Así está la guerra entre Amazon, Microsoft y Google por conseguir el mejor sistema en la nube para que los desarrolladores puedan crear software con inteligencia artificial

La explosión de los sistemas de computación en la nube en los últimos 15 años ha eliminado gran parte de las trabas para acceder al poder informático ilimitado de Amazon, Microsoft y Google.

Las grandes tecnológicas, sin embargo, han optado por una opción que no se limita simplemente a alquilar este poder informático a los desarrolladores.

También les venden herramientas prediseñadas para que las integren en sus propias apps o plataformas, y la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en la última de estas herramientas.

Los algoritmos que anteriormente estaban reservados para los expertos en deep learning quedan ahora al alcance de cualquier persona con conexión a internet y una tarjeta de crédito.

Jerry Chen, socio en la empresa de capital riesgo Greylock, describe los servicios de IA como "las ballenas de la nube" en un informe sobre el estado actual del sector. Los motivos para esta descripción son los miles de millones invertidos en esta categoría dentro del cloud-computing.

El informe de Chen, llamado "Castillos en la nube", refleja cuánto dinero han invertido los gigantes de la nube en este espacio. Amazon Web Services ofrece 26 servicios de IA, Microsoft Azure ofrece 37, y Google Cloud Platform, 11.

Las empresas añaden la inteligencia artificial a su porfolio de productos para asegurarse una parte de los billones de dólares en ingresos que gigantes como PwC prevén que generarán las herramientas de IA. Y a medida que esto ocurre, esos mismos servicios de IA permiten que los desarrolladores adapten más fácilmente la IA de los gigantes tecnológicos a sus propias necesidades.

La venta de herramientas de IA encaja perfectamente en el modelo de negocio del cloud computing, donde los precios se basan en el consumo de recursos informáticos.

Crear algoritmos de inteligencia artificial exige un alto nivel de poder informático si el desarrollador en cuestión no utiliza una solución prediseñada. Y además, independientemente de si el algoritmo es personalizado o prediseñado, la IA utiliza poder informático cada vez que toma una decisión.

Por tanto, cada decisión de la inteligencia artificial supone una pequeña ganancia para gigantes de la nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, o Google Cloud Platform (GCP).

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La fiabilidad y proyección a largo plazo de estos ingresos provenientes de servicios de IA es lo que los convierte en un campo de cruda batalla entre los gigantes de la nube.

Cada una de estas empresas, además, ha encontrado una manera de especializarse a partir de sus propios puntos fuertes, ya sea por el tamaño y los datos de comercio electrónico de Amazon, por la vasta red de socios de Microsoft, o por los laboratorios punteros de investigación y los datos de búsqueda de Google.

Hay un viejo refrán dentro del sector empresarial informático que dice: "No han despedido a nadie por comprar IBM", que viene a decir que IBM es una apuesta segura por su probada reputación como proveedor de confianza.

Al recibir la pregunta de Business Insider sobre si existe una figura como la de IBM dentro del mercado de la nube y la IA, Chen, socio de Greylock, ríe y contesta: "Todavía no", añadiendo: "Amazon es el líder del mercado, claramente. No sé si son una apuesta más segura que los otros dos, pero Azure y Google sin duda están escalando en la carrera".

Amazon Web Services saca partido a su tamaño y su cuota de mercado

Amazon mantiene su liderazgo como el proveedor más grande de sistemas en la nube, y su tamaño ha catapultado a su plataforma de IA, SageMaker.

SageMaker tiene decenas de miles de clientes, según la información revelada por el CEO de Amazon, Andy Jassy, que proporcionó la estadística en una entrevista en diciembre, antes de asumir su actual cargo. Dentro de esta gran cartera de clientes se encuentran grandes compañías que han construido sus algoritmos estrella en la plataforma, como Intuit, GE Healthcare, y Tinder.

Una de las fortalezas de SageMaker es su integración dentro del resto de productos en la nube de Amazon, explica Chen. Los desarrolladores pueden utilizar fácilmente grandes cantidades de datos que ya están almacenados en la red Elastic Compute Cloud y utilizarla para entrenar a su algoritmo.

SageMaker está pensado para que lo utilicen analistas de datos, no tanto los investigadores de IA o ingenieros, pero otra herramienta llamada SageMaker Autopilot también permite a los desarrolladores crear algoritmos utilizando un proceso automatizado de entrenamiento y despliegue de modelos.

En cuanto a los servicios de IA preconstruidos que Amazon vende a los desarrolladores a través de interfaces de programación de aplicaciones, la compañía afirma que muchos de ellos se basan en los mismos algoritmos utilizados en Amazon.com.

Los algoritmos del motor de recomendación personalizado de Amazon, de previsiones de demanda y de protección anti-fraude se venden con un sello de confianza que se apoya en la reputación del imperio de Amazon en el comercio electrónico.

Además —como era de esperar en la empresa responsable de Alexa—, Amazon vende los pilares de construcción fundamentales para crear un asistente de voz. Lo hace a través de 2 servicios llamados Lex y Polly: Lex da vida a los bots de chats, mientras que Polly es un servicio de transformación de texto a voz.

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AWS también ofrece su servicio llamado Mechanical Turk, que paga a los trabajadores céntimos por completar tareas pequeñas —como identificar qué objeto hay en una foto—, una forma de revisar manualmente la producción del algoritmo.

Amazon, no obstante, tiene fama por ser un proveedor de sistemas en la nube, no un socio de las empresas. El gigante vende a sus clientes las herramientas que necesitan, pero también compite con ellos, en vez de asistirles en el desarrollo de su negocio y fomentar las asociaciones.

Pese a que desarrollar algo de negocio gratuitamente no es una expectativa dentro del espacio IA, las asociaciones que sí trabaja Microsoft podrían convertir a algunos de sus clientes en un nuevo negocio para invertir. "No creo que Amazon haya tenido éxito construyendo un espíritu bajo el que vayan a ofrecerte clientes con los que colaborar a startups", cuenta Matt McIlwain, director ejecutivo en Madrona Venture Group.

"Siempre digo medio de broma que Amazon tiene un modelo bajo el que tú tienes que buscarte tus propios clientes".

Microsoft Azure se vende como la solución más completa

En contraste con la estrategia de Amazon, bajo la dirección del CEO Satya Nadella, Microsoft ha tenido éxito apoyándose en una amplia red de socios que sirven como complemento a los servicios de Microsoft.

Esta política ha sido clave dentro de los planes de toda la empresa de priorizar a sus socios, bajo la cual Microsoft ofrece a sus clientes no solo sus servicios, sino acceso a conexiones dentro de la industria y contacto con otros socios.

"Creo que Microsoft es mejor a la hora de buscar una cartera de clientes y fijar cómo pueden complementar los servicios que ya tienen en Microsoft o Azure", argumenta McIlwain. Y algunos socios de Microsoft parecen pensar como él.

Berg, una empresa de biotecnología de Boston, acaba de anunciar un acuerdo con Azure para promover sus algoritmos en instituciones médicas en todo el planeta. El CEO de Berg, Niven Narain, cuenta a Business Insider que usar Azure para reempaquetar y desplegar los algoritmos de la empresa en distintos países ha sido fácil, lo que ha asegurado que operen legalmente bajo leyes de datos distintas.

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Naran sostiene, además, que Microsoft no solo ha ayudado como proveedor de centros de datos, sino como un socio. "Azure no solo nos han provisto de capacidad informática, también tiene relaciones estratégicas con empresas de pequeño y medio tamaño de las que Berg puede beneficiarse", afirma Naran. "Por tanto, también hay una perspectiva de desarrollo de negocio".

Microsoft, al igual que Amazon, también tiene una plataforma de IA llamada Azure Machine Learning Studio que ofrece productos con poco código para facilitar la vida tanto a desarrolladores como a personas sin conocimientos de IA, para que puedan crear sus propios algoritmos de machine learning.

Azure Machine Learning, además, tiene opciones más avanzadas para ingenieros de datos. Los algoritmos prediseñados también son parte de la oferta de Azure, bajo su división Azure Cognitive Services.

Microsoft, por último, se encuentra en mitad de un proceso de adquisición de Nuance, que cuenta con un negocio de venta de sistemas en la nube de comprensión de lenguaje natural y reconocimiento de voz.

Google Cloud Platform añade un poco de IA en todos lados

La inteligencia artificial de Google puede resultar ser la más llamativa entre los 3 competidores, con extras que incluyen su algoritmo Duplex para automatizar las llamadas a restaurantes para hacer reservas, o algoritmos de su empresa filial, DeepMind.

La destreza de la inteligencia artificial de Google, no obstante, todavía no ha provocado un impulso que suponga una seria amenaza al dominio de Amazon en la nube.

Google cuenta con clientes de gran calibre dentro de su oferta de IA, sobre todo en sectores donde la disputa es fuerte, como el de la sanidad, donde los 3 gigantes de la nube compiten por un mercado de 140.000 millones de dólares.

Google tiene un contrato con laAmericana contra el Cáncer para analizar algorítmicamente imágenes médicas. También ha firmado un contrato con la universidad John Hopkins, como parte de un programa que reduce el análisis de escáneres cerebrales de horas a segundos.

Tanto Chen, de Greylock, como McIlwain, de Madrona, apuntan a la habilidad de Google para integrar inteligencia artificial dentro sus productos que ya son ampliamente utilizados, como el servicio de almacenamiento de datos, BigQuery.

Google vende, por ejemplo, BigQuery ML, que permite que la gente construya algoritmos sobre la base de datos de BigQuery, haciendo solicitudes de SQL.

Google fue una empresa pionera en investigación y desarrollo de la IA, con la publicación de TensorFlow, un marco de trabajo que permite una creación sencilla de algoritmos de inteligencia artificial.

Chen sostiene que esa posición de ventaja puede ayudar mínimamente a Google, pero que no había tenido un impacto significativo para la empresa en el contexto de la IA en la nube, especialmente cuando la competencia se centra en hacer la IA más fácil para los trabajadores del sector tecnológico que no saben lo que es el marco de la inteligencia artificial.

Aun así, Google ha anunciado este año el lanzamiento de Vertex, su plataforma propia similar a SageMaker o Azure ML Studio. El servicio puede, además, complementarse Vizier, un servicio de Google que refina los algoritmos automáticamente para ajustar la precisión de los datos.

Un portavoz de Google Cloud argumenta que la empresa ve su oportunidad en el espacio de la "democratización del machine learning", con la noción de ayudar a más usuarios a implementar la IA en sus empresas.

El resto de la industria no se queda atrás

Pese a que cada empresa de sistemas en la nube tiene sus fortalezas específicas dentro de distintas aplicaciones de la inteligencia artificial, no son los únicos jugadores en el tablero, sobre todo desde que inversores de capital riesgo han vertido unos 4.000 millones de dólares en startups de esta industria entre 2019 y 2020, asegura Greylock.

El informe realizado por Greylock afirma que los competidores alternativos a los 3 gigantes de la nube ofrecen 44 servicios de IA, de los cuales 15 han alcanzado el nivel de unicornio —más de 1.000 millones de dólares en valoración—.

DataRobot, por ejemplo, trata a estos servicios de IA como competidores y socios a la vez, ofreciendo a sus clientes la capacidad de diseñar algoritmos de machine learning que puedan desplegar en cualquier parte, ya sea en nubes de gigantes tecnológicos, o en ordenadores de usuarios.

Los líderes claros del mercado, sin embargo, son AWS y GCP, detalla Tracy Woo, una analista de Forrester. Woo relata a Business Insider en un email que estas empresas parten en ventaja gracias a su habilidad para ofrecer economías de escala, a la vez que invierten en marcos como el de SageMakers, donde no es necesaria la experiencia en IA para crear herramientas de IA.

Este artículo fue publicado originalmente en BI Prime.