H2O.ai, Inc. es una empresa estadounidense especializada en software de inteligencia artificial, con sede en Mountain View, California. Su oferta abarca la creación de modelos predictivos, la automatización de determinadas tareas de ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones de IA generativa. Con presencia en el sitio h2o.ai, se dirige especialmente a los equipos que desean transformar sus datos en herramientas operativas sin tener que construir por sí solos toda la infraestructura necesaria.
Un origen arraigado en el código abierto
Fundada en 2012 y dirigida por su cofundador Sri Ambati, H2O.ai se desarrolló inicialmente en torno al aprendizaje automático aplicado a los datos empresariales. Su base histórica, H2O, hoy conocida habitualmente como H2O-3, es una plataforma de código abierto que permite entrenar modelos con grandes volúmenes de datos. Accesible, entre otros, desde Python y R, se integra en los entornos de trabajo de los especialistas en datos.
La empresa construyó su modelo de negocio combinando esta difusión comunitaria con productos comerciales y servicios destinados a las organizaciones. Este doble enfoque permite llegar a desarrolladores e investigadores y, después, atender las necesidades de puesta en producción, soporte e integración propias de las empresas.
Automatizar los modelos, aprovechar los documentos
Con H2O Driverless AI, el proveedor de software propone automatizar varias etapas de la construcción de un modelo: preparación de variables, selección de algoritmos y ajuste de parámetros. El objetivo es reducir las operaciones repetitivas y acelerar la experimentación. Las funciones de interpretabilidad también ayudan a examinar los resultados, sin eliminar la necesidad de validación humana ni los riesgos relacionados con la calidad de los datos.
Estas herramientas tienen aplicaciones en la detección de fraude, la evaluación de riesgos, la previsión o el análisis del comportamiento de los clientes. Los sectores financiero, asegurador y de telecomunicaciones constituyen ámbitos naturales de uso para estos enfoques predictivos, que suelen aprovechar datos estructurados.
H2O.ai también ha ampliado su cartera a la IA generativa. Sus proyectos h2oGPT y H2O LLM Studio se centran, respectivamente, en la construcción de aplicaciones en torno a modelos de lenguaje y en la adaptación de estos modelos. El aprovechamiento de colecciones documentales internas, los asistentes conversacionales y el control de los entornos de ejecución forman parte de los retos que abordan. Según los productos y las configuraciones, el despliegue puede responder a necesidades de alojamiento en la nube o en una infraestructura controlada por el cliente.
¿Y ahora qué?
Para H2O.ai, el reto consiste en vincular su experiencia en aprendizaje automático con los nuevos usos de los modelos generativos. En un mercado en el que los proveedores de servicios en la nube y numerosos proveedores de software ofrecen sus propias herramientas, la diferenciación dependerá especialmente de la integración con los sistemas existentes, del control de los costes y de la gobernanza de los datos. La posibilidad de elegir los modelos y el entorno técnico constituye un eje importante de su posicionamiento. Queda, para cada organización, medir los beneficios reales, la fiabilidad de las respuestas y las condiciones de mantenimiento más allá de las primeras demostraciones.