Arquitectura cloud para la disponibilidad de machine learning como servicio en una empresa de consultoría de TI

• Autores: Gamero Cruz, Alex Junior, Romero Guillén, Alvaro André
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/663408
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/663408
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Cloud; MLAAS; Machine learning; Arquitectura cloud; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Machine learning, es una rama de la inteligencia artificial (IA), que se centra en enseñar a las computadoras a aprender de los datos y mejorar con la experiencia en lugar de ser explícitamente programadas para hacerlo (SAP, 2022). Inclusive, es muy importante en toda organización, ya que sirve para automatizar procesos, lo cual es de utilidad cuando existen rutinas y tareas que no aportan un valor añadido o requieren habilidades humanas. Las máquinas aprenderán los procesos que debe realizar, llegando a perfeccionarlos en un corto tiempo. Según, WebProductiva, una starup reconocida por AWS, existen desafíos para su adopción de machine learning, ya que las empresas no cuentan con experiencia o habilidades, y muchas veces tienen que depender de costosos recursos externos para poner en marcha los proyectos (W/Pro, 2022). Un estudio realizado por Frost & Sullivan en el 2020, dice que más de un tercio de las empresas en Latinoamérica considera crucial invertir, en los próximos dos años en machine learning, Deep Learning, computación cognitiva y técnicas de procesamiento de lenguaje natural (Morris, s.f.). Estos modelos tienen más aceptación en América Latina, sobre todoen el sector empresarial: El 43% de las empresas tienen implementado como modelo de negocio los temas de business intelligence y data analytics (gtd Perú, 2021). También, es sabido que las empresas en su mayoría las PYMES no invierten en este tipo de tecnologías por el tiempo y por el desconocimiento propio. Por otro lado, según un estudio realizado por Microsoft, el COVID-19 impulsó a los negocios tradicionales a reinventarse. Por esta razón, un 95% de las pymes en el Perú aceleraron su transformación digital. Por ello, la principal motivación de este trabajo de investigación es crear una Arquitectura Cloud que permita la disposición de los modelos de machine learning como servicio para una empresa de consultoría. Ya se han realizado estudios dedicados a este tema, inclusive existen proveedores cloud que ya lo brindan. La importancia de esta investigación radica en que ayude a las organizaciones, sobre todo en la consultora elegida como objeto de estudio, ya que la falta de inversión financiera y el tiempo de demora en la implementación son algunos de los principales problemas.