UST y K2View impulsan la IA con datos sintéticos seguros

UST y K2View se alían para acelerar la IA con datos sintéticos de alta fidelidad.

UST y K2View han formado una alianza estratégica destinada a acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y la automatización. La colaboración busca eliminar los cuellos de botella en la validación de datos mediante el uso de datos sintéticos de alta fidelidad.

Colaboración estratégica

Ambas empresas proporcionarán a las organizaciones soluciones de datos que faciliten la modernización de pruebas de software. UST, líder en soluciones tecnológicas, actuará como socio de implementación, mientras que K2View ofrecerá su plataforma de datos confiable, usada por organizaciones de la lista Fortune 500.

El enfoque central está en mejorar el ciclo de vida del desarrollo de software basado en IA. K2View utiliza la inteligencia artificial para generar datos sintéticos adaptados a cada caso específico, gestionando datos reales cuando es necesario.

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Impacto en el desarrollo de software

Este avance permitirá a las empresas superar barreras en la gestión de datos y agilizar el desarrollo de soluciones basadas en IA. La alianza se enmarca dentro de UST Spark, un programa que fomenta la innovación y la colaboración con startups tecnológicas.

Los problemas relacionados con la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo son desafíos fundamentales para el uso efectivo de la IA en las empresas. La asociación entre UST y K2View aborda estas preocupaciones ofreciendo datos sintéticos seguros para el entrenamiento de modelos.

Acelerando la transformación digital

Mobin Thomas, director de Pruebas y Control de Calidad de UST, destacó que su colaboración con K2View permitirá a las empresas superar las limitaciones de datos y desarrollar soluciones de IA más rápidas y seguras. La colaboración asegura altos estándares de seguridad y cumplimiento normativo.

Según Scott Owen, vicepresidente global de socios y alianzas de K2View, la alianza ayudará a satisfacer la demanda de datos adecuados para escenarios empresariales, cerrando la brecha en el suministro de datos frente al desarrollo acelerado de la IA.

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