La inteligencia artificial se ha establecido como una innovación revolucionaria en los tiempos recientes, brindando a las organizaciones la capacidad de descubrir nuevos conocimientos, mejorar las operaciones y brindar servicios excepcionales a sus clientes. El 91,5% de las empresas punteras realiza inversiones recurrentes en IA. Conforme la IA continúa emergiendo como una poderosa solución para los desafíos corporativos modernos, el ciclo evolutivo del desarrollo de la IA se vuelve cada vez más intrincado. Los desarrolladores de IA se encuentran con una serie de retos, incluyendo la calidad y volumen de los datos, la elección de la arquitectura ideal, entre otros, que deben ser resueltos en cada fase del ciclo de vida de la IA.
Obtener los beneficios de la IA implica un enfoque metódico y exhaustivo de su desarrollo, extendiéndose a lo largo de todo su ciclo de vida, desde la identificación del problema hasta el despliegue del modelo y más. Examinemos de cerca las diferentes etapas de un ciclo evolutivo exitoso de desarrollo de IA y analicemos los múltiples desafíos que los desarrolladores de IA deben enfrentar.[automatic_youtube_gallery type="search" search="Ciclo de vida del desarrollo de la IA" cache="2419200" per_page="1" thumb_excerpt="0" player_description="0"]
Nueve pasos claves para desarrollar un ciclo de vida exitoso de la IA
El diseño y despliegue de un proyecto de IA es un proceso cíclico que necesita revisar los pasos para lograr los resultados más óptimos. Estos son los nueve pasos clave para desarrollar un ciclo de vida exitoso de la IA.
1. Caso de uso de los objetivos del negocio
El primer paso del ciclo evolutivo del desarrollo de la IA consiste en identificar el objetivo o el problema comercial que la IA puede resolver y establecer una estrategia de IA. Es fundamental comprender el problema de forma clara y cómo la IA puede ayudar. Es también importante contar con el personal y las habilidades adecuadas, lo cual es esencial para desarrollar un modelo de IA eficiente.
2. Recopilación y exploración de datos
Una vez que se ha definido un objetivo comercial, el siguiente paso en el ciclo de vida de la IA es recopilar datos relevantes. El acceso a los datos correctos es esencial para diseñar modelos de IA exitosos. Actualmente, existen diversas técnicas para la recopilación de datos, incluyendo el crowdsourcing, el scraping y el uso de datos sintéticos.
Los datos sintéticos son información creada artificialmente que es útil en diferentes escenarios, como la capacitación de modelos cuando los datos del mundo real son escasos, llenar lagunas en los datos de capacitación y acelerar el desarrollo de modelos.
Una vez que se han recopilado los datos, el siguiente paso es realizar visualizaciones y análisis de datos exploratorios. Estas técnicas ayudan a comprender qué información está disponible en los datos y qué procesos son necesarios para preparar los datos para la capacitación del modelo.
3. Preprocesamiento de datos
Una vez que se ha completado la recopilación y exploración de datos, los datos se mueven a la siguiente etapa, el preprocesamiento de datos, que ayuda a preparar los datos en estado bruto y los vuelve adecuados para la construcción del modelo. Esta etapa implica diferentes pasos, incluyendo la limpieza, normalización y ampliación de datos.
- Limpieza de datos – este proceso implica identificar y corregir cualquier error o inconsistencia en los datos.
- Normalización de datos – este proceso consiste en ajustar los datos a una escala común.
- Ampliación de datos – este proceso implica la creación de nuevas muestras de datos aplicando diversas transformaciones a los datos existentes.
4. Ingeniería de características
La ingeniería de características implica la creación de nuevas variables a partir de los datos disponibles para incrementar el rendimiento del modelo. Este proceso tiene como objetivo facilitar las transformaciones de datos y mejorar la precisión, generando funciones tanto para el aprendizaje supervisado como para el no supervisado.
Este proceso implica diversas técnicas como el manejo de casos con valores ausentes, valores atípicos, y transformación de datos mediante codificación, normalización y estandarización.
La ingeniería de características es de vital importancia en el ciclo evolutivo del desarrollo de la IA, ya que ayuda a crear funciones óptimas para el modelo y posibilita que la máquina comprenda más fácilmente los datos.
5. Capacitación del modelo
Después de preparar los datos para el entrenamiento, el modelo de IA se somete a un proceso iterativo de formación. Durante este proceso se pueden poner a prueba diferentes algoritmos y conjuntos de datos de aprendizaje automático se selecciona y ajusta el modelo más óptimo para un rendimiento predictivo preciso.
Se puede valorar el desempeño del modelo formado utilizando diversos parámetros e hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote, la cantidad de capas ocultas, la función de activación y la regularización, los cuales se ajustan para obtener los resultados más óptimos posibles.
Además, las empresas pueden beneficiarse del aprendizaje por transferencia. Este implica utilizar un modelo previamente formado para resolver un problema diferente. Esto puede ahorrar mucho tiempo y recursos eliminando la necesidad de entrenar un modelo desde cero.
6. Evaluación del modelo
Una vez que se ha desarrollado y formado el modelo de IA, la evaluación del modelo es el paso siguiente en el ciclo evolutivo del desarrollo de la IA. Esto implica evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas de evaluación pertinentes como precisión, puntuación F1, pérdida logarítmica, precisión y recuperación, para determinar su eficacia.
7. Implementación del modelo
Desplegar un modelo ML implica su integración en un ambiente de producción para generar resultados útiles para la toma de decisiones comerciales. Los distintos tipos de implementación incluyen inferencia por lotes, implementación local, basada en la nube y en el borde.
- Inferencia por lotes – este es el proceso de generar predicciones recurrentes sobre un lote de sets de datos.
- Implementación local – implica desplegar modelos en una infraestructura de hardware local que es propiedad y está mantenida por una organización.
- Despliegue en la nube – implica desplegar modelos en servidores remotos y en infraestructura informática proporcionada por proveedores de servicios en la nube ajenos a la organización.
- Implementación perimetral – implica desplegar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos locales o «en el borde», como teléfonos inteligentes, sensores o dispositivos IoT.
8. Monitoreo del modelo
El rendimiento del modelo de IA puede degradarse con el tiempo debido a inconsistencias, sesgos y divergencias en los datos. El monitoreo del modelo es crucial para identificar cuándo sucede esto. Medidas como el uso de MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático) optimizan y agilizan la implementación de modelos de aprendizaje automático en producción y su mantenimiento.
9. Mantenimiento del modelo
El mantenimiento de los modelos implementados es fundamental para asegurar su consistencia y exactitud a lo largo del tiempo. Un enfoque para el mantenimiento del modelo es establecer un canal de reentrenamiento del modelo. Un canal de este tipo puede reentrenar de forma automática el modelo utilizando datos actualizados y garantizar que siga siendo relevante y eficaz.
Otro enfoque para el mantenimiento del modelo es el aprendizaje por refuerzo, el cual implica formar el modelo para mejorar su rendimiento dándole retroalimentación sobre sus decisiones.
Al aplicar técnicas de mantenimiento de modelos, las organizaciones pueden asegurar que sus modelos implementados sigan siendo efectivos. Como resultado, los modelos proveen predicciones exactas que se alinean con las tendencias y condiciones cambiantes de los datos.
¿Cuáles son los retos potenciales que los desarrolladores pueden enfrentar durante el ciclo evolutivo del desarrollo de la IA?
Imagen por L_Nuge de Adobe Stock
Con el aumento en la complejidad de los modelos de IA, los desarrolladores y estudiosos de datos pueden enfrentar diversos desafíos en cada etapa del ciclo evolutivo del desarrollo de la IA. Algunos de estos retos se mencionan a continuación.
- Curva de aprendizaje: La necesidad constante de aprender nuevas técnicas de IA e integrarlas de forma efectiva puede desviar la atención de los desarrolladores de su principal fortaleza, que es la creación de aplicaciones innovadoras.
- Ausencia de hardware de última generación: Esta puede ser la causa de que los desarrolladores no puedan crear aplicaciones innovadoras que estén alineadas con sus necesidades comerciales actuales y futuras.
- Uso de software complicado: Los desarrolladores pueden encontrar desafíos cuando manejan herramientas que son complicadas y desconocidas para ellos, resultando en procesos de desarrollo más lentos y un tiempo de lanzamiento al mercado mayor.
- Manejo de grandes cantidades de datos: Para los desarrolladores de IA, conseguir el poder computacional necesario para procesar una gran cantidad de datos y gestionar el almacenamiento y la seguridad, puede resultar difícil.