Teradata ha anunciado nuevas mejoras en su software líder de gestión de modelos de IA/ML (inteligencia artificial/aprendizaje automático) en ClearScape Analytics (por ejemplo, ModelOps) para satisfacer la creciente demanda de análisis avanzados e IA por parte de organizaciones de todo el mundo. Estas nuevas funciones -incluidas las capacidades "sin código", así como nuevos y sólidos controles de gobernanza y "explicabilidad" de la IA- permiten a las empresas acelerar, escalar y optimizar las implantaciones de IA/ML para generar rápidamente valor empresarial a partir de sus inversiones en IA. El despliegue de modelos de IA en producción es un reto notorio.

Una encuesta reciente de O'Reilly sobre la adopción de la IA en la empresa reveló que sólo el 26% de los encuestados tiene actualmente modelos desplegados en producción, y muchas empresas afirman que aún no han visto el rendimiento de sus inversiones en IA. Esto se ve agravado por el reciente entusiasmo en torno a la IA generativa y la presión a la que se ven sometidos muchos ejecutivos para implantarla en su organización, según una encuesta reciente de IDC, patrocinada por Teradata. ModelOps en ClearScape Analytics facilita más que nunca la operacionalización de las inversiones en IA al abordar muchos de los retos clave que surgen al pasar del desarrollo de modelos a su implantación en producción: gestión integral del ciclo de vida de los modelos, implantación automatizada, gobernanza para una IA de confianza y supervisión de los modelos.

La capacidad ModelOps gobernada está diseñada para proporcionar el marco para gestionar, desplegar, supervisar y mantener los resultados analíticos. Incluye capacidades como la auditoría de conjuntos de datos, el seguimiento de códigos, los flujos de trabajo de aprobación de modelos, la supervisión del rendimiento de los modelos y la alerta cuando los modelos no funcionan bien. Las nuevas capacidades y mejoras de ModelOps incluyen: Bring Own Model (BYOM), ahora sin capacidades de código, permite a los usuarios desplegar sus propios modelos de aprendizaje automático sin escribir ningún código, simplificando el trayecto de despliegue con validación, despliegue y supervisión automatizados.

Mitigación de los riesgos normativos con capacidades avanzadas de gobernanza de modelos y sólidos controles de explicabilidad para garantizar una IA de confianza; Supervisión automática del rendimiento de los modelos y de la deriva de los datos con alertas de configuración cero. Los clientes de Teradata ya están utilizando ModelOps para acelerar el tiempo de obtención de valor de sus inversiones en IA. Una importante institución sanitaria estadounidense utiliza ModelOps para acelerar el proceso de despliegue y escalar su viaje de personalización de IA/ML.

La institución aceleró su despliegue con un aumento de 3 veces en la productividad para desplegar con éxito treinta modelos de IA/ML que predicen cuáles de sus pacientes tienen más probabilidades de necesitar una visita al consultorio para implementar la "Personalización a Escala". Una importante institución financiera europea aprovechó ModelOps para reducir el tiempo de despliegue de modelos de IA de cinco meses a una semana. Los modelos se despliegan a escala y se integran con los datos operativos para aportar valor empresarial.