La inteligencia artificial se está revelando como una de las tecnologías transversales que más alcance está teniendo en el desarrollo de otros sectores de la economía, mejorando herramientas y optimizando su desempeño. Pero no todas las empresas tienen a su alcance los mecanismos para implementarla, o cumplen los requisitos necesarios para utilizarla. Para su uso, las compañías necesitan de una infraestructura de hardware y software que permita administrar grandes volúmenes de datos para gestionar y crear patrones y modelos y que estos, a su vez, se identifiquen en otros contenidos. Además, hace falta una serie de capacidades, experiencia y recursos. 

Para las organizaciones que no cuentan con esta infraestructura y habilidades, HPE ha creado nuevas herramientas y ha actualizado sus servicios para facilitar la integración de la inteligencia artificial en la gestión de la compañía. En concreto, de un subconjunto clave de esta tecnología: el deep learning o aprendizaje profundo, empleado en tareas como el reconocimiento de imagen, rostro y voz o la clasificación de imágenes. 

Entre las nuevas soluciones de HPE está la de Desarrollo Rápido de Software para AI, una herramienta integrada de hardware y software para informática de alto rendimiento y aplicaciones de deep learning. Además, el equipo de investigación en IA de Hewlett Packard Labs ha elaborado una guía de aprendizaje automático para orientar a los clientes en los usos del aprendizaje automático para su negocio, el HPE Deep Learning Cookbook. 

La compañía también ha apostado por la creación de varios centros de innovación HPE AI Innovation Center, situados en Houston y Palo Alto, en Estados Unidos, y Grenoble, Francia, y pensados para la realización de proyectos de investigación a largo plazo en las que facilitar a instituciones y organizaciones el acceso a infraestructuras y herramientas para continuar con sus iniciativas de investigación.

HPE mejorará además sus Centros de Excelencia o CoE, diseñados para ofrecer ayuda a los departamentos de TI y a los científicos que desean acelerar sus aplicaciones para el deep learning y obtener un mejor ROI de sus soluciones para el aprendizaje profundo a corto plazo.