Una carga de trabajo (workload) es una categoría de problema que resuelve la IA. La primera habilidad que mide AI-900 es reconocer la carga de trabajo detrás de un escenario de negocio, porque una vez que conoces la carga de trabajo puedes elegir la técnica y el servicio de Azure. Las preguntas del examen suelen describir una necesidad en lenguaje de negocio sencillo y preguntar qué carga de trabajo es.
La predicción y el pronóstico (prediction and forecasting) usan datos históricos para estimar un valor desconocido o futuro: las ventas del próximo mes, el precio al que se venderá una casa o si un cliente cancelará una suscripción. Son tareas clásicas de machine learning (regresión para números, clasificación para categorías). La detección de anomalías (anomaly detection) aprende cómo se ve lo normal y marca eventos inusuales, como una transacción fraudulenta con tarjeta, un pico repentino de errores en un servidor o una lectura de sensor que sugiere que una máquina está por fallar.
La visión artificial (computer vision) interpreta imágenes y video: clasificar fotos, detectar y ubicar objetos, leer texto en imágenes (reconocimiento óptico de caracteres, OCR) y analizar rostros. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) trabaja con el lenguaje escrito: detectar el idioma, evaluar el sentimiento, extraer frases clave y entidades, resumir y traducir. El habla está muy relacionada: convertir voz en texto y texto en voz. La IA conversacional (conversational AI) combina lenguaje y habla para crear bots y asistentes que mantienen un diálogo.
El procesamiento de documentos (a menudo llamado document intelligence) extrae datos estructurados de formularios y documentos como facturas, recibos y documentos de identidad: no solo el texto, sino cuál valor es el total y cuál es la fecha de vencimiento. La minería de conocimiento (knowledge mining) va más allá: extrae información de grandes volúmenes de contenido no estructurado y construye un índice de búsqueda, para que las personas encuentren información útil entre miles de archivos.
La IA generativa (generative AI) crea contenido nuevo en respuesta a un prompt: texto, código, imágenes y más. Impulsa copilotos y asistentes de chat que redactan, resumen y responden preguntas, y agentes que además pueden realizar acciones. A diferencia de las otras cargas de trabajo, que analizan datos existentes, la IA generativa produce algo que no existía antes, lo que trae sus propios riesgos, como respuestas inventadas.
Las soluciones reales a menudo combinan cargas de trabajo. Una app de reclamos podría usar OCR para leer un formulario, reconocimiento de entidades para encontrar el número de póliza, detección de anomalías para marcar reclamos sospechosos y un modelo generativo para redactar una carta. En el examen, concéntrate en la necesidad principal que describe la pregunta.
Términos clave
- Workload (carga de trabajo)
- Una categoría de problema que aborda la IA, como visión artificial, NLP o detección de anomalías.
- Anomaly detection (detección de anomalías)
- Identificar datos o eventos que difieren significativamente del patrón normal.
- Knowledge mining (minería de conocimiento)
- Extraer información de grandes cantidades de contenido no estructurado y hacerla consultable mediante búsqueda.
- Generative AI (IA generativa)
- IA que crea contenido nuevo, como texto, código o imágenes, a partir de un prompt.
Una aerolínea usa pronósticos para predecir la cantidad de pasajeros por vuelo, detección de anomalías para identificar datos inusuales de los sensores de los motores, visión artificial para revisar imágenes del equipaje, NLP para analizar correos de quejas y un asistente de IA generativa para ayudar a los agentes a redactar mensajes de reprogramación.
Comprueba lo que sabes
Una fábrica quiere alertas cuando las lecturas de vibración de un motor se vean inusuales. ¿Qué carga de trabajo es?
Detección de anomalías, porque marca las lecturas que difieren del patrón normal.
¿Qué distingue a la IA generativa de las otras cargas de trabajo?
Crea contenido nuevo a partir de un prompt, mientras que las demás analizan o extraen información de datos existentes.