Apple e IBM Watson unen fuerzas para impulsar machine learning móvil empresarial

Nuevas capacidades de machine learning móvil llegan a dispositivos 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 predictivas e industriales analíticas de la plataforma IIoT Predix a iOS de Apple.

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

El acuerdo vio a IBM transferir más de 150 de sus apps y herramientas empresariales de TI a plataformas Apple nativamente, e IBM vendiendo iPhones y iPads a sus clientes empresariales en todo el mundo. Crucialmente, dio a Apple acceso a los verticales de negocio que Microsoft ha dominado históricamente.

Ahora el dúo ha añadido machine learning a la asociación, combinando IBM Watson con Apple Core ML para llevar nuevos insights de IA a las apps de negocio en dispositivos Apple.

Watson + machine learning móvil

Esta semana informamos sobre el nuevo Watson Assistant AI de IBM, y este último anuncio con Apple busca ampliar aún más 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 allá.

Al aprovechar la nueva tecnología, los clientes pueden construir modelos de machine learning usando IBM Watson (la plataforma cloud-based de IA para negocios de la compañía) y entrenarla con sus propios datos específicos de la industria. Esto incluye la capacidad de crear diferentes modelos de machine learning, comparar resultados, y ejecutar experimentos automatizados —identificando patrones y ganando insights, para llegar a decisiones más rápido.

El machine learning se implementa con las herramientas de modelado visual de IBM Watson, como PixieDust y Brunel, pero hay soporte para cuadernos Jupyter con Python, R y Scala —más el RStudio de código abierto. Esto se convierte luego a Core ML de Apple para integrarlo con aplicaciones compatibles con Apple.

Una aplicación de machine learning permite a las cámaras de iPhone acceder a las capacidades de reconocimiento de imágenes de Watson. Los usuarios pueden identificar y clasificar contenido, antes de analizarlo para extraer información detallada. Esta capacidad podría revolucionar flujos de trabajo en los sectores industrial, logístico y sanitario.

El algoritmo de machine learning madurará con el tiempo a medida que las apps retroalimenten datos a Watson en la nube. Mahmoud Naghshineh, gerente general de Alianzas y Asociaciones de IBM explicó, vía TechCrunch:

Internet of Business dice

Al colocar este tipo de aplicaciones inteligentes y automatizadas en manos de trabajadores empresariales, a través de sus iPhones o iPads, IBM y Apple están permitiendo una fuerza de trabajo más informada y móvil. Esto tiene el potencial de impulsar niveles de eficiencia, colaboración y toma de decisiones.

Aunque las dos empresas puedan parecer compañeros improbables, había verdad en la analogía de la "pieza de rompecabezas". Al fusionar el pedigrí de diseño y UX que viene de décadas de experiencia de consumo de Apple, con la experiencia en TI y base de usuarios verticales de IBM, están los cimientos de una fuerza para romper la fortaleza de Microsoft en la arena empresarial.