Bajo el liderazgo del director ejecutivo Arvind Krishna y el impulso de la inteligencia artificial, IBM realmente ha transformado su negocio, su tecnología y su liderazgo. Yo deberia saber; Trabajé allí como ejecutivo de 2000 a 2010. Ahora IBM se centra en la inteligencia artificial y la nube híbrida, con la computación cuántica a la vista.
Algunos analistas afortunados pasaron un día con el liderazgo de IBM la semana pasada, incluido el carismático director de investigación Dario Gill, el sensato vicepresidente senior de software Rob Thomas y el líder de consultoría de IA generativa, Matthew Candy, entre otros ejecutivos de IBM Research.
El objetivo de IBM era alinear las opiniones de los analistas sobre IBM con la nueva realidad del negocio de la IA con una vista previa del ámbito cuántico antes de la IBM Quantum Summit en diciembre. Si bien tendrán que esperar hasta que asista a la cumbre para conocer estos detalles, ahora puedo compartir algunas cosas que he aprendido desde la perspectiva de la IA.
La estrategia de IBM AI y Cloud
Como todo el mundo sabe, la IA comienza en la nube. Y a medida que la base de clientes empresariales de IBM intensifica sus esfuerzos en IA, su IBM Cloud, con una considerable granja de GPU para capacitación y nuevos procesadores de inferencia de IA de IBM, desempeña un papel fundamental. La estrategia de IBM se basa en la creación de una biblioteca de Foundation Models probados y optimizados, creados con un buen ojo para la optimización y la anotación para filtrar el odio, el abuso y las malas palabras (HAP). Luego, IBM ofrece estos modelos, junto con herramientas de gobierno y preparación de datos, directamente a los clientes y los pone a disposición a través de los clientes de IBM Consulting.
El director de investigación de IBM, Dario Gill, está orgulloso de los logros de su equipo, que han transformado la ciencia. … (+)
Como de costumbre, el software de diapositivas de IBM es un poco desafiante, pero como verá, IBM ya ha trabajado mucho para ayudar a los clientes en su camino hacia una mayor productividad, resultados superiores y menores costos mediante la cuidadosa selección de modelos de inteligencia artificial.
Las tres grandes oportunidades, y decenas más.
Si bien IBM ha compartido más de dos docenas de casos de uso derivados de la participación del cliente, la compañía dice que tres se destacan en términos de tracción y retorno de la inversión: trabajo digital, atención al cliente y modernización de aplicaciones.
IBM prevé tres casos de uso de alto impacto para la IA y está explorando más de una docena de casos adicionales. … (+)
Los casos de uso específicos fueron sorprendentes. Hace un año, la mayoría de la gente apenas sabía qué era un modelo de fundación. Ahora, cientos de clientes de IBM están perfeccionando los modelos y comenzando a implementarlos con una pila completa de hardware, servicios de datos, plataformas de inteligencia artificial, SDK y asistentes de inteligencia artificial. Los tres casos de uso descritos anteriormente son frutos al alcance de la mano que casi cualquier empresa puede crear e implementar. IBM ya se ha beneficiado enormemente y casi todas las personas con las que hablé durante los descansos y la cena elogiaron cuánto tiempo ahorraron al utilizar Ask HR, que automatiza muchas tareas de gestión.
La gama completa de productos y servicios de IA generativa de IBM
La plataforma Watsonx se ha expandido dramáticamente, con nuevos modelos centrales, herramientas de inteligencia artificial y aplicaciones de asistencia, con aplicaciones para descubrir, optimizar, gobernar, codificar, orquestar y mejorar la calidad de los datos (la entrada) para producir negocios significativos con valor. Curiosamente, este último incluye modelos de IA que identifican y filtran el odio, el abuso y las malas palabras (HAP) a partir de datos de entrada utilizando los aceleradores de inferencia patentados de IBM, AIU instaladas en IBM Cloud. Estos nuevos aceleradores son rápidos y extremadamente eficientes energéticamente y son producto de la investigación de IBM. Si bien IBM no ha declarado públicamente su intención de vender AIU fuera de IBM Cloud, vi una startup (NeuReality) con AIU de IBM en su stand en SuperComputing ’23. (¡Más información sobre NeuReality la próxima semana!)
El método IBM Garage permite la transformación empresarial desde el concepto hasta la adopción por parte del usuario, rastreando el impacto del valor en cada etapa. Elimina el riesgo de inversiones críticas y permite una transformación a largo plazo a través de una medición transparente.
Los círculos que se muestran ilustran cómo Garage logra esto paso a paso. Este año, IBM incorporó IA generativa en estos pasos para acelerar aún más el tiempo de generación de valor de los clientes.
1. Co-crear (círculos azules): un equipo combinado de expertos en la materia está inmerso en una intensa investigación y pensamiento de diseño para exponer la verdadera naturaleza y el valor de la oportunidad de un cliente. Esta fase establece la alineación con una «gran idea» y crea una visión para un producto mínimo viable (MVP) y su valor.
2. Co-ejecución (círculos rojos en el medio) muestra el ciclo de desarrollo de soluciones que utiliza prácticas DevOps y Lean para lanzar y probar rápidamente un MVP. El objetivo es validar y mejorar el valor del MVP en el mercado mediante pruebas, mediciones y relanzamientos iterativos.
3. Co-ejecución (el círculo verde a la derecha) – fortalece y expande la solución y la nueva cultura de innovación en toda la empresa. Esta fase es el momento de ampliar los conjuntos de funciones, probar el código, fortalecer la seguridad y la resiliencia, implementar soluciones a escala y ampliar las capacidades para continuar transformando.
Los resultados descritos a la derecha provienen de los compromisos de IBM Garage. Un retorno de la inversión del 102 % es algo inaudito en la industria, y todo ello con resultados un 67 % más rápidos. Oh.
No tengo idea de cómo explicar las espirales de la izquierda, pero los resultados descritos a la derecha son … (+)
E IBM apenas está comenzando. Este mes, IBM ofrecerá watsonx.ai para implementación local para impulsar IBM Cloud. El próximo mes, IBM lanzará un nuevo watsonx.orchetrate con más de 1000 habilidades listas para usar, junto con watsonx.governance y Tuning Studio. Las dos mayores barreras para la adopción empresarial de la IA son la gobernanza inadecuada y el HAP antes mencionado, que IBM está abordando agresivamente.
Hoja de ruta a corto plazo de IBM para Watson
Ok, te advertí antes que el software de diapositivas de IBM puede ser un poco complicado, ¿verdad? Mira abajo. Si bien puede tomar 20 minutos leer y comprender esta diapositiva, el tercio inferior es convincente. Esta diapositiva trata únicamente sobre el reclutamiento y la gestión de recursos humanos; IBM tiene diapositivas similares para otras áreas de impacto de la IA. Esta es la punta del iceberg. ¿85% de resolución al primer toque? ¿Reducción del 66 % en el apoyo humano a las solicitudes de recursos humanos? ¿Reducción del 50% en la fricción? ¿En serio? Sí. IBM tiene eso y más.
IBM ha compartido resultados para muchas áreas de aplicaciones de inteligencia artificial
Conclusiones
Si bien el Watson original de IBM no fue un éxito, la reencarnación de Watson como una plataforma integral de IA que permite compromisos de servicios exitosos es más que «impresionante». Cuando lo anunciaron por primera vez, bostecé. Ahora estoy impresionado por cómo Watsonx está transformando a IBM en una potencia de IA y transformando los negocios de los clientes de IBM.
La comunidad de analistas, en general, se muestra bastante escéptica. Pero puedo decirles que todos se marcharon impresionados. Sí, IBM aún tiene que descubrir cómo aprovechará tecnologías como AIU, y todos debemos lidiar con el impacto que la IA tendrá en los empleos. Uno es quisquilloso, el otro está más allá de mi comprensión.
Ok, me instalaré ahora, al menos hasta la Cumbre Cuántica el 4 de diciembre.