto no solo optimiza procesos internos, sino que ofrece un valor tangible al negocio, satisfaciendo la creciente demanda de soluciones tecnológicas avanzadas en el entorno empresarial actual.
