Como director del Centro de Aprendizaje Automático y Plataformas de Aprendizaje Automático Empresarial de Capital One, Abhijit Bose supervisa un equipo encargado de incorporar decisiones y experiencias inteligentes en tiempo real en toda la empresa utilizando el aprendizaje automático y la IA tanto para empleados como para clientes. Obviamente, esa no es una tarea fácil en uno de los 10 bancos más grandes de los EE. UU.
De hecho, una gran área de enfoque para su equipo este año ha sido construir los cimientos para el aprendizaje automático escalable.
«Muchas empresas tienen dificultades para implementar el aprendizaje automático y escalar el aprendizaje automático o la IA en toda la empresa», dijo Bose a MarketingyPublicidad.es. «Siempre puedes tener grupos de personas que están construyendo cosas en Amazon o experimentando con un modelo de aprendizaje automático con sus propios datos, y luego todo se derrumba. Cuando llega el momento de pasar a producción, y luego mantener ese modelo en funcionamiento 24 horas al día, 7 días a la semana en alguna aplicación de misión crítica como el fraude de transacciones, esa es la parte más difícil».
Para hacer frente a ese desafío, Capital One ha adoptado un enfoque triple; Bose explicó: «Construir plataformas fundacionales, asegurándose de que se construya de forma responsable y bien administrada». AIy contratar al talento adecuado».
Aquí hay más de lo que Bose dijo sobre cada uno de estos temas:
Creación de una plataforma fundamental adaptable
«Primero, necesitamos construir plataformas de aprendizaje automático de primera clase que puedan escalar y que puedan adaptarse a las tendencias recientes: este espacio se mueve muy rápido. Por lo tanto, nuestra base de plataforma debe construirse de manera que pueda adaptarse muy rápidamente a diferentes bibliotecas que vienen cada seis meses, diferentes tecnologías que vienen. Solo para darle algunos ejemplos, pasamos de ejecutar contenedores básicos en AWS a ejecutar canalizaciones de Kubeflow completas en AWS. Esa es una forma muy sofisticada de ejecutar el aprendizaje automático que solo un pocas empresas de tecnología lo están haciendo. Por lo tanto, la plataforma debe ser fundamental y luego construirse muy bien. Esa es un área de gran enfoque para la empresa en este momento».
Hazlo responsable y bien gestionado
«También queremos desarrollar el aprendizaje automático de manera responsable y bien administrada. Tenemos muchos controles que aplicamos a nuestra generación actual de modelos de aprendizaje automático, pero algunos de ellos pueden ser manuales, otros pueden ser un poco más automatizado.
«Queremos construir muchos de los controles de manera que también puedan acelerar parte de nuestra implementación, pero al mismo tiempo, estamos siendo muy considerados al respecto. Cuando necesitamos reducir la velocidad, lo hacemos». «No vamos a sacrificar la IA responsable en aras de la velocidad o el valor comercial. Por lo tanto, se necesita mucha investigación sobre la IA explicable, lo cual estamos haciendo ahora. Estamos trabajando mucho en ingeniería para comenzar a llevar esa investigación al plataformas».
Bose señaló que las operaciones de Capital One se ejecutan completamente en la infraestructura de AWS. Ejecutar completamente en la nube en realidad hace que sea más fácil administrar la IA de manera responsable, dijo.
«Podemos pensar mucho más grande que otras empresas», dijo. «Si lo piensa, muchas empresas en las que sus datos pueden estar en 10 sistemas diferentes, en realidad no pueden aplicar controles de manera uniforme. Ni siquiera puede definir estándares comunes y aun así escalar. Cada proyecto, en cada uno de esos silos, sería ser muy doloroso Así que hemos estado pensando de manera integral lo que significa la IA responsable para nosotros «.
Cultivando talento
«Lo tercero en lo que nos hemos centrado es en nuestro talento. Nos damos cuenta de que tanto la retención como el reclutamiento van a ser muy importantes para nosotros, especialmente dado lo que está pasando en el mercado.
«Para que nuestra gente interna tenga el crecimiento profesional que necesitan, tenemos un nuevo programa de ingeniero de aprendizaje automático al que pueden postularse nuestros ingenieros actuales. Es una combinación de cursos en línea, algunos cursos dirigidos por un instructor y luego capacitación en el trabajo Tienen que ejecutar realmente; tienen que construir modelos; tienen que trabajar con nuestra infraestructura para hacer con las canalizaciones de datos y las canalizaciones de ML, por lo que realmente se capacitan para convertirse en ingenieros de aprendizaje automático certificados. Y al completar la capacitación, pueden ser ingenieros de aprendizaje automático en uno de nuestros equipos.
«Además, también estamos contratando ingenieros de aprendizaje automático para esta nueva familia de puestos que creamos externamente… Una vez que creas una familia de puestos, tienes que pensar en su carrera, su gestión del desempeño: ¿cuáles son algunas de las expectativas de ese talento? Debe asegurarse de que haya un camino claro para su crecimiento en la empresa.
«En el mundo externo, realmente hizo que nuestros esfuerzos de reclutamiento fueran un poco más fáciles. Porque si nos fijamos en las empresas de tecnología, como Facebook o Google, tienen roles claros de científicos de datos, tienen ingenieros de aprendizaje automático. Muchas empresas en realidad mezclan esas habilidades hacia arriba «.
