Estamos en medio de un cambio radical en los datos y el panorama de la IA en estos días. A lo largo de toda la pila, desde el hardware hasta el procesamiento de datos distribuido, hasta el aprendizaje automático avanzado y el aprendizaje profundo, estos cambios tendrán un profundo impacto en nuestra sociedad. De acuerdo con un estudio realizado por McKinsey, en su encuesta a 3,000 ejecutivos de nivel C con reconocimiento de AI, solo el 20% dijo que actualmente utiliza cualquier tecnología relacionada con la IA a escala o en una parte central de sus negocios. Definitivamente, existe una brecha creciente entre los primeros adoptantes de la IA y el resto de la comunidad.
Con la llegada de los motores de aprendizaje profundo de código abierto como TensorFlow, PyTorch, Keras, etc., existe una creciente necesidad de habilidades y tecnologías que brinden una forma coherente y estandarizada de interactuar con estos diferentes motores de aprendizaje automático. Necesitamos impulsar enfoques estandarizados en la industria (por ejemplo, ONNX) para asegurarnos de que todos estamos avanzando hacia un objetivo común con un conjunto común de estándares y tecnologías. Además, queremos que estas tecnologías se democraticen para que sean accesibles y consumibles por los desarrolladores, tanto en código abierto como en empresas.
En IBM, hemos sido un miembro clave de la comunidad y motor de esta revolución. Creemos que estos avances deben darse a la luz, impulsados por estándares abiertos, código abierto, comunidades abiertas y gobierno abierto. He hablado anteriormente sobre la rica historia de IBM y sus contribuciones a los estándares abiertos, así como el trabajo que IBM está realizando con IBM Code para democratizar estas tecnologías utilizando código, contenido y comunidad.
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