Una guía sobre el uso de la analítica basada en IA para maximizar el crecimiento de las startups

Dadas las operaciones ajustadas, los presupuestos limitados y la presión de crecimiento a la que suelen enfrentarse las startups, la inteligencia artificial (IA) puede dotar a estas organizaciones de capacidades y eficiencias que suelen limitarse a empresas más extensas y con más dinero.

Es una gran noticia: esta democratización del análisis de IA ayuda a los líderes de las startups a igualar las condiciones con sus rivales más establecidos, permite la toma de decisiones estratégicas y pone la información avanzada a disposición incluso de los usuarios no técnicos.

A continuación, el equipo de Amazon Web Services (AWS) ha recopilado varias formas de aprender a utilizar los análisis basados en IA para optimizar los procesos y productos de su startup. Exploraremos ejemplos por sector y lo que debe tener en cuenta al decidir cuál es el método de análisis que se adapta más a sus necesidades.

El análisis de datos de IA es una forma avanzada de inteligencia empresarial que utiliza la lógica y el razonamiento (similares al pensamiento humano) para analizar los datos a escala y a un nivel de complejidad que las herramientas tradicionales no suelen admitir.

Estas soluciones basadas en IA se apoyan en tecnologías como el machine learning, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural para automatizar los procesos que anteriormente requerían una intervención humana significativa.

Por ejemplo, puede usar el reconocimiento de imágenes con redes neuronales para analizar las imágenes de resonancias magnéticas en la atención médica, lo que ahorra tiempo a los médicos y mejora la precisión del diagnóstico. Al aprovechar AWS, puede beneficiarse de servicios como Amazon SageMaker, una plataforma que ayuda a crear, entrenar e implementar modelos de machine learning a escala. SageMaker simplifica todo el flujo de trabajo de machine learning, desde el etiquetado de datos hasta la implementación de modelos.

El análisis de IA puede generar rápidamente información profunda para mejorar la toma de decisiones de la startup. Al integrarse con otros servicios de AWS, como Amazon Lex para las interfaces conversacionales o Amazon Forecast para la previsión de series temporales, puede aprovechar nuevas oportunidades de crecimiento y, al mismo tiempo, reducir los costos y acelerar la innovación.

Las capacidades de análisis de cualquier solución de análisis basada en IA están determinadas, ante todo, por el modelo de IA subyacente que se utiliza como base.

Los modelos que se utilizan para crear soluciones de análisis de IA suelen clasificarse en una de las cuatro categorías siguientes:

1.  Machine learning

Si bien los algoritmos de machine learning (ML) pueden diseñarse con o sin supervisión, los análisis de machine learning sin supervisión suelen ofrecer el impacto más significativo en cuanto al ahorro de tiempo, la eficiencia y el valor general.

Es habitual utilizar el machine learning no supervisado para identificar patrones ocultos en los conjuntos de datos que se están analizando. (Esto puede incluir patrones nuevos que la startup no haya reconocido o que ni siquiera haya nombrado por su cuenta).   

Cómo puede ayudar AWS a las startups a implementar:

● Utilicemos una startup de ciberseguridad como ejemplo. Puede usar Amazon SageMaker para analizar los datos del tráfico de la red prácticamente en tiempo real e identificar anomalías que puedan indicar infracciones de seguridad. Este método proactivo ahorra tiempo y reduce la supervisión manual, lo que permite a los fundadores centrarse en el crecimiento empresarial principal.	● Amazon SageMaker proporciona una plataforma completamente administrada para crear, entrenar e implementar modelos de ML a escala. (Esto es especialmente útil para equipos ajustados que deben configurar canalizaciones de ML de forma rápida y fiable).
● Amazon Personalize: ayuda a crear recomendaciones para el usuario personalizadas y en tiempo real, que pueden ser invaluables para las startups de comercio electrónico o contenido multimedia que buscan aumentar la interacción y las conversiones.	● Flujos de trabajo de ML y MLOps: AWS ofrece herramientas administradas (por ejemplo, el Monitor de modelos de Amazon SageMaker) para automatizar el seguimiento del rendimiento y avisarle de cualquier deriva de modelos que requieran volver a entrenarse.

2.  Métodos basados en el conocimiento y el razonamiento

Este modelo de análisis genera información y conclusiones a partir de datos basados en las restricciones establecidas por las reglas lógicas “si/entonces” y el razonamiento en función de una base de conocimientos existente.

Este método de análisis de IA tiene como objetivo estructurar los conocimientos y el razonamiento dentro de los parámetros establecidos para lograr una mayor velocidad y coherencia, así como ayudar a los analistas humanos, en lugar de intentar aplicar el razonamiento basado en restricciones de forma independiente. Este método se puede aplicar fácilmente cuando un sistema de chatbots ayuda con la atención al cliente. Al utilizar bases de conocimiento sobre productos y servicios, los chatbots pueden responder a las consultas de los clientes de forma rápida y coherente.

Cómo puede ayudar AWS a las startups a implementar:

● Amazon Lex permite a las startups crear interfaces de IA conversacionales, como chatbots y asistentes de voz. Al integrar la base de conocimiento existente, puede gestionar las consultas de los clientes a escala. (Por ejemplo, una plataforma de atención al cliente de SaaS puede usar Amazon Lex para responder a las preguntas de los usuarios y extraer información de una base de conocimiento de productos. Esto reduce la carga de los agentes en vivo y proporciona respuestas rápidas y coherentes, lo que aumenta la satisfacción de los usuarios).

● AWS Lambda, que se activa bajo demanda, puede ejecutar comprobaciones lógicas u obtener datos de un repositorio de conocimientos para proporcionar respuestas coherentes y actualizadas en tiempo real.

● Puede automatizar y disponer de una orquestación sin servidor para aplicaciones modernas con AWS Step Functions. Orquesta las tareas y los servicios en flujos de trabajo automatizados, lo que resulta útil cuando el sistema basado en conocimiento de la startup necesita conectar varias comprobaciones lógicas. (Por ejemplo, verificar detalles de pedido y, a continuación, recuperar los estados de envío).

3.  Algoritmos de toma de decisiones

Un algoritmo de toma de decisiones está diseñado para analizar datos y generar información en consonancia con una decisión que un usuario humano tendrá que tomar. Aprovecha las técnicas basadas en datos, como el machine learning, para procesar la información y recomendar acciones o elecciones coherentes con los objetivos predefinidos.

Los algoritmos de toma de decisiones suelen diseñarse para identificar una decisión recomendada o proporcionar una puntuación cuantitativa que sirva de base para la elección final. Por ejemplo, una startup de tecnología financiera puede desarrollar un algoritmo de calificación crediticia para evaluar el riesgo crediticio de los solicitantes de préstamos.

Cómo puede ayudar AWS a las startups a implementar:

● Una startup de tecnología financiera que desee evaluar las solicitudes de préstamos con mayor precisión podría integrar Amazon Fraud Detector en su plataforma y automatizar el proceso de evaluación de riesgos. Mientras tanto, Amazon Forecast puede ayudar a la misma startup a predecir los requisitos de capital y a prepararse para las fluctuaciones del mercado.	● Amazon Forecast: ofrece previsiones de series temporales mediante el análisis automático de datos históricos. Esto puede resultar útil para la planificación del inventario, las proyecciones de ingresos o la administración de la cadena de suministro.
● Amazon Fraud Detector: utiliza ML para identificar actividades potencialmente fraudulentas. Puede integrar esta información directamente en el flujo de trabajo de la aplicación para automatizar las aprobaciones o activar más revisiones.	● Combinación de varios servicios de AWS: puede centralizar el análisis de datos y agilizar la toma de decisiones mediante la integración de Amazon Forecast o Fraud Detector con herramientas de datos de AWS como Amazon Redshift o Amazon S3.

4.  Métodos de búsqueda y teoría de la optimización

Este modelo de análisis de IA extrae información de un gran conjunto de datos para proponer posibles soluciones a un problema determinado. El problema establece restricciones para guiar el proceso de búsqueda de la IA en su intento de encontrar una solución óptima.

Los métodos de búsqueda y la teoría de la optimización se utilizan a menudo para identificar estrategias más eficientes, productivas o de alto rendimiento. Mejorar la eficiencia energética, la asignación de recursos y los resultados para los clientes son todos los posibles objetivos del uso de este método de análisis de IA.

Cómo puede ayudar AWS a las startups a implementar:

● Una empresa emergente de logística podría integrar AWS IoT para hacer el seguimiento de vehículos en tiempo real y Amazon EMR para procesar cantidades masivas de datos de rutas. A continuación, podría usar algoritmos de optimización personalizados para generar rutas rentables y que ahorren tiempo.	● Amazon Kendra: un servicio de búsqueda inteligente que utiliza el ML para ofrecer resultados de búsqueda muy precisos a partir de documentos internos o repositorios de conocimiento.
● AWS IoT: para las startups que dependen de los datos de los sensores (soluciones logísticas, de fabricación o energéticas), los servicios de AWS IoT incorporan métricas en tiempo real a sus algoritmos de optimización, lo que permite obtener mejores resultados de búsqueda.

Como cualquier inversión en tecnología, el análisis de IA debe abordar los resultados que su organización no podría lograr de otro modo. Al evaluar las opciones para equipar a su organización con una solución de análisis de IA, es posible que desee determinar antes qué resultados potenciales son de máxima prioridad.

Estas son algunas de las formas más comunes en las que otras startups utilizan el análisis basado en IA:

Toma de decisiones más rápida	Los sistemas de IA, especialmente los creados con Amazon SageMaker u otros servicios de IA de AWS, analizan grandes conjuntos de datos en una fracción del tiempo que tardaría un equipo humano. Un análisis más rápido se traduce en una toma de decisiones más ágil. Por ejemplo, las startups de comercio electrónico suelen confiar en Amazon Personalize para recomendaciones de productos y estrategias de precios en tiempo real.
Operaciones optimizadas	Los métodos de búsqueda y otras soluciones de IA pueden ofrecer eficiencias operativas diarias. Una startup de transporte puede confiar en los datos de los sensores y los eventos en tiempo real para identificar las rutas óptimas. Puede orquestar esta información con una sobrecarga de infraestructura mínima al aprovechar las tecnologías sin servidor de AWS, como AWS Lambda o AWS Step Functions.
Apoyo al crecimiento rápido	Dado que los análisis basados en IA pueden administrar conjuntos de datos grandes y complejos, pueden escalarse fácilmente junto con su startup en expansión. Si aprovecha las soluciones basadas en la nube, sus sistemas pueden gestionar los aumentos repentinos en la ingesta de datos sin que se produzcan cuellos de botella en el rendimiento. Esta agilidad es especialmente valiosa en los sectores de rápido crecimiento, como la tecnología financiera, la tecnología de la salud o las aplicaciones de mercado.
Anticipación de las tendencias de crecimiento	Los modelos predictivos, como los creados con Amazon Forecast, ayudan a las startups a planificar los próximos cambios en la demanda de recursos, los costos y la seguridad de los datos. Puede ajustar las estrategias o cambiar de forma proactiva si se anticipa a las tendencias empresariales para cumplir con las cambiantes condiciones del mercado.

La solución de análisis de IA que mejor se adapte no será la misma para todos los casos de uso. Al elegir un modelo de IA para respaldar sus análisis, debe evaluar estas soluciones en función de cuatro factores clave que afectan al rendimiento de ese modelo y su valor para la organización a lo largo del tiempo:

1. Integridad de análisis escalable

Si bien la tecnología en la que se basa el análisis de IA es teóricamente fácil de escalar, el caso de uso de los análisis y los conjuntos de datos utilizados puede afectar a su escalabilidad y crear limitaciones o complicaciones al usar esta solución.

Por ejemplo, un modelo que utiliza métodos basados en el conocimiento y el razonamiento puede experimentar problemas de crecimiento cuando se incorporan nuevos clientes, puntos de datos y conocimientos a la solución. Si los análisis no se vuelven a entrenar adecuadamente, la calidad y la precisión de la información analítica se podría ver alterada.

2. Eficiencia de procesamiento

Cuanta más supervisión, ingeniería y administración requiera el análisis de IA, menos eficiente será. La supervisión humana puede ser un compromiso de recursos necesario en muchos casos de uso diferentes, como cumplir con la normativa o evitar sesgos. Sin embargo, esta participación generará costos adicionales de tiempo y mano de obra que afectarán a la eficiencia de la inversión en análisis.

3. Exactitud y precisión

La ingeniería de un modelo de IA, sus capacidades predictivas y su tasa de incidencia de errores de datos afectan a la precisión general de la información. Algunas instancias de análisis de IA pueden experimentar un mayor grado de error que otras.

El machine learning no supervisado, por ejemplo, logra eficiencias al minimizar la supervisión de un analista humano, pero puede conllevar el riesgo de generar información menos precisa. Plantéese la garantía de calidad de los datos, la selección de algoritmos y la supervisión continua para garantizar la precisión y la eficiencia.

Puede implementar el Monitor de modelos de Amazon SageMaker para comprobar si hay problemas con los datos y deriva de modelos. Garantizar la calidad de los datos desde el principio, además de un ajuste continuo, ayuda a mantener una alta precisión en las decisiones basadas en IA.

4. Privacidad de datos

Antes de implementar una solución de análisis de IA, examine su política de privacidad de datos. La startup debe entender con precisión cómo el proveedor externo recopila, procesa y almacena esta información.

También puede evaluar qué tipos de datos se pueden compartir con la solución de análisis. En algunos casos, las restricciones sobre los tipos de datos que podría compartir pueden afectar a la utilidad de esta tecnología.

Aborde la privacidad de los datos desde el primer día. Por ejemplo:

● Cifrado: utilice AWS Key Management Service (AWS KMS) para cifrar los datos en reposo. La seguridad de la capa de transporte (TLS) gestiona el cifrado de datos en tránsito.

● Administración de identidad y acceso: AWS Identity and Access Management (IAM) y AWS Identity Center le permiten definir permisos detallados.

Muchos servicios de AWS, como Amazon S3, admiten el cifrado en reposo y en tránsito mediante AWS Key Management Service (KMS). Para controlar el acceso, considere la posibilidad de utilizar AWS Identity and Access Management (IAM) o AWS Identity Center para refinar los permisos. Revise siempre las políticas específicas de gestión de datos de cualquier servicio de IA que adopte.

Aquí tiene algunas ideas a modo de inspiración mientras se plantea los posibles usos del análisis basado en IA en la organización:

Desarrollo de productos y aplicaciones	Analice los datos de uso del producto, la interacción del usuario y las métricas de rendimiento para identificar las áreas de mejora del producto. Puede agregar características o solucionar cualquier problema que destaque la solución de análisis de IA. Las soluciones de desarrollo de aplicaciones de IA en AWS ayudan a las startups a optimizar sus arquitecturas y procesos de producción y a utilizar modelos fundacionales y de aumento. De este modo, puede desarrollar de forma fiable productos y servicios basados en IA y ML.
Detección de fraudes y amenazas en servicios financieros	Utilice la detección de patrones anómalos para identificar posibles actividades fraudulentas o compras no autorizadas. Se pueden implementar acciones de activación automatizadas para mitigar el riesgo mediante factores como los patrones de gastos o los volúmenes de transacciones. Amazon Fraud Detector admite la puntuación de transacciones en tiempo real, lo que permite a su equipo ahorrar tiempo y recursos valiosos.
Optimización de la cadena de suministro en transporte y logística	Las flotas de transporte y las cadenas de suministro pueden usar el análisis de IA para agilizar las operaciones, reducir los costos de envío, acelerar el cumplimiento o responder a posibles interrupciones y retrasos. Obtenga más información con la guía sobre cómo optimizar los procesos de la cadena de suministro con la IA generativa en AWS.
Análisis predictivo en la atención médica	Los profesionales de la salud ya utilizan el análisis de IA para tener en cuenta los datos de los registros médicos electrónicos (EHR) y otros orígenes al desarrollar planes de tratamiento y facilitar la atención de los pacientes. Con los servicios de AWS que cumplen con los requisitos de la HIPAA, como Amazon SageMaker, puede mantener el cumplimiento mientras innova con la IA.
Mantenimiento preventivo de equipos de fabricación	Los sensores de Internet de las cosas (IoT) pueden recopilar datos sobre el rendimiento de los equipos de fabricación e incorporarlos a una solución de análisis de IA. La IA puede recomendar el mantenimiento antes de que los problemas se agraven, lo que reduce el tiempo de inactividad. Los servicios de AWS IoT se integran con el análisis de IA para facilitar el mantenimiento predictivo y la optimización de los recursos.
Iniciativas de energía y sostenibilidad	Entrene los métodos de búsqueda y los modelos de optimización para identificar enfoques de consumo de energía más eficientes, reducir los costos de energía y ayudar a su startup a cumplir los objetivos de sostenibilidad internos y externos.

¿Es su primera vez con el análisis de IA? Estos son algunos pasos iniciales que le permitirán iniciar el proceso:

● Explore los servicios de IA de AWS: comience por consultar la información general sobre la IA de AWS para ver qué ofertas se ajustan a sus necesidades, ya sea Amazon SageMaker para el machine learning o Amazon Kendra para la búsqueda inteligente.

● Pruebe soluciones prediseñadas: consulte Amazon SageMaker JumpStart para ver modelos de IA listos para su implementación, incluida la IA generativa.

● Aproveche los recursos centrados en las startups: el portal de Startups de AWS ofrece una variedad de herramientas, guías y créditos. Si reúne los requisitos, AWS Activate ofrece créditos y formación técnica.

● Implemente las prácticas recomendadas: desarrolle una canalización de integración y entrega continuas (CI/CD) mediante AWS CodePipeline o flujos de trabajo basados en Git. Vuelva a entrenar los modelos con regularidad para mantenerse al día con los cambios en los comportamientos de los usuarios o las entradas de datos.

Las startups tienen una oportunidad sin precedentes de aprovechar el poder de los análisis basados en IA para lograr un crecimiento e innovación sostenibles. Al aprovechar los recursos de soporte centrados en los fundadores disponibles a través de AWS Activate, las soluciones de socios para startups de AWS y más, su startup puede comenzar a implementar soluciones sofisticadas de análisis de IA con rapidez. Independientemente de si se centra en la eficiencia operativa, la experiencia del cliente o el desarrollo de productos, la ruta hacia el éxito basado en la IA es más accesible que nunca. 

Si lo tiene todo listo para explorar las soluciones de análisis de IA, vaya a Startups de AWS para obtener recursos y orientación diseñados exclusivamente para fundadores. También puede acceder a AWS Activate para obtener posibles créditos o unirse a un programa de aceleración. Y, si necesita soporte especializado, consulte el directorio de soluciones de socios para startups de AWS para encontrar socios que puedan ayudar a hacer realidad su visión de análisis de IA.

Recursos adicionales: 

● Las startups que reúnan los requisitos pueden solicitar AWS Activate, que ofrece créditos y asistencia técnica para impulsar la adopción de la nube, incluidos los proyectos de IA y ML.

● Explore los socios especializados que ayudan a las startups a implementar el análisis basado en IA en la página de soluciones de socios para startups de AWS.

● En la página Datos de AWS para startups, descubra herramientas y orientación sobre cómo estructurar y administrar los datos de manera eficaz, un requisito previo esencial para el éxito de la IA.

● Para inspirarse, aprenda a crear experiencias basadas en IA a través de la página de recursos de aplicaciones de IA generativa.

● Para aprender de un ejemplo real de escalado de soluciones sin servidor, explore este caso práctico optimizado para la nube.