Equipo de Apple e IBM Watson para aprendizaje automático móvil empresarial

Las nuevas capacidades de aprendizaje automático móvil están llegando a los dispositivos de Apple, gracias a IBM Watson y Apple Core ML.

Bajo el liderazgo del CEO Tim Cook, Apple ha estado buscando una porción cada vez mayor del pastel empresarial. El año pasado vimos al gigante tecnológico asociarse con GE para llevar las capacidades de análisis y predicción industrial de la plataforma Predix IIoT al iOS de Apple.

Pero durante los últimos años, Apple también ha ido profundizando y ampliando sus vínculos con IBM. Cuando las dos empresas anunciaron su asociación estratégica en 2014, Tim Cook y la directora ejecutiva de IBM, Virginia Rometty, afirmaron que "Apple e IBM son como piezas de rompecabezas que encajan perfectamente".

El acuerdo hizo que IBM transfiriera más de 150 de sus aplicaciones y herramientas de TI empresariales a las plataformas de Apple de forma nativa, e IBM vendió iPhones y iPads a sus clientes comerciales en todo el mundo. Fundamentalmente, le dio a Apple acceso a las verticales comerciales que Microsoft ha dominado históricamente.

Ahora, el dúo ha agregado el aprendizaje automático a la asociación, combinando IBM Watson con Apple Core ML para brindar nuevos conocimientos de inteligencia artificial a las aplicaciones comerciales en los dispositivos Apple.

Watson + aprendizaje automático móvil

A principios de esta semana informamos sobre el nuevo Watson Assistant AI de IBM, y este último anuncio con Apple busca mejorar las capacidades de Watson. La iniciativa beneficiará a una clase de productos que se cuentan por cientos, provenientes de la colaboración hasta ahora, en finanzas, seguros, energía, manufactura, aviación y más.

Al aprovechar la nueva tecnología, los clientes pueden crear modelos de aprendizaje automático utilizando IBM Watson (la plataforma de inteligencia artificial para empresas basada en la nube de la empresa) y entrenarla con sus propios datos específicos de la industria. Esto incluye la capacidad de crear diferentes modelos de aprendizaje automático, comparar los resultados y ejecutar experimentos automatizados, identificando patrones y obteniendo información valiosa para tomar decisiones más rápidamente.

El aprendizaje automático se implementa con las herramientas de modelado visual de IBM Watson, como PixieDust y Brunel, pero hay soporte para portátiles Jupyter con Python, R y Scala, además del RStudio de código abierto. Luego, se convierte en Core ML de Apple para integrarlo con aplicaciones compatibles con Apple.

Una de estas aplicaciones de aprendizaje automático permite que las cámaras del iPhone accedan a las capacidades de reconocimiento de imágenes de Watson. Los usuarios pueden identificar y clasificar el contenido antes de analizarlo para extraer información detallada. Esta capacidad podría alterar los flujos de trabajo en los sectores industrial, logístico y sanitario.

El algoritmo de aprendizaje automático madurará con el tiempo a medida que las aplicaciones envíen datos a Watson en la nube. Mahmoud Naghshineh, gerente general de Asociaciones y Alianzas de IBM explicó, a través de TechCrunch:

Internet of Business dice

Al poner este tipo de aplicaciones inteligentes y automatizadas en manos de los trabajadores de la empresa, a través de sus iPhones o iPads, IBM y Apple están habilitando una fuerza laboral más informada y móvil. Esto tiene el potencial de impulsar los niveles de eficiencia, la colaboración y la toma de decisiones.

Si bien las dos empresas pueden parecer compañeros de cama poco probables, había algo de verdad en la analogía de la "pieza del rompecabezas". Al fusionar el diseño y el pedigrí de UX que proviene de las décadas de experiencia del consumidor de Apple, con la experiencia en TI y la base de usuarios vertical de IBM, existen las bases de una fuerza para romper la fortaleza de Microsoft en el ámbito empresarial.