Con el auge del modelo de negocios basado en anuncios y la preocupación de las compañías por satisfacer las necesidades de sus clientes, surgen tecnologías como data ciencia y Big Data, términos acuñados a la inteligencia artificial con el fin de procesar el mayor número de datos. Compañías como IBM se han dedicado a desarrollar proyectos basados en estas tecnologías, posicionándose como una de las empresas con mayor representación en el ramo.

Durante el 2018, IBM lanzó su Data Science Elite Team, un equipo encargado de brindar ayuda a las grandes empresas e impulsarlas a preparar sus primeros modelos de inteligencia artificial en su producción.

El éxito de esta iniciativa de IBM ha sido tal, que este escuadrón ha aumentado su personal, de 30 científicos de datos a 100 científicos.

Además, el equipo de Data Ciencia se ha implementado en más de 130 proyectos de empresas muy importantes.

De acuerdo con el vicepresidente de la unidad de datos e inteligencia artificial de IBM y director de datos de IBM Cloud y software cognitivo, Seth Dobrin, Ph.D.,  El equipo Data Science Elite, trabaja con clientes de software, con el objetivo de acelerar el proceso de implementación de aprendizaje automático e inteligencia artificial, las cuales son basadas en un método completamente perfeccionado.

Según el ejecutivo de IBM y encargado de supervisar al equipo IA SWAT, Rob Thomas, este proyecto ha sido todo un éxito, pues se ha triplicado la cantidad de científicos de datos, y por supuesto, tienen panes de obtener un crecimiento verdaderamente significativo para el próximo año.

“En realidad, los contratamos siempre que podemos”, manifestó Thomas. También señaló que estos científicos de datos operan en todo el mundo.

La compañía tiene planes de seguir aumentando su equipo para el próximo año.

Entre las grandes empresas que utilizaron al equipo para sus proyectos de IA, destacan Harley Davidson, Lufthansa, Experian, Sprint, Carrefour y Siemens.

La compañía apuesta en grande por este escuadrón y espera  que a las empresas les guste lo suficiente sus productos y logren tomar en cuenta siempre a IBM para desarrollar sus proyectos, y por supuesto pagando dinero real por la nube, mainframe u otros servicios de IBM.