IBM lanza su servicio empresarial ‘WatsonX.ai’ como alternativa a SageMaker Studio, Vertex AI y Azure AI

Noticias IBL | Nueva York

IBM anuncia ayer, en su conferencia Think anual, Watsonx, una nueva plataforma que brinda a los clientes acceso al conjunto de herramientas, la infraestructura y los servicios de consultoría para crear sus propios modelos de IA o ajustar y adaptar modelos previamente entrenados en sus datos para generar código de computadora y texto.

Según IBM, WatsonX es un “estudio empresarial para desarrolladores de IA”, motivado por los desafíos que enfrentan las empresas al implementar IA en el lugar de trabajo. En la misma categoría, Amazon ofrece SageMaker Studio; Google, vértice AI; y Microsoft, Azure IA. Junto con gigantes tecnológicos, nuevas empresas como Coherencia y Anthropic aparecen como competidores.

IBM ofrece siete modelos preentrenados a empresas que utilizan Watsonx.ai, algunos de los cuales son de código abierto. También se está asociando con Hugging Face, la startup de IA, para incluir miles de modelos, conjuntos de datos y bibliotecas desarrollados por Hugging Face.

(Por su parte, IBM se compromete a contribuir con software de desarrollo de IA de código abierto para Hugging Face y hacer que varios de sus modelos internos sean accesibles desde la plataforma de desarrollo de IA de Hugging Face).

Los tres que está aportando la compañía son fm.model.code, que genera código; fm.model.NLP, una colección de grandes modelos de lenguaje; y fm.model.geospatial, un modelo basado en datos climáticos y de teledetección de la NASA.

Similar a los modelos de generación de código como Copilot de GitHub, fm.model.code le permite al usuario dar un comando en lenguaje natural y luego compila el flujo de trabajo de codificación correspondiente. Fm.model.NLP comprende modelos de generación de texto para dominios específicos y relevantes para la industria, como la química orgánica. Y fm.model.geospatial hace predicciones para ayudar a planificar los cambios en los patrones de desastres naturales, la biodiversidad y el uso de la tierra, además de otros procesos geofísicos.

IBM afirma que los modelos se diferencian por un conjunto de datos de entrenamiento que contiene “múltiples tipos de datos comerciales, incluidos código, datos de series temporales, datos tabulares y datos geoespaciales y datos de eventos de TI”, Arvind Krishna, el CEO de IBM, dijo en la mesa redonda.

IBM está utilizando los modelos en sí, dice, en su conjunto de productos y servicios de software. Por ejemplo, fm.model.code impulsa a Watson Code Assistant, la respuesta de IBM a Copilot, que permite a los desarrolladores generar código utilizando indicaciones en inglés sencillo en todos los programas, incluido Ansible de Red Hat.
En cuanto a fm.model.NLP, esos modelos se han integrado con AIOps Insights, Watson Assistant y Watson Orchestrate: AIOps kit de herramientas, asistente inteligente y flujo de trabajo tecnología de automatización, respectivamente, para proporcionar una mayor visibilidad del rendimiento en los entornos de TI, resolver incidentes de TI de una manera más rápida y mejorar las experiencias de servicio al cliente, o eso promete IBM.

Mientras tanto, FM.model.geospatial sustenta la EIS Builder Edition de IBM, un producto que permite a las organizaciones crear soluciones que abordan los riesgos ambientales.

Junto con Watsonx.ai, bajo el mismo paraguas de la marca Watsonx, IBM presentó Watsonx.data, un almacén de datos “adecuado para el propósito” diseñado tanto para datos gobernados como para cargas de trabajo de IA. Watsonx.data permite a los usuarios acceder a los datos a través de un único punto de entrada mientras aplica motores de consulta, dice IBM, además de gobernanza, automatización e integraciones con las bases de datos y herramientas existentes de una organización.

Como complemento de Watsonx.ai y Watsonx.data se encuentra Watsonx.governance, un conjunto de herramientas que proporciona mecanismos para proteger la privacidad del cliente, detectar el sesgo y la deriva del modelo y ayudar a las organizaciones a cumplir con los estándares éticos.

En un anuncio relacionado con Watsonx, IBM presentó una nueva oferta de GPU en la nube de IBM optimizada para cargas de trabajo con uso intensivo de cómputo, específicamente capacitación y servicio de modelos de IA.

La compañía también mostró IBM Cloud Carbon Calculator, un tablero “informado por IA” que permite a los clientes medir, rastrear, administrar y ayudar a informar las emisiones de carbono generadas a través de su uso de la nube.

Alrededor del 30 % de los líderes empresariales que respondieron a una encuesta de IBM mencionaron problemas de confianza y transparencia como barreras que les impiden adoptar la IA, mientras que el 42 % citó preocupaciones de privacidad en torno a la IA generativa.

IBM espera que AI agregue $ 16 billones a la economía global para 2030 y que el 30% de las tareas administrativas se automaticen en los próximos cinco años.