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Principales empresas de IA - FourWeekMBA


Si bien ahora hay empresas de IA en casi todas las industrias, algunas de las mejores y más exitosas se están moviendo más allá del aprendizaje automático (ML) hacia otras áreas como el análisis predictivo, el aprendizaje profundo y la inteligencia comercial.

microsoft

Microsoft ha realizado recientemente importantes inversiones en OpenAI. La inversión de $ 1 mil millones de la compañía en OpenAI en 2019 para convertirse en su proveedor exclusivo de nube puede ser seguida por otros $ 10 mil millones en 2023.

Microsoft planea lanzar una versión AI de Bing basada en ChatGPT, y es probable que otros productos OpenAI se integren en otros aspectos del negocio. El acuerdo potencial también se vio como una forma de que Microsoft hiciera que Azure fuera más competitivo frente a AWS.

Transporte IA

El Grupo Mercedes Benz AG

Mercedes-Benz tiene una larga historia de innovación automotriz y fue una de las primeras empresas en utilizar IA para aumentar la seguridad y la comodidad. En junio de 2020, la empresa anunció una colaboración con Nvidia para su flota de modelos premium.

La plataforma de vehículos autónomos llamada DRIVE se lanzará en 2024. La arquitectura definida por software permite a los clientes comprar funciones y capacidades específicas, tanto en el momento de la compra como más tarde, cuando cambien sus necesidades.

Los beneficios del acuerdo son obvios para Nvidia, pero para Mercedes permitirá a la empresa fabricar vehículos con una plataforma de automatización. En otras palabras, se reduce la cantidad de computadoras requeridas para otras funciones, como cámaras y el sistema de entretenimiento de la cabina.

IA de comercio electrónico

El mostrador comercial

The Trade Desk es una empresa de tecnología multinacional estadounidense enfocada en brindar experiencias digitales personalizadas para los usuarios.

Para optimizar y luego entregar campañas publicitarias dirigidas, la herramienta de IA líder en la industria, Koa, analiza datos de más de 600 mil millones de consultas de búsqueda diarias. Una vez que el anuncio está activo, Koa optimiza automáticamente el rendimiento y el gasto para garantizar que el cliente llegue a su audiencia de manera eficiente y efectiva.

La IA también puede ajustar las ofertas según más de 10 dimensiones para hasta tres KPI por campaña. Además, se analizan los precios históricos de los anuncios para seleccionar la oferta óptima para cada impresión.

IA financiera

Confirmar

Affirm es una empresa fintech fundada en 2012 por el cofundador de PayPal, Max Levchin. La empresa, que ofrece préstamos en el punto de venta a consumidores de la generación del milenio, utiliza algoritmos basados ​​en IA para suscribir el préstamo, identificar la opción de financiación adecuada y crear rápidamente las condiciones del préstamo.

Esencialmente, la IA de Affirm toma miles de decisiones de solicitud de préstamos todos los días. La aprobación o denegación del préstamo depende de cómo el modelo calcule la probabilidad de que un solicitante reembolse el dinero. Esto se basa en su informe de crédito, información de transacciones y (si corresponde) cómo han administrado préstamos anteriores con la empresa.

Procesos de negocio IA

Automatización en todas partes

Automation Anywhere es una empresa estadounidense que proporciona software para automatizar procesos robóticos para impulsar la innovación, ahorrar tiempo y aumentar la productividad.

La automatización inteligente (IA) de la compañía combina tecnologías de inteligencia artificial y automatización de procesos robóticos (RPA) que permiten soluciones integrales. Tenga en cuenta que IA es más que una forma de automatizar procesos. Aborda la ejecución de tareas con las capacidades de análisis y aprendizaje automático del descubrimiento automático de procesos.

Además, la empresa integra tecnologías cognitivas como la lógica difusa, la visión artificial y la PNL para permitir que la IA razone, tome decisiones y aprenda en el trabajo. El producto de Automation Anywhere se puede utilizar para llegar a los clientes con herramientas relativamente simples como los chatbots atendidos. Pero también crea sistemas comerciales a prueba de desastres y puede automatizar muchos procesos financieros, de recursos humanos, ensayos clínicos, seguridad de productos, reglamentarios, contables y de garantía de calidad (QA).

Las tesis centrales

  • Si bien ahora hay empresas de IA en casi todas las industrias, algunas de las mejores y más exitosas se están moviendo más allá del aprendizaje automático (ML) hacia otras áreas como el análisis predictivo, el aprendizaje profundo y la inteligencia comercial.
  • Entre las principales empresas que utilizan IA se encuentra Microsoft y su importante inversión en OpenAI. Mercedes-Benz Group AG también utiliza IA para continuar con su tradición de innovación automotriz.
  • The Trade Desk es una empresa de tecnología multinacional estadounidense que ofrece experiencias de publicidad digital dirigidas e impulsadas por IA. La automatización inteligente de Automation Anywhere combina aspectos de IA, automatización de procesos y tecnología cognitiva para impulsar procesos en una amplia gama de industrias.

Análisis del modelo de negocio en red

AGI

Inteligencia artificial versus aprendizaje automático
La IA generalizada consiste en dispositivos o sistemas que pueden realizar todo tipo de tareas por sí mismos. La expansión de la IA generalizada finalmente condujo al desarrollo del aprendizaje automático. Como una extensión de la IA, el aprendizaje automático (ML) analiza una serie de algoritmos informáticos para crear un programa que automatiza acciones. Sin acciones de programación explícitas, los sistemas pueden aprender y mejorar la experiencia general. Examina grandes cantidades de datos para encontrar patrones comunes y formular modelos analíticos a través del aprendizaje.

Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático

Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial en el que los algoritmos analizan datos, aprenden de la experiencia y toman mejores decisiones en el futuro. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en el que numerosos algoritmos se estructuran en capas para crear redes neuronales artificiales (ANN). Estas redes pueden resolver problemas complejos y permitir que la máquina se entrene para realizar una tarea.

DevOps

ingeniería de desarrollo
DevOps se refiere a un conjunto de prácticas para realizar procesos de desarrollo de software automatizados. Es una conjugación de los términos "desarrollo" y "operaciones" para enfatizar cómo se integran las funciones en los equipos de TI. Las estrategias de DevOps fomentan la creación, las pruebas y la implementación de productos sin inconvenientes. El objetivo es cerrar la brecha entre los equipos de desarrollo y operaciones para optimizar el desarrollo general.

AIOps

aiops
AIOps es la aplicación de la inteligencia artificial a las operaciones de TI. Ha demostrado ser especialmente útil para la gestión de TI moderna en entornos híbridos, distribuidos y dinámicos. AIOps se ha convertido en un componente operativo importante de las organizaciones digitales modernas impulsadas por software y algoritmos.

Operaciones de aprendizaje automático

mlops
Machine Learning Ops (MLOps) describe un conjunto de mejores prácticas para ayudar a una empresa a utilizar la inteligencia artificial con éxito. Consiste en las habilidades, flujos de trabajo y procesos para construir, ejecutar y mantener modelos de aprendizaje automático para respaldar varios procesos operativos dentro de las organizaciones.

Estructura organizativa de OpenAI

estructura organizativa openai
OpenAI es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial que se transformó en una organización con fines de lucro en 2019. Su estructura corporativa consta de dos entidades: OpenAI, Inc., una LLC de Delaware de un solo miembro controlada por la organización sin fines de lucro OpenAI, y OpenAI LP, una organización de responsabilidad limitada con fines de lucro. OpenAI LP está gobernado por la Junta Directiva de OpenAI, Inc (la Fundación), que actúa como Socio General. Al mismo tiempo, los socios limitados incluyen empleados de LP, algunos miembros de la junta y otros inversionistas como la organización benéfica de Reid Hoffman, Khosla Ventures y Microsoft, el principal inversionista de LP.

Modelo de negocio de IA abierta

¿Cómo gana dinero Openai?
OpenAI ha construido la capa base de la industria de la IA. Con grandes modelos generativos como GPT-3 y DALL-E, OpenAI proporciona acceso a la API para las empresas que desean desarrollar aplicaciones basadas en sus modelos básicos mientras pueden integrar esos modelos en sus productos y utilizar esos modelos con datos patentados e IA adicional. personalizar características. Por otro lado, OpenAI también lanzó ChatGPT, que se basa en un modelo freemium. Microsoft también comercializa productos Opener como parte de su asociación comercial.

OpenAI/Microsoft

openai-microsoft
Desde un punto de vista comercial, OpenAI y Microsoft se asociaron. La historia de la asociación comenzó en 2016 y se solidificó en 2019 cuando Microsoft invirtió mil millones de dólares en la asociación. Ahora está dando un gran paso adelante: Microsoft está negociando para invertir $10 mil millones en esta asociación. Microsoft está desarrollando su supercomputadora Azure AI a través de OpenAI mientras mejora su plataforma empresarial Azure e integra los modelos OpenAI en sus productos comerciales y de consumo (GitHub, Office, Bing).

Modelo de negocio de IA de estabilidad

Cómo-Estabilidad-AI-Dinero
Stability AI es el motor detrás de Stable Diffusion. Stability gana dinero con nuestros productos de IA y proporciona servicios de consultoría de IA a las empresas. Stability AI monetiza Stable Diffusion a través de las API de DreamStudio. Al mismo tiempo, también se lanza como una versión de código abierto para que cualquiera pueda descargarla y usarla. Stability AI también gana dinero con los servicios empresariales, donde su equipo de desarrollo central brinda a los clientes empresariales la capacidad de mantener, escalar y personalizar Stable Diffusion u otros modelos generativos grandes para satisfacer sus necesidades.

Estabilidad del ecosistema de IA

Estabilidad del ecosistema de IA


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