SAS celebra su Innovate Tour 2024 en Madrid

En el evento SAS Innovation Tour Madrid 2024, la compañía ha anunciado algunas de sus novedades respecto a la inteligencia artificial y el procesamiento de datos de la mano de las representantes de España y Portugal. La empresa planea centrar sus esfuerzos en sectores como la banca, gobierno, seguros, salud, retail, manufactura y energía.

SAS Innovate on Tour: Un evento clave para la IA y la analítica de datos

SAS pretende potenciar la personalización en su plataforma de analítica e IA nativa en la nube, permitiendo a distintos verticales mejorar sus procesos y decisiones mediante tecnologías avanzadas. Durante el evento, Patrick Xhonneux, vicepresidente senior de SAS, en su ponencia ha resaltado la importancia de la computación cuántica en el futuro cercano. “Creemos que en uno o dos años, la computación cuántica tendrá el mismo impacto que la IA generativa”, afirmó. Xhonneux señaló que la computación cuántica puede revolucionar sectores como la farmacéutica y los mercados financieros, mejorando la productividad y rendimiento gracias a la integración de algoritmos cuánticos.

Avances en SAS Viya y nuevas capacidades

Durante la convención anual de abril, SAS también anunció la ampliación de su plataforma en la nube, SAS Viya, con nuevas capacidades de IA generativa y grandes modelos de lenguaje (LLM). Estas mejoras están diseñadas para aumentar la productividad y eficiencia en la toma de decisiones de sus clientes, integrando IA generativa y machine learning en procesos comerciales existentes.

La incorporación de Viya Copilot, un asistente personal que acelera tareas para desarrolladores y científicos de datos, es otro de los avances destacados. Este asistente facilita la generación de código, limpieza y exploración de datos, y planificación de estrategias de marketing.

Xhonneux enfatizó la necesidad de usar la IA de manera responsable, asegurando la consistencia y precisión en las respuestas de los modelos de lenguaje mediante el uso de análisis de texto avanzado y procesamiento de lenguaje natural de SAS.

Entrevista a Federica Citterio

Tras la finalización de las presentaciones, Silicon ha contado con la colaboración de Federica Citterio, Senior Data Scientist en SAS, para explicarnos algunos detalles sobre el evento de la compañía y sus objetivos más próximos.

– ¿Qué iniciativas está tomando SAS para fomentar la integración de Open Source y el desarrollo de IA generativa?

SAS Viya es la plataforma de datos e IA que SAS está proponiendo al mercado, y es una plataforma abierta. Así que podemos integrar cualquier tipo de API. Actualmente, es posible emplear paquetes específicos que SAS proporciona para conectarse a SAS Viya. De este modo, como desarrollador, se puede usar una sintaxis familiar para quienes provienen, por ejemplo, de Python, pero se ejecuta la carga de trabajo en el motor de SAS Viya, que está optimizado para análisis y es multihilo, permitiendo obtener resultados más rápidos.

Además, acabamos de anunciar SAS Viya Workbench como la experiencia definitiva, más rápida y flexible para los científicos de datos, permitiéndoles configurar rápidamente un entorno, ponerlo en marcha en Visual Studio Code o JupyterLab y enviar cargas de trabajo analíticas a SAS.

– ¿Cómo aborda SAS los desafíos éticos relacionados con el uso de IA y análisis avanzados?

Hace unos años creamos un equipo llamado Práctica de Ética de Datos, que pone la confianza en los datos como guía para todas sus acciones. Este equipo colabora con todas las demás funciones en la gestión de productos, I+D y con el campo, aplicando SAS para asegurar que la confianza sea la prioridad número uno. Nos aseguramos de tener una gobernanza completa sobre los datos utilizados y sobre los modelos.

Tenemos muchas ofertas en el área de gestión de modelos, permitiéndonos saber cuándo se usa un modelo, quién lo creó, con qué tipo de datos y cómo está funcionando a lo largo del tiempo. Además, contamos con capacidades adicionales en el área de técnicas de interpretabilidad, como LIME, ICE y valores de Shapley, para que los científicos de datos puedan entender cómo funciona el modelo. Intentamos hacer que procesos como la evaluación de datos en Viya sean lo más simples posible, con capacidades predefinidas que calculan métricas como la equidad democrática y muestran los resultados en un gráfico, permitiendo tomar decisiones sobre las acciones a seguir.

– ¿Qué estrategias pueden emplearse para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos?

La gobernanza es una pieza fundamental en todo esto, y una de las ventajas de SAS es que proporciona una plataforma integral donde puedes tener todo en un solo lugar. Cuando hablo de gobernanza, me refiero a la gestión de todos los activos, incluyendo la base de datos, pero también al seguimiento de todas las transformaciones aplicadas a los datos que luego se utilizan en la fase de modelado, gestionando los modelos y su rendimiento.

– ¿Qué ventajas o diferenciadores destacaría sobre la plataforma SAS para análisis de datos e IA?

Los tres pilares principales que usamos como guía para el desarrollo de la plataforma son productividad, rendimiento y confianza. La productividad se refiere a hacer que el usuario, ya sea un usuario de negocios o un científico de datos ciudadano sin un fuerte trasfondo en programación, sea más productivo mediante interfaces visuales donde pueden conectar rápidamente los puntos.

También estamos elevando esta experiencia con el anuncio de Viya Copilots, un asistente inteligente que ayuda a generar ideas, ejecutar análisis más rápido y a los desarrolladores a escribir, depurar y documentar su código. El segundo pilar es el rendimiento, que se manifiesta en la velocidad de ejecución. Tenemos un benchmark externo que indica que SAS es, en promedio, 30 veces más rápido que el código abierto y otros proveedores comerciales. Esto significa que puedes hacer más en el mismo tiempo o reducir costos de computación en la nube. Y, finalmente, la confianza, asegurando que cualquier decisión tomada a partir de los datos pueda rastrearse hasta todos los puntos de datos que llevaron a esa decisión.

– ¿Cómo cree que evolucionarán los análisis de datos y la IA en los próximos años?

La IA generativa está transformando nuestra manera de trabajar y pensar sobre la IA. Con la democratización y el auge de la IA generativa, todos piensan en grandes modelos de lenguaje. Pero creo que hay un enorme potencial en los datos sintéticos, especialmente en casos donde los datos del mundo real no son suficientes. Por ejemplo, en la detección de fraudes, donde las transacciones fraudulentas son mucho menores que el total de transacciones, los enfoques de modelado tradicionales pueden fallar. También en situaciones donde los datos reales no son adecuados porque pueden contener sesgos o información sensible, por lo que no pueden utilizarse.

Estamos viendo muchos casos de uso en diferentes industrias. La computación mejorada probablemente ayudará a reducir las barreras para la IA generativa en general. Espero ver un mayor uso de técnicas interpretables en el mundo real, no solo en el ámbito académico, en esta era de IA confiable.