Otto F. Wagner

La inteligencia artificial (IA) y la inteligencia artificial generativa (IA generativa) son dos ramas importantes de la tecnología moderna que tienen aplicaciones diversas y significativas en múltiples sectores. A continuación, se presentan consideraciones sobre cuándo utilizar cada una de estas tecnologías. Inteligencia Artificial (IA) La IA, en términos generales, se refiere a la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Esto incluye aprendizaje, razonamiento, corrección de errores y comprensión del lenguaje natural. La IA puede subdividirse en IA débil (o específica), que está diseñada para tareas específicas (p.ej. un sistema de recomendación), y la IA fuerte (o general), que tiene la capacidad de realizar cualquier tarea cognitiva humana (p.ej. un coche autónomo). Cuándo usar IA Automatización de Procesos : Utilizar IA para automatizar tareas repetitivas y monótonas, como el procesamiento de datos, la clasificac

En la actualidad, el Machine Learning (ML) ha evolucionado hasta convertirse en una pieza fundamental en la estrategia de muchas organizaciones, permitiendo automatizar decisiones y mejorar procesos de negocio. Sin embargo, la implementación y gestión eficiente de modelos de ML en producción puede ser un desafío considerable. Aquí es donde entra en juego MLOps, una disciplina que combina Machine Learning y DevOps para optimizar el ciclo de vida de los modelos de ML, desde el desarrollo hasta la producción. ¿Qué es MLOps? MLOps (Machine Learning Operations) es una práctica que integra el desarrollo de modelos de ML con las operaciones de TI para garantizar la entrega continua y eficiente de modelos de ML en producción. MLOps busca resolver problemas comunes en la implementación de ML, como la reproducibilidad, escalabilidad, monitoreo y mantenimiento de modelos. Componentes Clave de una Estrategia de MLOps Automatización del Ciclo de Vida del ML: La automatización es fundamental