Google es la principal compañía de Inteligencia Artificial a nivel mundial. Se ha convertido en todo un referente de esta tecnología gracias a su fuerte apuesta que en los últimos años. No sólo a través de la innovación interna, sino también gracias a la adquisición de una veintena de startups que ofrecían soluciones específicas para diferentes ámbitos dentro de la IA. 

En concreto, sus herramientas de Machine Learning (aprendizaje automático) han alcanzado un alto nivel de desarrollo y eficiencia. Por ello, Google ofrece un amplio catálogo de herramientas ML que ofrecen resultados altamente satisfactorios para casos de uso muy concretos. 

La tecnología de Google está disponible para que empresas de todo el mundo puedan adaptarlas a sus realidades para optimizar sus procesos. No obstante, aunque pueden hacerlo de forma directa, se trata de herramientas que requieren un alto nivel de cualificación. Por ello, lo más recomendable es contar con los llamados partners de Google: compañías expertas en sus soluciones que sabrán sacar el máximo rendimiento del Machine Learning para cada situación concreta. 

Google cuenta con un directorio de partners donde recoge tanto la experiencia técnica como las especializaciones que poseen. Así, si una empresa necesita un proveedor de ML, simplemente ha de buscar en dicho directorio y seleccionar según las características más adecuadas a sus requerimientos.

Por qué elegir un especialista en Machine Learning por Google Cloud

No todos los partners cuentan con la certificación de especialista en Machine Learning por Google Cloud. Conseguirlo supone pasar por un proceso de validación que conlleva varios meses. Y no todas las empresas que se someten a esta certificación consiguen terminarla con un resultado positivo.

La especialización en ML que otorga Google no sólo supone una verificación de que el partner conoce el catálogo de herramientas o conocimientos teóricos de Machine Learning. Para conseguir esta certificación, es necesario contar con un importante historial de éxitos. En todo el mundo solo existen 42 empresas que cuentan con esta especialización. Y de todas ellas, solamente una es 100% española: Emergya.

Pero, ¿qué significa ser especialista en Machine Learning por Google Cloud? Conseguir esta certificación conlleva haber superado con éxito un proceso de verificación en el que se demuestran tanto los conocimientos que posee el partner como los resultados que han conseguido sus clientes. Asimismo garantiza que se cumplen otros requisitos como tener un plan de negocio en torno a dicha especialización.

Personal altamente cualificado en ML

Uno de los requisitos preliminares de la especialización está relacionado con la formación de la plantilla. De esta forma, al menos cuatro personas deben poseer la certificación de Data Engineer en Google Cloud. Esto garantiza que dentro del partner hay un grupo de profesionales que conoce en profundidad todas las herramientas y soluciones ML de Google. 

Quienes tengan esta certificación son capaces de diseñar, compilar, poner en funcionamiento, proteger y supervisar los sistemas de procesamiento de datos. Todo ello teniendo en cuenta cuestiones como la seguridad, la escalabilidad, eficiencia, portabilidad y flexibilidad de los mismos. Debe poder tomar decisiones basadas en los datos gracias a la recopilación, transformación y publicación de los mismos.

Casos de éxito de clientes

Ser especialista en Machine Learning por Google Cloud no sólo significa poseer conocimientos teóricos de ML y de las herramientas de Google. Implica saber sacar el máximo provecho de los mismos. Por ello, una parte importante del proceso de certificación concierne a los proyectos que el partner haya desarrollado. Así, para conseguir la especialización, debe aportar un mínimo de tres casos en los que, gracias a la aplicación de técnicas de Machine Learning ayudaron a sus clientes a alcanzar el éxito.

Plan de negocio

La especialización supone un compromiso con la tecnología ML de Google a largo plazo. De esta forma, en el proceso no sólo se evalúa lo que se ha hecho hasta ese momento, sino también los objetivos de futuro. El partner debe presentar un Plan de Negocio que contemple la inversión y contratación en el área de Machine Learning de manera continuada.

Capacitación técnica en ML de Google Cloud

Por resumir lo explicado hasta ahora, ser especialista en Machine Learning por Google Cloud no es un proceso sencillo. Cualquiera de los 42 partners mundiales que aparecen en el directorio están ahí porque han demostrado tener capacidades y experiencias más que suficientes para llevar a cabo proyectos de ML. Es decir, son capaces:

• Explorar y procesar datos
• Evaluar e implementar modelos
• Realizar predicción en línea
• Hacer uso de las APIs de aprendizaje automático de Google

En definitiva, debe conocer en profundidad los productos y herramientas albergados en Vertex AI –que hasta mayo 2021 era conocido como AI Platform Unified. Entre ellos, los más conocidos entre las empresas son: TensorFlow, Cloud Natural Language API, Cloud Video Intelligence API y Cloud Vision API, entre otros

Además, la validación se lleva a cabo mediante un auditor externo. Esta empresa verifica que se cumplen cada uno de los requisitos exigidos por Google para otorgar la especialización en ML. Durante dicha validación, el partner no solo tiene que aportar la documentación exigida, sino que también debe presentar tres demostraciones prácticas. De ellas se valora el enfoque, el diseño técnico y el código. 

La especialización de ML pone también bastante énfasis en todo lo relacionado a la seguridad de los proyectos. Es decir, el partner no solo debe demostrar conocimiento para desarrollarlos, también en cómo aborda la privacidad y la seguridad en ellos. Se valora, por ejemplo:

• Cómo se aseguran que los datos de entrenamiento confidenciales almacenados en GCP están bien protegidos. 
• Cómo se llevan a cabo los procesos de des-identificación (enmascaramiento, agrupamiento, etc.) de conjuntos de datos, etc… 

Igualmente se tiene en cuenta la seguridad y el mantenimiento del anonimato en los datos cedidos por los clientes.

En conclusión, tal como explica Google en su portal de partners las “especializaciones son el máximo indicador de conocimiento y experiencia en Google Cloud”. No sólo suponen un reconocimiento, son un sello de garantía del que muy pocas empresas pueden presumir en todo el mundo.