Redacción. Dynatrace, empresa de inteligencia de software, ha conseguido el grado de AWS Machine Learning Competency -Competencia de aprendizaje automático de Amazon Web Services- en la nueva categoría de inteligencia artificial aplicada.
Este grado refleja el reconocimiento de AWS de la experiencia y el éxito con clientes obtenido por Dynatrace en la creación de soluciones impulsadas por inteligencia artificial en AWS para ayudar a algunas de las organizaciones más grandes del mundo a acelerar su transformación digital.
Según una reciente investigación, el 86 % de las organizaciones utilizan tecnologías nativas de la nube, incluidas arquitecturas híbridas, multicloud, Kubernetes, microservicios y contenedores. Estas tecnologías cambian constantemente, y, para aprovecharlas al máximo, gestionar el cambio constante y reducir el trabajo manual repetitivo, los equipos digitales necesitan automatización continua y asistencia impulsada por inteligencia artificial.
La inteligencia artificial y la automatización de Dynatrace en entornos de nube híbrida y AWS ofrecen velocidad y eficiencia, lo que permite a los equipos de TI, DevOps y Site Reliability Engineering (SRE) innovar más rápido y optimizar las experiencias de los clientes.
Las aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial y Machine Learning están madurando rápidamente y creando nuevas demandas para las empresas. AWS mantiene sus programas de competencia en constante evolución para permitir a los clientes participar en la tecnología mejorada de los socios de AWS y las ofertas de consultoría.
Amazon lanzó dos categorías nuevas dentro de la competencia de aprendizaje automático de AWS para ayudar a identificar e involucrar a socios altamente especializados con capacidades de inteligencia artificial aplicada y/o Machine Learning Ops de manera fácil y segura.
Con esta expansión del programa, los clientes podrán ir más allá de las capacidades actuales de la plataforma de ciencia de datos y procesamiento de datos y encontrar socios experimentados de la plataforma que ayudarán a producir modelos de éxito (Machine Learning Ops) y encontrar paquetes listos para ser usados y resolver sus problemas comerciales (inteligencia artificial aplicada).
