Con tantas herramientas de inteligencia artificial (IA) disponibles, impulsadas por herramientas como ChatGPT convirtiéndose en la plataforma tecnológica de mayor propagación más rápida en la historia, es difícil saber cuál realmente necesitas. Podemos ayudarte a que esta decisión sea más fácil presentándote Vertex IA, la propia plataforma basada en la nube de IA de Google.

El reciente auge en modelos de IA y avances tecnológicos remodela la forma en que operan muchas empresas, con investigaciones que sugieren que más del 30% de todos los trabajadores podrían ver una parte significativa de sus tareas ocupacionales interrumpidas por la IA generativa; el único problema es que hay demasiadas soluciones para elegir. Pero podemos ayudar.

Para facilitar la construcción de modelos de aprendizaje automático (ML), Google creó Vertex IA, una plataforma que pone a disposición todas las ofertas en la nube de Google en una sola entidad.

¿Pero qué es Vertex IA, en esencia? ¿Vale la pena tu atención o es solo un fracaso? Descubre la respuesta en esta guía, ya que exploraremos por qué Vertex IA es tan importante para las empresas y muchas otras cosas.

¡Mantente atento!

¿Qué es Vertex AI?

Vertex IA es la plataforma unificada de aprendizaje automático de Google Cloud que ayuda a las empresas a construir, entrenar e implementar modelos de IA a gran escala. Puedes personalizar modelos de lenguaje grandes (LLMs) y acceder a toda la suite de herramientas de IA de Google a través de una sola interfaz.

A través de funciones como entrenamiento de modelos personalizados, AutoML y otras capacidades avanzadas, puedes aumentar enormemente la productividad y escalabilidad.

Además, Vertex IA reúne muchos servicios de Google Cloud en una sola herramienta, ayudándote a trabajar con datos, implementar modelos y operar cargas de trabajo en producción. En resumen, Vertex IA está aquí para agilizar tu flujo de trabajo de ML y simplificar el ciclo de vida de tus modelos.

Es una solución ideal para todos los desarrolladores e ingenieros de ML, especialmente porque es tan amigable para principiantes; de hecho, la investigación ha documentado que los trabajadores menos experimentados experimentaron las mayores ganancias al usar IA.

¿Pero por qué esta herramienta es tan importante para las empresas?

Cómo Vertex IA difiere de Gemini

El ecosistema de IA de Google incluye tanto Vertex IA como Gemini, que sirven para propósitos diferentes:

• Gemini: Modelos de IA multimodales de Google que procesan texto, imágenes, código y video

• Vertex IA: La plataforma empresarial donde accedes, personalizas e implementas modelos de Gemini

Piensa en Gemini como el motor y en Vertex IA como el taller completo para el desarrollo de IA empresarial.

¿Por qué es importante Vertex AI?

El mercado de IA generativa está en constante crecimiento. Por ejemplo, el número de proyectos activos de gen AI en Vertex IA ha crecido más de 7 veces; ¿pero qué hace exactamente a Vertex tan importante?

Bueno, veamos qué hace:

• Desarrollo optimizado: Esta solución de IA ayuda a automatizar y estandarizar partes clave del proceso de desarrollo, para que los equipos puedan implementar modelos más rápido y con menos traspasos.

• Mayor velocidad: Al reducir la fricción en el entrenamiento y la implementación, los equipos pueden iterar más rápido y pasar de prototipos a producción de manera más confiable.

• Consistencia: Cuando centralizas herramientas y procesos, puedes mejorar la repetibilidad entre entornos y reducir errores evitables.

• Escalabilidad: Puedes diseñar todo tipo de aplicaciones de IA con Vertex, desde pequeñas pruebas de concepto hasta implementaciones a nivel empresarial.

Como puedes ver, Vertex IA brinda muchos beneficios, pero ¿cuáles son las características que ayudan a que sea tan útil?

Encuentra la respuesta en la próxima sección.

¿Cuáles son las características clave de Google Cloud Vertex AI?

Para entender qué hace que esta plataforma de Google Cloud sea tan útil para construir e implementar modelos, veamos sus características:

• AutoML: Esta funcionalidad es para desarrolladores que no tienen mucha experiencia con ML pero desean construir sus propios modelos de ML personalizados, una característica importante considerando que una parte significativa del público tiene poca conciencia de la IA. Funciona para varias aplicaciones de Google, incluyendo Vertex AI, AutoML Tabular y AutoML Image.

• Los pipelines de Vertex IA: Con esta característica, puedes automatizar, monitorear y orquestar flujos de trabajo de ML de principio a fin para reducir el trabajo repetitivo.

• APIs pre-entrenadas: Con Vertex IA, integrar capacidades como la traducción y el procesamiento de lenguaje natural es más fácil, así que los equipos pueden cumplir con los requisitos comerciales sin reconstruir todo desde cero.

• Integración de datos e IA: Vertex IA se integra fácilmente con muchas herramientas, como BigQuery ML, Dataproc o Dataflow. Por lo que puedes construir o exportar datos de BigQuery directamente a través de Vertex IA Workbench. Además, se integra con marcos de código abierto como PyTorch y TensorFlow.

• Versionado y monitoreo de modelos: Vertex IA ayuda a hacer un seguimiento de las versiones de modelos y monitorear el rendimiento a través de métricas de evaluación para que puedas identificar problemas de manera proactiva.

Así que, Vertex IA tiene muchas capacidades; el único problema es: ¿para qué las vas a usar?

Esa es una pregunta que trataremos de responder en la siguiente sección.

Seguridad Empresarial y Governance de Vertex AI

La IA empresarial requiere controles robustos de seguridad y governance, y Vertex AI proporciona estos a través de la infraestructura de grado empresarial de Google Cloud.

Capacidades Clave de Seguridad

Privacidad de Datos
Controla dónde se almacenan y procesan los datos para cumplir con los requisitos organizativos y regulatorios.

Controles de Acceso
Utiliza permisos granulares de Identity and Access Management (IAM) para gestionar el acceso a modelos, conjuntos de datos y entornos de entrenamiento.

Auditabilidad
Rastrea versiones de modelos, datos de entrenamiento y métricas de rendimiento para garantizar transparencia, cumplimiento y reproducibilidad.

Controles VPC
Ejecuta perímetros de servicio de VPC y configuraciones de red privada para evitar la filtración de datos y mantener la comunicación segura entre recursos.

Con estas capacidades, Vertex AI ayuda a las empresas a mantener la seguridad, el cumplimiento y la confianza en cada etapa del ciclo de vida de la IA, desde la ingestión de datos hasta la implementación del modelo.

Estas características aseguran que tus aplicaciones de IA sean poderosas y confiables por diseño.

¿Para qué se usa Vertex AI?

Por lo general, las personas utilizan herramientas de inteligencia artificial en una amplia gama de áreas, siendo las más populares en servicio al cliente (56%) y manejo de fraudes (51%). Pero tiene muchas otras aplicaciones, como recomendaciones de productos, producción de contenido y otras.

Siguiendo esta lógica, ¿es Vertex AI bueno en algo? Claro que sí; aquí tienes sus casos de uso más comunes:

• Mejora de pronósticos: Utiliza Vertex IA para mejorar la precisión de tus predicciones en tiempo real, ya que esta herramienta puede analizar e interpretar datos rápidamente.

• Supervisión optimizada: Vertex IA supervisa el rendimiento del modelo, desde su inicio hasta el producto final, para que puedas optimizar el proceso y obtener mejores resultados.

• Funciones de ML compartidas: A través del Almacén de Funciones de Vertex IA, puedes administrar y reutilizar las funciones de ML que necesitas.

• Proceso de desarrollo mejorado: Con Vertex IA, es sencillo simplificar, configurar y automatizar flujos de trabajo de ML para que puedas acelerar el proceso de desarrollo.

Como puedes ver, Vertex IA tiene múltiples casos de uso que lo convierten en una adición práctica a tu negocio.

Cómo usar Vertex AI y el flujo de trabajo de machine learning (ML)

¿Listo para comenzar con Vertex AI? Aquí está el flujo de trabajo de ML paso a paso:

1. Preparación de datos

Extraer y limpiar su conjunto de datos, luego realizar el análisis de datos exploratorio (EDA) para comprender la estructura de sus datos. Usar Vertex AI Workbench para visualizar y preparar sus datos para el entrenamiento.

Tareas clave incluyen:

• Transformaciones de datos e ingeniería de características

• Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba

2. Entrenamiento del modelo

Elegir su enfoque de entrenamiento basado en su experiencia técnica y necesidades comerciales:

• AutoML: Entrenamiento de modelos sin código para datos de imagen, texto y tabulares

• Frameworks personalizados: Escriba su propio código utilizando bibliotecas de ML conocidas

• Experimentos de Vertex AI: Pruebe múltiples enfoques para encontrar el mejor rendimiento

• Vizier de Vertex AI: Ajuste automatizado de hiperparámetros para modelos complejos

3. Evaluación del modelo e iteración

Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas como la precisión y la exhaustividad. Comparar diferentes enfoques para identificar su modelo de mejor rendimiento antes de la implementación.

4. Despliegue del modelo

Implementar su modelo entrenado utilizando uno de estos métodos:

• Contenedores preconstruidos: Opción de implementación rápida

• BigQuery ML: Integración directa con almacén de datos

• Tiempo de ejecución de TensorFlow: Optimizado para modelos de TensorFlow

• Almacén de Funciones de Vertex AI: Funciones de ML reutilizables

• AI Explicable de Vertex AI: Herramientas de interpretabilidad de modelos

5. Monitoreo del modelo

Supervisar el rendimiento con Monitoreo de Modelos de Vertex IA para detectar cambios en los datos y problemas de rendimiento. Configurar alertas para saber cuándo se necesita una nueva capacitación.

Obtener lo máximo de sus inversiones en AI

Vertex AI proporciona potentes capacidades de desarrollo de AI, pero su AI solo es tan buena como el conocimiento que utiliza. La información desactualizada o incorrecta crea respuestas poco fiables y desconfianza del usuario, un problema significativo cuando un estudio reciente encontró que muchas personas están más preocupadas que emocionadas sobre el uso creciente de la IA.

Aquí es donde se vuelve esencial una Fuente de Verdad de IA:

• Conectar: Guru enlaza toda la información y permisos de confianza de su empresa

• Verificar: Crea un cerebro empresarial único y verificado

• Fundación: Proporciona conocimientos confiables para plataformas como Vertex IA (y otras IA) con citas y controles de acceso

¿El resultado? Respuestas ejecutadas según políticas, conscientes de permisos con plena capacidad de auditoría en todas sus inversiones en IA.

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