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Empresas que usan Inteligencia Artificial. Lenovo comienza a brindar soluciones para desarrollos e innovaciones. Empresas que usan Inteligencia Artificial. Lenovo comienza a brindar soluciones para desarrollos e innovaciones.

Inteligencia Artificial

Empresas que usan Inteligencia Artificial: Lenovo ofrece soporte

Empresas que usan Inteligencia Artificial. Lenovo comienza a brindar soluciones para desarrollos e innovaciones con herramientas propias.

Empresas que usan Inteligencia Artificial. Lenovo comienza a brindar soluciones para desarrollos e innovaciones.
Artificial Intelligence Human Brain Processor Circuit. Cybernetic Brain. Machine Learning Technology Concept Illustration.

La empresa comienza a acompañar en un proceso de desarrollo innovador. Sus herramientas proveen soluciones a aquellas empresas que usan a la inteligencia artificial y resguardan información, agilizan procesos y responden a demandas novedosas.

La IA es una herramienta cada vez más demandada a nivel empresario

El Grupo de Centro de Datos de Lenovo (DCG) anunció hoy las nuevas soluciones flexibles que le permiten a los clientes simplificar los desafíos comunes de la gestión de datos.

DCG de Lenovo lanzó los nuevos servidores ThinkSystem SR860 V2 y SR850 V2, que ahora cuentan con CPUs de procesamiento escalable de tercera generación Intel Xeon con soporte para la Memoria Persistente Intel Optane, y nuevas opciones de despliegue remoto para los sistemas de almacenamiento ThinkSystem DM7100.

Con estas nuevas ofertas, los clientes pueden navegar más fácilmente por sus sistemas de gestión de datos complejos y obtener información procesable a través de la inteligencia artificial (IA) y analítica de datos; logrando así resultados máximos al combinarse con aplicaciones de negocios como SAP HANA.

Cómo Lenovo aporta soluciones a las empresas que usan Inteligencia Artificial

Muchos sectores se enfrentan al reto de tener que analizar enormes volúmenes de datos, manteniendo la velocidad de los mismo en las transacciones y dando soporte a una gran variedad de datos que captan y almacenan.

Por ejemplo, los minoristas deben reducir su huella total de almacenamiento on-premise (local) de datos fríos para aprovechar las características de alto rendimiento (es decir, de los procesos transaccionales), los fabricantes deben adoptar soluciones ágiles para utilizar mejor el creciente conjunto de datos estructurados y no estructurados con el fin de agilizar la gestión de inventarios y procesos; y el sector de la salud puede beneficiarse de un acceso y una organización más eficiente de los diversos flujos de datos para perfeccionar la analítica de estos y mejorar los diagnósticos de los pacientes.

Sin un almacenamiento y una capacidad de procesamiento adecuados, las organizaciones están perdiendo conocimientos cruciales sobre sus clientes y negocios, mientras que otros experimentan cuellos de botella debido a una variedad de tipos de datos que deben ser analizados, categorizados y utilizados con más rapidez para impulsar el valor del negocio.

Por último, la información que proviene de los datos tiene límites de tiempo definitivos, de modo que cuanto más rápido los sistemas puedan procesar los datos, mayor será el valor que se puede obtener de ellos.

Para ayudar a los clientes a acelerar las cargas de trabajo de alto rendimiento y mejorar la eficiencia, los nuevos servidores ThinkSystem SR860 V2 y SR850 V2 de Lenovo cuentan con las más recientes tecnologías de procesamiento y memoria, con el doble de la capacidad de almacenamiento NVMe.

Herramientas útiles para IA y procesos

Los servidores, combinados con las soluciones SAP DM7100 y de inteligencia de negocios, son clave para ayudar a las empresas que usan inteligencia artificial a resolver sus desafíos de datos de diversas maneras:

  • Los nuevos sistemas basados en Intel del ThinkSystem SR860 V2 y del SR850 V2, permiten más rapidez y una mayor capacidad de procesamiento para manejar el volumen creciente de datos que llegan al data center.
  • El SR860 V2 utiliza nuevas configuraciones densas de GPU para gestionar las cargas de trabajo de la próxima generación de IA, permitiendo que los clientes centren sus esfuerzos en los conjuntos de datos no estructurados para obtener nueva información.
  • El software DM7100 incluye la gestión y la división en niveles de datos integrados híbridos en la nube para lograr una gestión segura y eficiente de los mismos en soluciones de nubes públicas y privadas. La capacidad de la nube posibilita que los clientes construyan copias de seguridad y una alta capacidad de disponibilidad para las cargas de trabajo analíticas.
  • Las nuevas prestaciones de entrega remota de los sistemas de almacenamiento ThinkSystem DM7100, permiten mejorar el tiempo de producción, el valor y la eficiencia de costos. De igual manera, ayudan a reducir las interrupciones en centro de datos.
  • Para hacer frente al aumento de la variedad de los datos recolectados, el Lenovo Intelligent Insights con SAP Data Intelligence permite utilizar datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes, tales como los que son almacenados en la nube, los lagos de datos, los dispositivos inteligentes, sensores y otros datos de IoT disponibles para obtener más información para los negocios.
  • Cuando se combinan con los conmutadores de canal de fibra Lenovo DB, los clientes pueden conseguir una implementación NVMe de extremo a extremo; entregando un mayor rendimiento y una reducción de hasta un 50% en la latencia.
  • Finalmente, con el Soporte Premier de Lenovo, que trabaja para asegurar una experiencia positiva para el cliente, se proporcionarán mejores respuestas y un tiempo productivo más consistente.
Luego de la pandemia, expandir la digitalización. Esa es la visión de DataWise de cara a los servicios cloud y cómo los adoptará la industria IT.

La nueva normalidad obliga a invertir más en cloud

“El cambio constante de la información y la permanente evolución de las necesidades de los clientes, demuestran que es necesario contar con soluciones más rápidas y eficientes para convertir los datos en información que mejore los negocios”, dijo Kamran Amini, vicepresidente y gerente general de Almacenamiento e Infraestructura Definida por Software del Grupo de Centro de Datos de Lenovo.

“Nuestros nuevos servidores ThinkSystem fueron creados para mejorar las aplicaciones cruciales como SAP HANA y acelerar las cargas de trabajo de la próxima generación, como la IA, la analítica de datos y el aprendizaje por máquina; permitiendo un rendimiento de misión crítica y la fiabilidad en todos los centros de datos con el máximo valor de negocio para nuestros clientes».

Cómo las empresas adoptan Inteligencia Artificial de la mano de un gigante

Las soluciones de infraestructura ThinkSystem SR860 V2, SR850 V2 y DM7100 también cuentan con tecnologías de nueva generación que incluyen:

  • Introducción de soporte a GPU en los servidores ThinkSystem SR860 V2 (cuatro GPUs double-wide de 300W u ocho GPUs single-wide) ideal para manejar cargas de trabajo de IA, despliegues de VDI y analítica de datos.
  • Almacenamiento interno mejorado en el ThinkSystem SR850 V2 y SR860 V2 , desde 24 hasta 48 drives de 2,5”, con mejora de la tasa de consumo de los datos y más rendimiento de las aplicaciones que usan datos intensamente, como es el caso de las big data bases.
  • El ThinkSystem DM7100 puede llegar a hasta 21PB de almacenamiento efectivo o escalar a 264 PB de almacenamiento efectivo, protegiendo la inversión del cliente a partir de un crecimiento futuro sin problemas.
  • Las configuraciones seleccionadas de las soluciones ThinkSystem SR860 V2, SR850 V2 y DM7100, están disponibles en Lenovo TruScale, el centro de datos donde solo se paga por lo que se utiliza. En él se les ofrece a los clientes una opción flexible a costos accesibles.

Este anuncio también se apoya en que Lenovo ha obtenido el primer lugar en la fiabilidad de servidores durante siete años consecutivos y por los 13avos récords mundiales de referencia en aplicaciones SAP ejecutadas en la infraestructura Lenovo ThinkSystem.

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Dynatrace lanza Grail para una analítica empresarial sin límites

La nueva tecnología de la plataforma core unifica los datos, conservando su contexto para ofrecer respuestas rápidas, escalables y rentables.

La nueva tecnología de la plataforma core unifica los datos, conservando su contexto para ofrecer respuestas rápidas, escalables y rentables, con respuestas y automatizaciones impulsadas por la IA.

Dynatrace, la compañía de inteligencia de software, anunció hoy el lanzamiento de su tecnología core Grail dentro de la plataforma de inteligencia de software Dynatrace. Grail revolucionará el análisis y la gestión de datos al unificar los datos de observabilidad, de negocio y de seguridad de entornos multi nube y nativos de la nube, conservando su contexto y proporcionando respuestas instantáneas, precisas y rentables impulsadas por la IA y la automatización.

Inicialmente, Dynatrace está aprovechando Grail para optimizar el análisis y la gestión de registros. En el futuro, la empresa espera ampliar la tecnología para activar otras soluciones de TI, desarrollo, seguridad y análisis empresarial.

Las arquitecturas multinube y nativas de la nube, la columna vertebral de la transformación digital, producen una explosión de datos. Estos datos están divididos en silos, lo que refleja las diversas partes del ecosistema de la nube donde se originaron.

Para extraer valor de estos datos utilizando soluciones tradicionales, los equipos de ITOps, DevOps, SRE y seguridad necesitan estructurarlos para reflejar las preguntas que esperan hacer en el futuro. Se basan en procedimientos manuales que consumen mucho tiempo, incluyendo la indexación de datos y rehidratación, además de gestionar varios depósitos de datos, que no pueden reaccionar con la suficiente velocidad a los rápidos cambios de los entornos de aplicaciones y de la nube o a la evolución de las amenazas a la seguridad.

El costo y la sobrecarga de mantener procedimientos anticuados y conjuntos de herramientas fracturadas superan el valor comercial. Las nubes modernas exigen un nuevo enfoque.

Según Stephen Elliot, vicepresidente del grupo de I&O, operaciones en la nube y DevOps de IDC, “los entornos multi nube y nativos de la nube dinámicos y en expansión son un ecosistema de diversas tecnologías y servicios, y su composición cambia cada segundo. Este paradigma hace que sea fundamental para las organizaciones adquirir una plataforma con capacidades avanzadas de IA, análisis y automatización. La plataforma debe ser capaz de incorporar los datos comerciales, de seguridad y de observabilidad, colocarlos en un contexto preciso en tiempo real y facilitar el acceso a información respaldada por datos cuando sea necesario.

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Shutterstock y Getty determinantes con las imágenes creadas por IA

El debate ya está en boca de todos. ¿De quién es el derecho de autor de las fotos creadas por IA?

El debate ya está en boca de todos. ¿De quién es el derecho de autor de las fotos creadas por IA?

Las cada vez más grandes posibilidades que ofrecen los generadores de imágenes como Craiyon, DALL-E 2, Midjourney y Stable Diffusion han despertado el interés comercial de algunas personas. Algo así como: «¿Qué tal si creamos arte con estos programas impulsados por inteligencia artificial (IA) y lo vendemos en la Web?».

Se trataba, quizá, de una alternativa para hacer dinero de manera relativamente fácil. Pese a la controversia que podría generar tal movimiento, los grandes bancos de imágenes no habían definido reglas claras sobre la venta y carga de imágenes generadas por IA, hasta ahora, que están empezando a tomar cartas en el asunto.

Los derechos de autor son un asunto en constante evolución, aunque, por lo general, las leyes encargadas de protegerlos van por detrás de los desafíos que presentan las nuevas dinámicas y los avances tecnológicos. En 2008, un mono se tomó una selfie. Cuando esta llegó a Wikimedia Commons en 2011 se abrió un debate.

¿Quién tiene los derechos de autor de la selfie? ¿Naruto, el adorable macaco con cresta de Indonesia, o alguien más? El desarrollo de la historia da para todo un artículo, pero, en resumidas cuentas, no fue hasta 2018 que la justicia estadounidense determinó que el mono, al ser un animal, no podía poseer los derechos de autor de la imagen.

Un escenario similar estamos viviendo con los generadores de imágenes impulsados por IA. Una pregunta es: ¿a quién pertenecen los derechos de autor de las obras creativas creadas con estos programas que en muchas ocasiones están compuestas por elementos de artistas y fotógrafos profesionales que tienen su propio copyright?

Ciertamente, en la actualidad no hay un consenso. La Organización Mundial de Propiedad Intelectual (OMPI), por ejemplo, señala que solo las personas pueden ser autoras de obras creativas, por lo que estas creaciones basadas en IA están en una especie de limbo. No obstante, todo parece indicar que las normas se actualizarán a estos tiempos.

He aquí una de las razones de por qué los bancos de imágenes están replanteándose su postura frente las obras generadas por programas de inteligencia artificial. Hasta hace unos días era algo común encontrar usuarios vendiendo ilustraciones de stock generadas principalmente por Midjourney en estas plataformas.

Una búsqueda con el término «ai-generated» en Shutterstock nos arrojó un buen número de resultados. Desde «niños con mochilas» hasta un «simpático robot artista«, pasando por «una imagen abstracta del otoño«. En todos estos casos, los usuarios que cargaron las imágenes indicaron en la descripción que habían sido creadas con IA.

Ahora, según Vice, Shutterstock habría empezado a eliminar imágenes generadas por IA, aunque sus términos de servicio actualmente no las prohíben explícitamente. Más drástico ha sido el movimiento de Getty Images, Newgrounds, PurplePort y FurAffinity, que han decidido prohibirlas recientemente.

En declaraciones a The Verge, el CEO de Getty Images, Craig Peters, dijo que “existen preocupaciones reales con respecto a los derechos de autor de los resultados de estos modelos y problemas de derechos no abordados con respecto a las imágenes, los metadatos de las imágenes y las personas contenidas en las imágenes”.

Por consecuencia, el banco de imágenes estadounidense ha empezado a trabajar con C2PA (la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido) para crear filtros y evitar este tipo de contenidos. Además, se respaldará en los usuarios para que identifiquen y denuncien los trabajos que no cumplen con los nuevos términos de la plataforma.

Este es tan solo uno de los debates que gira en torno a los generadores de imágenes. Hay quienes plantean que estos pueden reproducir estereotipos dañinos y quienes aseguran que son una puerta abierta para crear deepfakes más precisos. Queda por ver cómo evolucionará este asunto con el paso del tiempo.

Fuente: Xataka

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Por medio de IA, podés seleccionar tu cobertura médica ideal

Un interesante desarrollo que se apoya en big data para sugerir las mejores prestaciones.

Un interesante desarrollo que se apoya en big data para sugerir las mejores prestaciones.

El Covid-19 supuso un escenario de mayor vulnerabilidad, que sumado a un contexto económico inestable en la región donde la previsión financiera toma mayor relevancia, la necesidad de encontrar un seguro de salud capaz de adaptarse a las distintas situaciones y proyecciones personales o familiares, se hace fundamental.

En este sentido, la evolución digital, a través de sus distintos usos permite crear nuevas herramientas que logren satisfacer las necesidades más específicas del ser humano. Es el caso de InternationalHealth.com que, gracias a la Inteligencia Artificial (IA) y Big Data, logró desarrollar un software capaz de simular distintos escenarios y así encontrar la mejor cobertura médica para cada persona.

La IA y Big Data son nuestros puntos fuertes, las usamos para registrar toda la información de los planes y productos que existen hoy en día en el mercado. Esto lo hacemos gracias a un motor de base de datos de productos dentro de la plataforma, donde para cada uno de estos planes registramos todo tipo de información: cómo se califican, qué cubren y cuáles son sus limitaciones” expresó Matias Stäger, CTO de InternationalHealth.com.

De esta manera, dicha tecnología facilita evaluar qué tanto cubre una prestación específica en una Clínica en caso de requerir una hospitalización o incluso estudios específicos como un examen de radiología. Esta información es rescatada y guardada en la base de datos para luego ser utilizada al realizar las comparaciones entre los distintos planes y servicios.

La plataforma también cuenta con un motor de precios, donde en base a un algoritmo y los datos ingresados por el usuarios se logra calcular el precio exacto de cada uno de los planes. Es decir, un hombre de 35 años con su esposa y sus dos hijos tiene un perfil específico que se va a evaluar con un algoritmo en función a toda la base de Big Data.

Otra característica es el motor de puntuación y recomendación que utiliza inteligencia artificial a través de un modelo de machine learning. Para cada perfil va a correr un algoritmo de aprendizaje automatizado donde se van a simular diferentes escenarios.

En otras palabras, se analizan los diferentes eventos que le podrían ocurrir dependiendo de la edad o grupo familiar, por lo que el algoritmo prueba la cobertura de cada uno de estos planes en relación a los distintos eventos, les asigna una calificación y finalmente se puntúa una nota general del plan.

Más allá de vender un seguro, nosotros buscamos orientar, acompañar y generar confianza en un rubro que comúnmente parece bastante técnico e incluso costoso, por lo que estamos seguros que con la implementación de estas tecnologías y cada vez más avances en nuestra plataforma le estamos dando al usuario la oportunidad de escoger la mejor alternativa adaptada su estilo de vida y el de su familia” finalizan desde InternationalHealth.com.

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