Si está buscando IBM Watsonx, probablemente no quiera otro discurso motivador sobre «la IA es el futuro». Lo que busca son aspectos prácticos: cómo crear un modelo, implementarlo de forma segura, gestionarlo adecuadamente y mantenerlo en funcionamiento en el mundo real, sin que su iniciativa se quede estancada en un modo piloto interminable.
Y no es el único. Una investigación de IBM reveló que casi el 40 % de los proyectos de IA iniciados entre 2023 y 2025 aún no han avanzado más allá de la fase piloto. No es porque la tecnología falle, sino porque los equipos tienen dificultades para coordinar el trabajo humano del proyecto en torno al desarrollo de modelos.
Los equipos se ven atrapados en la gestión de aprobaciones, documentación, acceso a datos y controles de riesgos. Y eso es precisamente lo que esta guía le ayudará a resolver.
Le mostraremos cómo utilizar IBM Watsonx para iniciativas de IA empresarial. También aprenderá a gestionar la coordinación de proyectos, la documentación y los flujos de trabajo interfuncionales que determinan realmente si su iniciativa de IA tiene éxito o se estanca.
¿Qué es IBM Watsonx?
IBM Watsonx es una plataforma de datos e IA de nivel corporativo diseñada para ayudar a las organizaciones a crear, implementar y gestionar modelos de IA a gran escala. No se trata de una herramienta única, sino de una plataforma integrada que combina cuatro componentes principales: Watsonx. Orchestrate, Watsonx. IA, Watsonx. Data y Watsonx. Governance.
¿Por qué utilizar IBM Watsonx?
A diferencia de los productos IBM Watson heredados, watsonx está diseñado específicamente para la era de la IA generativa. Se centra en hacer que los modelos básicos y las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM) sean accesibles para las corporaciones. Gartner prevé que más del 80 % de las corporaciones habrán implementado aplicaciones de IA generativa para 2026.
watsonx también le ofrece flexibilidad en los modelos. Tiene compatibilidad con los modelos Granite de IBM y una biblioteca de opciones de terceros, por lo que puede elegir el que mejor se adapte a su caso de uso y perfil de riesgo. Y si necesita que el modelo funcione mejor para su dominio, puede utilizar técnicas como el ajuste rápido para adaptarlo más rápidamente, sin tener que reconstruirlo desde cero.
Componentes básicos de la plataforma IBM watsonx
Los equipos de corporación pierden mucho tiempo «evaluando plataformas de IA» sin saber realmente qué incluyen. Así es como se acaba teniendo expectativas incumplidas y lanzamientos desorganizados.
IBM Watsonx se basa en cuatro pilares fundamentales, diseñados para funcionar conjuntamente y abarcar todo el ciclo de vida de la IA de principio a fin:
- watsonx. ai: Este es el estudio de IA donde su equipo entrenará, validará, ajustará e implementará modelos básicos y modelos de aprendizaje automático. Incluye un laboratorio de indicaciones para experimentar con indicaciones, un estudio de ajuste para adaptar modelos y una biblioteca de modelos preconstruidos para que pueda empezar a trabajar.
- watsonx. orchestrate: Esta es la capa «agente» dentro de watsonx, donde la IA no solo responde preguntas, sino que también toma medidas. Le permite utilizar agentes de IA preconstruidos o personalizados (creados sin código o con código profesional) que pueden completar tareas reales en sus herramientas y flujos de trabajo. También puede ejecutar una orquestación multiagente, en la que colaboran diferentes agentes.
- watsonx. data: se trata de un almacén de datos basado en una arquitectura lakehouse, que combina las ventajas de los lagos de datos y los almacenes de datos. Gestiona la virtualización de datos, ofrece capacidades de almacenamiento vectorial para la IA generativa y establece conexiones con los datos de su corporación, independientemente de dónde se encuentren.
- watsonx. governance: Se trata de un conjunto de herramientas para gestionar el ciclo de vida de la IA con confianza y transparencia. Ofrece funciones para realizar el seguimiento del linaje de los datos, detectar sesgos en los modelos, supervisar el cumplimiento normativo y aplicar políticas de forma automática.
📚 Lea también: IA generativa frente a IA predictiva
Casos de uso de IA para corporaciones para IBM Watsonx
Si invierte en potentes plataformas de IA sin identificar casos de uso claros, acabará con costosos proyectos piloto que nunca llegarán a la fase de producción ni aportarán un valor empresarial real.
Para ponerlo en contexto: solo el 5 % de las organizaciones han logrado ampliar con éxito el 70 % o más de sus proyectos piloto de IA generativa.
No es de extrañar que esto conduzca a un desperdicio de recursos y al escepticismo de las partes interesadas sobre el valor de la IA.
Sin embargo, la solución es sencilla. En lugar de perderse en las posibilidades técnicas, céntrese en casos de uso prácticos y listos para la producción que resuelvan problemas empresariales reales. A continuación le ofrecemos algunos ejemplos para que se haga una idea:
- Automatización del soporte al cliente: cree asistentes de IA que gestionen las consultas rutinarias de los clientes obteniendo respuestas directamente de las bases de conocimientos de su empresa mediante la generación aumentada por recuperación (RAG).
- Inteligencia documental: extraiga automáticamente información y datos clave de documentos no estructurados, como contratos, informes y facturas, a una escala que sería imposible para equipos humanos.
- Generación y modernización de código: acelere los flujos de trabajo de desarrollo de software y la eficiencia de la ingeniería utilizando la IA para generar código nuevo, explicar el código existente o ayudar a modernizar las aplicaciones heredadas/a.
- Búsqueda de conocimientos: permita a los empleados encontrar respuestas rápidamente creando una búsqueda en el lugar de trabajo que abarque todas las fuentes de datos aisladas de su empresa.
- Previsión de la demanda: aplique modelos de IA a sus datos históricos para predecir con mayor precisión las necesidades de inventario, la asignación de recursos y las tendencias futuras del mercado.
- Resumen de llamadas: genere resúmenes automáticos y elementos de acción a partir de llamadas de atención al cliente o reuniones de equipo de ventas, lo que le permitirá ahorrar tiempo y garantizar que no se pase nada por alto.
💡 Consejo profesional: Cada uno de estos casos de uso es un proyecto complejo que genera su propio trabajo: ciclos de ingeniería de indicaciones, pruebas de modelos y revisiones de las partes interesadas.
Cuando el desarrollo de IA se realiza en watsonx, pero la coordinación de proyectos, la documentación y la comunicación se encuentran dispersas en otras herramientas, se enfrenta al temido problema de la proliferación del trabajo. Los equipos pierden horas buscando información, cambiando de una aplicación a otra y repitiendo actualizaciones en múltiples plataformas.
Elimine la dispersión del trabajo y mantenga a su equipo alineado gestionando todo el trabajo de sus proyectos de IA en un solo lugar con el entorno de trabajo convergente de ClickUp. Se trata de una plataforma única y segura en la que conviven proyectos, documentos, conversaciones y análisis.
Cómo empezar a utilizar IBM Watsonx
Empezar a utilizar IBM Watsonx no es tan complicado como puede parecer al principio. A menudo, los equipos se quedan atascados solo porque carecen de un plan de implementación claro, desde la configuración hasta el uso real.
Hemos resuelto eso por usted con esta hoja de ruta paso a paso:
Paso 1: Configure su entorno watsonx.
En primer lugar, deberá aprovisionar su instancia de watsonx a través de IBM Cloud. Para ello, deberá crear una cuenta, configurar grupos de recursos para sus proyectos y configurar los permisos de gestión de identidades y accesos (IAM).
También generará claves de API para el acceso programático y deberá definir los roles de los usuarios desde el principio. Piense quién debe entrenar los modelos de IA de su organización, quién puede implementarlos y quién solo necesita ver los resultados. Se alegrará de no tener que lidiar con problemas de seguridad más adelante.
💡 Consejo profesional: utilice un entorno de trabajo de gestión de proyectos para realizar el seguimiento de todas las actividades de configuración. Cree tareas de ClickUp para asignar responsabilidades para cada paso de la configuración y utilice ClickUp Docs para documentar las decisiones clave, creando un registro vivo que resultará muy valioso para incorporar a nuevos miembros al equipo.
Paso 2: Conecte las fuentes de datos de su empresa
A continuación, conectará los datos de watsonx a sus fuentes de datos existentes, ya sea en bases de datos, lagos de datos o almacenamiento en la nube. Este paso implica la preparación de datos, incluido el mapeo de esquemas (asegurándose de que su estructura de datos sea compatible con watsonx) y la ejecución de comprobaciones de calidad de los datos. También identificará qué datos son realmente relevantes para sus modelos de IA.
Para casos de uso como la búsqueda de conocimientos basada en IA, deberá preparar sus documentos para la generación aumentada por recuperación (RAG). Esto implica:
- Fragmentación: dividir documentos grandes en segmentos más pequeños que se puedan buscar.
- Incorporación: Creación de representaciones numéricas de estos fragmentos que los modelos de IA pueden comprender y comparar.
Esta fase de conexión de datos suele ser la parte más larga y difícil de un proyecto de IA. ¿Por qué? Porque los datos de la corporación son notoriamente desordenados y están aislados en diferentes departamentos. Reunirlos todos requiere la coordinación entre ingenieros de datos, equipos de seguridad y propietarios de empresas.
📮ClickUp Insight: Solo el 39 % de los participantes en nuestra encuesta afirman que sus archivos, notas y documentos están completamente organizados.
Para todos los demás, la información suele almacenarse en una combinación de lugares: una aplicación de chat, el correo electrónico, una unidad de disco y herramientas de gestión de datos. El esfuerzo mental que supone recordar dónde se encuentra cada cosa puede ser tan agotador como la propia tarea.
La búsqueda empresarial en ClickUp le ofrece una barra de búsqueda única que le permite acceder a tareas, documentos y conversaciones desde un único punto de entrada. ¿Necesita información específica? Pregunte a ClickUp Brain y rápidamente recopilará los datos más relevantes. En lugar de reconstruir el contexto a partir de la memoria, las personas pueden volver a entrar en el trabajo con claridad y sin perder el impulso.
Paso 3: Entrene e implemente sus modelos de IA
Una vez establecida la conexión de sus datos, puede comenzar a entrenar sus modelos. Para ello, dispone de varias opciones, cada una con diferentes niveles de esfuerzo y coste.
Podrá:
- Utilice modelos básicos preentrenados tal y como están.
- Ajuste un modelo existente con sus propios datos para especializarlo, o
- Entrene un modelo personalizado desde cero para necesidades muy específicas.
Una alternativa más ligera es la indicación rápida, en la que se ajusta el comportamiento de un modelo mediante indicaciones cuidadosamente elaboradas sin necesidad de volver a entrenarlo por completo.
Una vez que tenga un modelo, puede comenzar la implementación. El proceso es el siguiente:
- Prueba del modelo en un entorno de desarrollo
- Validación en un entorno de ensayo
- Implementación en producción
También configurará los puntos finales de inferencia, que son los puntos de acceso que utilizarán sus aplicaciones para obtener respuestas del modelo.
Recuerde que el entrenamiento de modelos es un ciclo iterativo de pruebas, evaluaciones y ajustes. Puede llevar tiempo, pero si se hace bien, ¡el retorno de la inversión es increíblemente alto!
Si tiene curiosidad por crear su propio asistente de IA utilizando un flujo de trabajo similar, eche un vistazo a este vídeo explicativo:
💡 Consejo profesional: si su meta es analizar datos de proyectos (y no crear una infraestructura de IA personalizada), no es necesario entrenar ni implementar ningún modelo. Con ClickUp Brain, puede formular preguntas en inglés sencillo sobre el trabajo que ya se encuentra en su entorno de trabajo (tareas, cronogramas, personas asignadas, estimaciones, tiempo registrado y documentos) y obtener respuestas al instante, directamente en su flujo de trabajo.
Por ejemplo: «¿Qué tareas son más propensas a incumplir sus plazos en este sprint?» o «¿En qué aspectos estamos subestimando constantemente el trabajo?»
Paso 4: Integre watsonx con sus flujos de trabajo existentes.
Usted lo sabe tan bien como nosotros: un modelo de IA aislado no aporta ningún valor empresarial; hay que integrarlo en los flujos de trabajo de su equipo.
Watsonx ofrece diferentes formas de hacerlo, incluyendo API REST, kits de desarrollo de software (SDK) para lenguajes como Python y Node.js, y webhooks para automatizaciones basadas en eventos.
Considere también la posibilidad de utilizar CI/CD (integración continua/implementación continua) para sus modelos de IA con el fin de automatizar las actualizaciones y las reversiones cuando surjan problemas.
Así es como se integra la IA en los productos, las herramientas internas o las automatizaciones que utilizan realmente los equipos.
Funciones clave de IBM Watsonx para equipos de corporación
¿Se siente intimidado por todo lo que watsonx tiene para ofrecer?
Le recomendamos que comience con estas importantes funciones de Enterprise: ✨
- Plantillas y catálogo de indicaciones: guarde y realice el uso compartido de indicaciones eficaces en toda su organización, para que los equipos no tengan que reinventar la rueda constantemente.
- Medidas de seguridad: configure filtros de seguridad y restricciones de salida para evitar que la IA genere respuestas inapropiadas, contrarias a la marca o perjudiciales.
- Evaluaciones: mida la precisión, la relevancia y la seguridad de los modelos antes de implementarlos en producción.
- Creador de asistentes: cree asistentes de IA personalizados para tareas específicas sin necesidad de tener profundos conocimientos técnicos.
- Acceso multimodelo: elija entre una variedad de modelos, incluida la serie Granite de IBM y modelos de código abierto como Llama de Meta, para encontrar el que mejor se adapte a su caso de uso.
- Capacidades de los agentes: cree agentes de IA que puedan realizar acciones y realizar la automatización de tareas, no solo generar texto.
Si observa que la adopción de las funciones se estanca en los primeros días de la implementación, es posible que se trate de un problema de proceso y no de un fallo de watsonx en sí.
Un catálogo de indicaciones, por ejemplo, solo funciona si hay un flujo de trabajo sencillo detrás: quién puede enviar indicaciones, quién las revisa, qué significa «aprobado» y dónde se espera que los equipos obtengan las indicaciones día a día. Lo mismo ocurre con las evaluaciones y las medidas de seguridad: si son opcionales o poco claras, la gente las ignorará para «avanzar más rápido» y acabará obteniendo resultados inconsistentes (y un dolor de cabeza en materia de gobernanza).
¿La buena noticia? La mayor parte de esto es fácil de solucionar con una propiedad establecida, puntos de control claros y estándares compartidos antes de ampliar el uso.
Gobernanza y seguridad de los datos en IBM Watsonx
Si alguna vez ha intentado lanzar un proyecto de IA dentro de una corporación real, ya sabe cómo va: el modelo funciona, la demostración sale bien... y entonces interviene el departamento de seguridad con preguntas que lo detienen todo.
¿Con qué datos se entrena? ¿Dónde se almacena? ¿Quién puede acceder a él? ¿Puede filtrar información de los clientes? ¿Qué ocurre si tiene alucinaciones?
Y si no tiene respuestas claras (y documentación), el proyecto no avanza, sino que queda estancado en el purgatorio de la «revisión de seguridad» mientras los departamentos jurídico, de riesgos y de TI se enfrentan en doce rondas, lo que retrasa la implementación.
El componente de gobernanza de watsonx está diseñado para resolver este problema proporcionando herramientas para el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos de la IA.
- Origen de los datos: realice un seguimiento exacto del origen de sus datos y de cómo se han transformado a lo largo de todo el proceso de IA.
- Control de acceso: utilice el control de acceso basado en roles (RBAC) y el control de acceso basado en atributos (ABAC) para definir con precisión quién puede acceder a qué modelos y datos.
- Registros de auditoría: mantenga un registro completo e inalterable de todas las actividades de entrenamiento, implementación e inferencia de modelos para la elaboración de informes de cumplimiento normativo.
- Detección de sesgos: utilice herramientas integradas para identificar y mitigar posibles sesgos en los resultados de su modelo antes de que lleguen al cliente.
- Aplicación de políticas: configure barreras de protección automatizadas que eviten que la IA se comporte de forma no conforme.
Estas funciones tienen compatibilidad con los principales marcos de cumplimiento normativo, como el RGPD, la HIPAA y la SOC 2.
💡 Consejo profesional: La gobernanza no solo tiene que ver con las herramientas, sino también con los procesos y la documentación.
Cree una única fuente de información veraz y un registro transparente y auditable que satisfaga incluso a los equipos de seguridad más cautelosos, alojando toda su documentación de gobernanza en ClickUp Docs y realizando el seguimiento de las revisiones y aprobaciones de cumplimiento con las tareas de ClickUp.
📮 ClickUp Insight: El 88 % de los encuestados utiliza la IA para sus tareas personales, pero más del 50 % evita utilizarla en el trabajo. ¿Cuáles son las tres principales barreras? La falta de integración fluida, las lagunas de conocimiento o las preocupaciones en materia de seguridad.
Pero, ¿qué pasa si la IA está integrada en su entorno de trabajo y ya es segura? ClickUp Brain, el asistente de IA integrado de ClickUp, lo hace realidad. Entiende las indicaciones en lenguaje sencillo, resolviendo las tres preocupaciones relacionadas con la adopción de la IA, al tiempo que conecta su chat, tareas, documentos y conocimientos en todo el entorno de trabajo. ¡Encuentre respuestas e información con un solo clic!
📮 ClickUp Insight: El 88 % de los encuestados utiliza la IA para sus tareas personales, pero más del 50 % evita utilizarla en el trabajo. ¿Cuáles son las tres principales barreras? La falta de integración fluida, las lagunas de conocimiento o las preocupaciones en materia de seguridad.
Pero, ¿qué pasa si la IA está integrada en su entorno de trabajo y ya es segura? ClickUp Brain, el asistente de IA integrado de ClickUp, lo hace realidad. Entiende las indicaciones en lenguaje sencillo, resolviendo las tres preocupaciones relacionadas con la adopción de la IA, al tiempo que conecta su chat, tareas, documentos y conocimientos en todo el entorno de trabajo. ¡Encuentre respuestas e información con un solo clic!
Cómo integrar IBM Watsonx en su infraestructura tecnológica
Las plataformas de IA se convierten rápidamente en silos aislados si no tienen conexión con las herramientas que ya utiliza su equipo. Esto obliga a las personas a transferir manualmente la información entre sistemas, lo que es lento, propenso a errores y hace que se pierda el valioso contexto que hace que la IA sea útil en primer lugar.
Watsonx se puede integrar tanto a nivel de infraestructura como de aplicaciones.
Conectividad de la infraestructura:
- Conectividad en la nube: utilice servicios como AWS PrivateLink o VPC peering para establecer conexiones seguras con su infraestructura en la nube existente.
- Plataformas de contenedores: impleméntelo en plataformas como OpenShift para entornos de nube híbrida.
- Plataformas de datos: utilice conectores nativos para enlazarse a almacenes de datos como Snowflake y Databricks.
- Streaming: intégrelo con herramientas como Kafka para obtener canales de datos en tiempo real.
Integraciones a nivel de aplicación:
- Sistemas CRM: conéctese a Salesforce para crear aplicaciones de IA orientadas al cliente.
- Gestión de servicios: intégrelo con ServiceNow para realizar la automatización de los flujos de trabajo de TI y Soporte.
- Aplicaciones personalizadas: utilice API REST y SDK para integrar la IA en su propio software propietario.
El éxito de la integración depende de una clara asignación de responsabilidades. Recuerde definir quién es el responsable de mantener la conexión, supervisar los fallos y gestionar las actualizaciones.
Buenas prácticas para utilizar IBM Watsonx en proyectos de IA empresarial
Si en el pasado ha tenido malas experiencias con consejos genéricos, nosotros le respaldamos. A continuación le ofrecemos algunas buenas prácticas que realmente funcionan para proyectos de IA empresarial. 🛠️
- Comience con la ingeniería de indicaciones antes de realizar ajustes: puede resolver la mayoría de los casos de uso con indicaciones bien elaboradas. Ahorre el tiempo y los gastos que supone realizar ajustes para cuando haya agotado por completo la optimización de las indicaciones.
- Implemente flujos de trabajo con intervención humana (HITL): incorpore pasos de revisión manual en los resultados de la IA, especialmente en aplicaciones orientadas al cliente o de alto riesgo, en las que un error podría resultar muy costoso.
- Diseñe medidas de seguridad desde el principio: no espere hasta estar en producción para pensar en la seguridad. Incorpore restricciones y filtros de seguridad en su proceso de desarrollo desde el principio.
- Cree marcos de evaluación antes de la implementación: defina qué se considera «bueno» para su caso de uso específico y cree un marco coherente para medir el rendimiento del modelo en función de ello.
- Planifique la supervisión y la detección de desviaciones: el rendimiento de un modelo se degradará naturalmente con el tiempo a medida que el mundo cambie. Incorpore la observabilidad en su infraestructura de IA para detectar estas «desviaciones» de forma temprana.
- Documente todo: mantenga un registro detallado de las versiones de las indicaciones, las configuraciones de los modelos y los resultados de las evaluaciones. Su yo futuro se lo agradecerá.
Limitaciones del uso de IBM Watsonx para la IA de la corporación
Antes de dedicar meses del tiempo de su equipo a implementar watsonx, es importante realizar una evaluación honesta de las posibles deficiencias de la plataforma.
- Curva de aprendizaje: watsonx es una plataforma potente y compleja que requiere una gran experiencia técnica para utilizarla de forma eficaz. No es una solución plug-and-play para equipos sin conocimientos técnicos.
- Dependencia del ecosistema de IBM: aunque se integra con herramientas de terceros, watsonx funciona mejor dentro del ecosistema más amplio de IBM, que incluye IBM Nube y Red Hat OpenShift.
- Complejidad de los costes: al igual que la mayoría de las plataformas de IA empresariales, watsonx tiene múltiples componentes de coste, entre los que se incluyen la computación, el almacenamiento, las llamadas a la API y los niveles de soporte, lo que puede dificultar la elaboración de presupuestos.
- Gastos generales operativos: La gestión de modelos de IA en producción no es una tarea puntual. Requiere recursos dedicados para la supervisión, el mantenimiento y las actualizaciones continuas.
- Laguna en la gestión de proyectos: watsonx está diseñado para el desarrollo y la gobernanza de modelos, pero no incluye funciones integradas para la gestión de proyectos, el seguimiento de tareas o la colaboración en equipo.
💡 Consejo profesional: estas limitaciones no son exclusivas de watsonx, sino que se aplican a casi todas las plataformas de IA de corporaciones. Reúna la gestión de proyectos de IA, la documentación y la comunicación del equipo en un solo lugar para cubrir las deficiencias operativas con ClickUp, mientras watsonx se encarga de los aspectos técnicos de la IA.
Alternativas a IBM Watsonx para proyectos de IA empresarial
watsonx es una herramienta excelente, pero no es la única para crear y ampliar una organización centrada en la IA.
A continuación, le mostramos algunas de las principales alternativas a watsonx para la IA empresarial:
| Plataforma | Ideal para | Diferenciador clave | Consideración |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Corporaciones con infraestructura IBM existente | Gobernanza integrada y compatibilidad con la nube híbrida. | Curva de aprendizaje más pronunciada |
| AWS Bedrock | Organizaciones nativas de AWS | Amplia selección de modelos y profunda integración con AWS. | Posibilidad de dependencia de un único proveedor (AWS). |
| Google Vertex IA | Organizaciones con gran volumen de datos | Potentes capacidades de MLOps e integración con BigQuery. | Dependencia del ecosistema de la nube de Google |
| Microsoft Azure IA | Organizaciones del ecosistema de Microsoft | Sólida conexión con Copilot y Office 365 | Una arquitectura centrada en Azure |
| API de OpenAI | Startups y equipos centrados en la creación rápida de prototipos. | Acceda a modelos de vanguardia a través de una sencilla API. | Funciones de gobernanza integradas limitadas |
En última instancia, la plataforma adecuada suele depender de las inversiones en infraestructura existentes de su empresa y de la experiencia técnica de su equipo.
Le recomendamos que realice una investigación independiente y se tome su tiempo. Pruebe algunos casos de uso realistas. Ponga a prueba las integraciones y los requisitos de gobernanza desde el principio y asegúrese de que la plataforma se adapta a su modelo operativo (no solo a su demostración).
Amplíe su flujo de trabajo de IA, no solo su modelo.
watsonx puede proporcionarle la base técnica para crear y gestionar la IA empresarial, pero los resultados dependen de lo que suceda a su alrededor. Es casi imposible tener un modelo «perfecto». En su lugar, céntrese en un caso de uso de gran impacto, obtenga los datos y las aprobaciones con antelación y cree una ruta repetible desde la fase experimental hasta la producción.
Si hay una conclusión que extraer, es esta: la IA solo se amplía cuando la ejecución se amplía con ella. Una propiedad clara, una documentación lista para la auditoría y una estrecha coordinación interfuncional son los elementos que convierten un proyecto piloto funcional en algo en lo que la empresa puede confiar y reutilizar.
Y ClickUp lo hace todo posible al ofrecerle un único entorno de trabajo para la planificación, la colaboración y la gestión de la implementación de sus iniciativas de IA. ¿A qué espera? Regístrese hoy mismo en ClickUp, ¡es gratis!
Preguntas frecuentes (FAQ)
watsonx. ai es el estudio de IA para crear modelos, watsonx. data es el almacén de datos para acceder a los datos empresariales y watsonx. governance proporciona herramientas para la gestión del ciclo de vida de la IA y el cumplimiento normativo, que juntos forman la plataforma completa watsonx.
watsonx proporciona una infraestructura preconfigurada, modelos básicos y herramientas de gobernanza que aceleran la implementación, pero es menos personalizable que las soluciones totalmente personalizadas creadas desde cero en marcos de código abierto.
watsonx ofrece API y SDK para la integración con sistemas externos, pero carece de funciones nativas de gestión de proyectos, por lo que los equipos suelen utilizar herramientas complementarias como ClickUp para gestionar proyectos de IA y coordinar el trabajo.
Para utilizarlo de forma eficaz se requieren conocimientos de ingeniería de datos, ML/IA y DevOps, aunque sus herramientas sin código pueden reducir las barreras para casos de uso más sencillos, como la creación de asistentes de IA. /