Las herramientas de análisis predictivo son aplicaciones de IA que tienen el potencial de transformar la industria de la salud, entre otras. Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes, los algoritmos de IA pueden predecir la probabilidad de desarrollar ciertas enfermedades e identificar, por ejemplo, qué tratamientos tienen más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular. En esta publicación, exploraremos cómo el desarrollo de análisis predictivos con IA puede mejorar los objetivos de la industria de la salud.
La IA puede tener contribuciones muy positivas en los siguientes ámbitos:
En conclusión, el desarrollo de herramientas de análisis predictivo con IA puede ayudar a mejorar los objetivos del sector de salud al permitir una gama infinita de posibilidades y soluciones para las necesidades de la industria. Al igual que con cualquier aplicación de IA, es importante garantizar que el análisis predictivo se desarrolle y utilice de manera ética y transparente, priorizando siempre los intereses de los pacientes.
Al buscar un proveedor de desarrollo de software que trabaje con un modelo basado en OpenAI, es de gran importancia verificar que tenga un fuerte compromiso con prácticas éticas y enfocadas en los pacientes en el desarrollo de aplicaciones de IA para el sector de la salud. En Huenei contamos con una sólida política de privacidad y protección de datos que asegura que los datos de los pacientes estén protegidos y se utilicen de forma transparente y ética, garantizando los mejores resultados y una experiencia de usuario altamente satisfactoria.
¿Cómo se puede integrar con éxito Chat GPT con modelos de OpenAI en un desarrollo de software?
La tecnología está avanzando a pasos agigantados y nos ofrece cada vez más soluciones y posibilidades para explorar en el mundo del desarrollo. Estos avances pueden llevarnos a lugares inimaginables. La necesidad de estar constantemente a la vanguardia de este abanico de posibilidades nos lleva a buscar la formación continua. El objetivo es siempre incorporar nuevos conocimientos para, por ejemplo, integrar modelos de OpenAI dentro de proyectos con tecnología de punta, como por ejemplo las integraciones de Chat GPT.
En esta publicación queremos compartir de qué modo, junto con uno de nuestros grandes clientes, logramos implementar un caso de negocios concreto en el cual realizamos una integración de Chat GPT en una solución de software personalizada.
El objetivo de la aplicación fue facilitar una plataforma de capacitación dinámica y flexible para el equipo de ventas de un laboratorio farmacéutico de reconocido prestigio, con la capacidad de obtener información en línea sin necesidad de realizar cargas previas de datos a fin de ahorrar costos y tiempo.
Además de incluir funcionalidades estándar de administración de usuarios, grupos y perfiles, la solución de software contiene módulos relacionados con la gestión de la capacitación: roles, exámenes sugeridos para cada rol, formularios de examen y seguimiento de resultados por examen, por rol y por grupo.
La innovación importante que logramos fue la integración con Chat GPT, en la cual combinamos dos de sus principales funcionalidades: Búsqueda de información y análisis de textos.
Nuestro equipo de Prompt Engineers trabajó junto con especialistas del cliente y realizó una serie de pruebas de concepto. Gracias a este trabajo, refinamos los parámetros que nos permiten obtener información de manera precisa, confiable y justa en términos de la cantidad de bytes enviados y recibidos a fin de optimizar costos. Las conclusiones fueron las siguientes:
La suma de las puntuaciones da un resultado final que queda registrado y forma parte del registro de capacitación del cliente mediante la integración con su LMS (Learn Management System).
Los resultados son sorprendentes, con un tremendo impacto positivo para el cliente en términos de costo y tiempo gracias al alto grado de automatización del proceso de capacitación del equipo de ventas.
Las organizaciones buscan constantemente formas de promover la productividad, optimizar los procesos y mejorar la experiencia del cliente; la IA generativa las está ayudando a lograrlo.
La IA generativa puede resultar particularmente útil en aplicaciones de software empresarial de la mano de las siguientes técnicas:
En general, la IA generativa puede ayudar a las empresas a optimizar las operaciones, reducir costos y tomar mejores decisiones aprovechando el poder del análisis de datos y el aprendizaje automático. Cabe destacar que las empresas deben ejercer un control de calidad sobre el contenido generado para garantizar su precisión y coherencia.
Como proveedor de servicios de desarrollo basados en modelos de OpenAI, podemos ayudarlo a crear modelos personalizados que garanticen resultados reales y lleven su negocio a nuevas alturas.
As a provider of OpenAI model-powered development services we can help you create custom models that deliver real results and take your business to new heights.
Los datos se han convertido en un elemento vital para las empresas digitales, y una ventaja competitiva clave, pero el volumen de datos que actualmente necesitan administrar las organizaciones es muy heterogéneo y su velocidad de crecimiento exponencial. Surge así la necesidad de soluciones de almacenamiento y análisis, que ofrezcan escalabilidad, rapidez y flexibilidad para poder gestionar esta masiva cantidad de datos. ¿Cómo es posible almacenarlos de manera rentable y acceder a ellos rápidamente? Un Data Lake (Lago de Datos) es una respuesta moderna a este problema.
En esta serie de artículos, veremos qué es un Data Lake, cuáles son sus beneficios y cómo podemos implementarlo utilizando Amazon Web Services (AWS).
Un Data Lake es un repositorio de almacenamiento centralizado, que permite guardar todo tipo de datos estructurados o no, a cualquier escala, sin procesar, hasta que se los necesite. Cuando surge una pregunta de negocio, es posible obtener la información relevante y ejecutar diferentes tipos de análisis sobre ella, a través de dashboards, visualizaciones, procesamiento de Big Data y aprendizaje automático, para guiar la toma de mejores decisiones.
Un Data Lake puede almacenar datos tal como están, sin tener que estructurarlos primero, con poco o ningún procesamiento, en sus formatos nativos, tales como JSON, XML, CSV o texto. Puede almacenar tipo de archivos: imágenes, audios, videos, weblogs, datos generados desde sensores, dispositivos IoT, redes sociales, etc. Algunos formatos de archivo son mejores que otros, como Apache Parquet que es un formato columnar comprimido que proporciona un almacenamiento muy eficiente. La compresión ahorra espacio en disco y accesos de E/S, mientras que el formato permite al motor de consultas escanear sólo las columnas relevantes, lo cual reduce el tiempo y los costos de las mismas.
El uso de un sistema de archivos distribuido (DFS), como AWS S3, permite almacenar más datos a un costo menor, brindando múltiples beneficios:
Los Data Lakes y los Data Warehouses son dos estrategias diferentes de almacenar Big Data, en ambos casos sin atarse a una tecnología específica. La diferencia más importante entre ellos es que, en un Data Warehouse, el esquema de datos está preestablecido; se debe crear un esquema y planificar las consultas. Al alimentarse de múltiples aplicaciones transaccionales en línea, se requiere que los datos se transformen vía ETL (extraer, transformar y cargar) para que se ajusten al esquema predefinido en el almacén de datos. En cambio, un Data Lake puede albergar datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados y no tiene un esquema predeterminado. Los datos se recogen en estado natural, necesitan poco o ningún procesamiento al guardarlos y el esquema se crea durante la lectura para responder a las necesidades de procesamiento de la organización.
El Data Lake es una solución más flexible y adaptada a usuarios con perfiles más técnicos, con necesidades de análisis avanzadas, como Científicos de Datos, porque se necesita un nivel de habilidad para poder clasificar la gran cantidad de datos sin procesar y extraer fácilmente el significado de ellos. Un almacén de datos se centra más en usuarios de Análiticas de Negocios, para respaldar las consultas comerciales de grupos internos específicos (Ventas, Marketing, etc.), al poseer los datos ya curados y provenir de los sistemas operacionales de la empresa. Por su parte, los Data Lakes suelen recibir datos tanto relacionales como no relacionales de dispositivos IoT, redes sociales, aplicaciones móviles y aplicaciones corporativas.
En lo que respecta a la calidad de los datos, en un Data Warehouse, estos están altamente curados, son confiables y se consideran la versión central de la verdad. En cambio, en un Data Lake son menos confiables porque podrían llegar de cualquier fuente en cualquier estado, curados o no.
Un Data Warehouse es una base de datos optimizada para analizar datos relacionales, provenientes de sistemas transaccionales y aplicaciones de línea de negocios. Suelen ser muy costosos para grandes volúmenes de datos, aunque ofrecen tiempos de consulta más rápidos y mayor rendimiento. Los Data Lakes, en cambio, están diseñados pensando en el bajo costo de almacenamiento.
Algunas críticas legítimas que reciben los Data Lakes son:
Debido a sus diferencias, las organizaciones pueden optar por utilizar tanto un Data Warehouse como un Data Lake en una implementación híbrida. Una posible razón sería el poder agregar nuevas fuentes o usar el Data Lake como repositorio para todo aquello que ya no se necesite en el almacén de datos principal. Con frecuencia, los Data Lakes son una adición o una evolución de la estructura de administración de datos actual de una organización en lugar de un reemplazo. Los Analistas de Datos pueden hacer uso de vistas más estructuradas de los datos para obtener sus respuestas y, a la vez, la Ciencia de Datos puede «ir al lago» y trabajar con toda la información en bruto que sea necesaria.
La arquitectura física de un Data Lake puede variar, ya que se trata de una estrategia aplicable por múltiples tecnologías y proveedores (Hadoop, Amazon, Microsoft Azure, Google Cloud). Sin embargo, hay 3 principios que lo distinguen de otros métodos de almacenamiento Big Data y constituyen la arquitectura básica de un Data Lake:
Si bien la información, en gran medida, no está estructurada ni orientada a responder una pregunta específica, debe ser organizada de alguna manera, para garantizar que el Data Lake sea funcional y saludable. Algunas de estas características incluyen:
Los Data Lakes son cada vez más importantes para las estrategias de datos empresariales. Responden mucho mejor a la realidad actual: volúmenes y tipos de datos mucho mayores, mayores expectativas de los usuarios y mayor variedad de analíticas, tanto de negocio como predictivas. Tanto los Data Warehouses como los Data Lakes están destinados a convivir en las empresas que deseen basar sus decisiones en datos. Ambos son complementarios, no sustitutivos, pudiendo ayudar a cualquier negocio a conocer mejor el mercado y al consumidor, e impulsar iniciativas de transformación digital.
En el próximo artículo, analizaremos cómo podemos utilizar Amazon Web Services y su infraestructura abierta, segura, escalable y rentable, para construir Data Lakes y analíticas sobre ellos.
La revolución de la informática sin servidores ha llegado para quedarse, y es que esta novedosa tecnología permite desarrollar aplicaciones sin tener que pasar por la gestión y administración de un servidor. Bajo este modelo, las aplicaciones pueden ser agrupadas y cargadas a una plataforma para luego ejecutarlas y escalarlas en la medida en que se incrementa la demanda de las mismas.
Si bien es cierto que la “Serverless Computing” no suprime el uso del servidor cuando se ejecuta un código, si elimina todas las actividades relacionadas al mantenimiento y actualización del mismo. Estableciendo un modelo eficiente donde los desarrolladores logran desvincularse de esas tareas rutinarias para enfocarse en actividades más productivas, y con ello, elevar la eficiencia operacional de la empresa.
¿Qué es la función como servicio (FaaS)?
La función como servicio FaaS es un modelo que permite ejecutar diversas acciones informáticas en función a los eventos, y gracias a ella, los desarrolladores pueden administrar las aplicaciones logrando “baipasear” el uso de servidores durante su gestión.
En el mundo de la informática, las funciones son las encargadas de administrar los estados de un servidor, por esta razón, el modelo FaaS, desarrolla una nueva lógica que posteriormente es ejecutada en otros contenedores ubicados en la nube.
En términos generales, la función como servicio FaaS, nos permite el diseño de aplicaciones en una nueva arquitectura donde el servidor pasa a un segundo plano y la ejecución de códigos por eventos se convierte en el pilar fundamental del modelo. Esto quiere decir, que los procesos subyacentes que ocurren normalmente en un servidor no se ejecutan continuamente, pero se encuentran disponibles en caso de necesitarse.
Esto último se convierte en una clara ventaja del modelo FaaS al permitir a los desarrolladores escalar de forma dinámica, es decir, implementar la automatización de la aplicación para que se reduzca o incremente en función a la demanda real.
Además de lo anterior la función como servicio (FaaS) incrementa la eficacia y rentabilidad de las operaciones, ya que el cobro por parte de los proveedores no ocurre cuando existe inactividad sino cuando se consumen recursos.
Todo esto hace que el modelo FaaS se convierta en un elemento innovador dentro del reciente campo de la arquitectura serverless al minimizar la inversión en infraestructura, aprovechando las ventajas competitivas de la informática en la Nube
La evolución de la informática sin servidor
Con el advenimiento de la nube en la primera década del año 2000, las personas tuvieron la oportunidad de almacenar y transferir datos en la red, dejando a un lado los discos duros de sus ordenadores.
Esto, indudablemente generó importantes ventajas para el usuario, quien tuvo la oportunidad de acceder de manera inmediata a su información utilizando cualquier dispositivo conectado al internet.
Sin embargo, para los desarrolladores había un elemento que faltaba en esta ecuación, se trata del lugar donde se implementaban las aplicaciones o software. En este sentido, se implantó un modelo de “Máquina virtual”, en donde se podía apuntar a un “Servidor Simulado”, generando una importante flexibilización en las actualizaciones y migraciones, y con ello, se pudo dejar a un lado los problemas asociados a las variaciones del hardware.
A pesar de este avance, las “máquinas virtuales” tenían algunas limitaciones en su funcionamiento, y esto dio pie a la creación de los contenedores, una nueva tecnología que permitía a los administradores fragmentar el sistema operativo con la finalidad de mantener varias aplicaciones activas de forma simultánea, sin que una interfiriera en la otra.
Al observar esta realidad, podemos notar que todas esas tecnologías mantienen el paradigma del “donde se ejecuta una aplicación” como su estructura fundamental. Bajo este escenario surge Serverless Computing, la cual promete otro nivel de abstracción que centra su mirada en el código en sí, y con ello, resta importancia al lugar donde se aloja dicho código.
Con el advenimiento a finales del año 2014 del servicio AWS Lambda de Amazon, se crea un hito en la arquitectura serverless, ya que finalmente los desarrolladores podían centrar sus esfuerzos en la creación de software sin tener que preocuparse por el hardware, el mantenimiento del sistema operativo, la ubicación de la aplicación, así como su nivel de escalabilidad.
Casos de uso de la informática sin servidor
A continuación mencionaremos algunos casos exitosos de empresas que aplicaron la tecnología serverless, o informática sin servidor, dentro de sus organizaciones:
Caso 1. Major League Baseball Advanced Media (MLBAM)
La Major League Baseball ha utilizado la tecnología de informática sin servidor para ofrecer, a todos sus fanáticos, datos de los juegos de béisbol en tiempo real a través de su producto “Statcast”. Esta adquisición ha incrementado la velocidad de procesamiento de MLBAM, así como también la posibilidad de manejar mayor cantidad de datos.
Caso 2. T-Mobile US
T-Mobile US, es una operada de telefonía móvil con una fuerte presencia en el mercado norteamericano. Esta ha empresa ha decido apostar por la tecnología serverless consiguiendo importantes beneficios en cuanto a la optimización de recursos, a la simplicidad del escalado, y en la reducción de parches informáticos, aumentando con esto su capacidad real para responder de una forma mucho más eficiente a todos sus clientes.
Caso 3. Autodesk
Autodesk es una empresa que desarrolla software para la industria de la arquitectura, la construcción y la ingeniería. Recientemente esta organización decidió aplicar la tecnología serverless, con el objetivo de administrar su desarrollo, así como el tiempo de comercialización de todos sus productos. En consonancia con esta política, Autodesk creo la aplicación “Tailor”, como una respuesta eficiente a la gestión de las cuentas de sus clientes.
Caso 4. iRobot
iRobot es una empresa que diseña y fabrica dispositivos robóticos destinados al uso dentro del hogar y también en las industrias. Desde que la organización decidiera involucrarse con la tecnología de la informática sin servidor, la capacidad de procesamiento de datos de sus robots se incrementó sustancialmente, permitiendo además la captación de flujos de datos en tiempo real. De esta manera la novedosa arquitectura serverless les permite concentrase en sus clientes y no en las operaciones.
Caso 5) Netflix
Netflix se ha convertido en uno de los proveedores de contenido multimedia online bajo demanda más grande del mundo. Siendo consecuente con su espíritu innovador, esta empresa ha decidido utilizar el serverless computing para generar una arquitectura que ayude a optimizar los procesos de codificación de sus archivos audiovisuales, así como el monitoreo de sus recursos.
Conclusiones
Cuando observamos la evolución del serverless computing, y como este ha logrado impactar de manera significativa los procesos informáticos en general, entendemos que este novedoso sistema se convertirá rápidamente en el siguiente paso del mundo de la computación en la nube, auspiciando un futuro prometedor que enfila sus baterías hacia la adopción de un enfoque operativo multimodal.
