seleccionar el modelo más efectivo para el problema comercial que estás tratando de resolver. Por ejemplo, puede haber 30 modelos que podrían mostrar resultados positivos. Para elegir el correcto, la automatización se ejecutará a través de estos modelos para mostrarte qué modelo o combinación de modelos es más efectivo según tus necesidades específicas, ya sea para reducir las tasas de morosidad, aumentar las conversiones, reducir el riesgo, prestar más, etc. Activar modelos y mantenerlos efectivos: A menudo, es mucho más fácil hacer las cosas en la comodidad de tu propia casa u oficina que hacer que las cosas funcionen en el mundo real, y la IA no es diferente. La implementación de modelos puede ser desalentadora: al 47% de los ejecutivos les resulta difícil integrar proyectos cognitivos en procesos y sistemas existentes. 6 Cuando se implementan, o si se implementan, el monitoreo del rendimiento suele ser limitado, lo que significa que cuando los modelos se desvían, la reducción de su eficacia no se nota ni se aborda tan pronto como debería. Esto afecta directamente su capacidad para hacer predicciones precisas. Para tener éxito con tu proyecto de IA, necesitarás una solución de operaciones de aprendizaje automatizado (MLOps) que simplifique la implementación, el monitoreo y la re educación de tus modelos. Nuevamente, esto es algo que podrías construir internamente, pero asociarte con un recurso externo es una opción rentable. Y, si ya has comenzado tu proceso de IA pero te has topado con obstáculos con la tecnología, no necesitas desechar tus modelos existentes. En lugar de eso, un socio tecnológico debería poder migrar, recrear o ejecutar por detrás fácilmente tus modelos.
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