Para los líderes empresariales que buscan introducir IA en sus operaciones y servicio al cliente, es importante comprender las opciones disponibles y elegir una que equilibre los requisitos, el presupuesto y los recursos disponibles.
Luego hay un proceso que se debe seguir para garantizar que la tecnología de IA resuelva el problema empresarial específico para el que fue creada y que aporte valor real.
Tener siempre presente el problema empresarial original durante los proyectos de IA garantiza que la solución final sea adecuada para el propósito y no esté sobredimensionada ni sea innecesariamente compleja (y costosa).
Si tomamos prestado un concepto de los métodos de desarrollo ágil y de fabricación eficiente, el objetivo es crear una «solución mínima viable». Una vez que se prueba el concepto, se puede enriquecer y ampliar para cubrir todo el caso de uso.
Antes de pasar realmente al proceso de creación de una IA, vale la pena analizar cada uno de los cuatro conceptos con un poco más de detalle y pensar en qué casos de uso comercial son más adecuados.
Indice
Ciencia de datos
La ciencia de datos es un término amplio que se refiere al estudio de los datos en todas sus formas con el fin de descubrir patrones y conocimientos que aumenten nuestra comprensión del mundo. Combina el aprendizaje automático, las estadísticas, la inteligencia empresarial y la programación informática para extraer significado de datos estructurados y no estructurados.
En el contexto empresarial, ayuda a las personas a organizar y analizar datos de una gran variedad de fuentes para ayudar a tomar decisiones más informadas y brindarles a los clientes una mejor experiencia.
Como resultado de la revolución digital, los profesionales de la ciencia de datos se han convertido en activos clave para cualquier empresa. Los ingenieros de datos, los especialistas en aprendizaje automático y los científicos de datos de IA son fundamentales para que las organizaciones comprendan y aprovechen los datos que tienen a su disposición.
Inteligencia artificial
La IA es el desarrollo de modelos y programas informáticos capaces de procesar y extraer significado de datos, lenguaje humano, imágenes y vídeos. El objetivo final es permitir que las máquinas tomen decisiones informadas en función de la información disponible, de forma similar a como lo haría un ser humano. La IA puede ser entrenada para reconocer patrones, resolver problemas y, en el caso de los chatbots, comunicarse con personas para brindarles un servicio.
Puede que no creas que los chatbots basados en reglas tienen verdadera inteligencia, pero un chatbot bien diseñado puede encargarse de muchas de las tareas de una empresa que antes realizaban los humanos. Su punto fuerte es que guían a las personas hacia la información que buscan aplicando un conjunto de reglas predefinidas. Esto garantiza una disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana y respuestas instantáneas para los clientes.
Los robots más avanzados que incorporan aprendizaje automático para adaptarse y mejorar con el tiempo a medida que obtienen acceso a más datos pueden clasificarse sin duda como IA. Junto con la capacidad de reconocimiento de voz de nuestros teléfonos, los motores de recomendación que dirigen nuestras compras en línea o los vehículos autónomos que pronto entregarán nuestros paquetes, el aprendizaje automático se está convirtiendo en una parte normal de nuestra vida cotidiana.
¿Qué es un asistente personal de inteligencia artificial?
A menudo pensamos en la IA en entornos de alta tecnología: coches autónomos, avances médicos o comercio algorítmico. Sin embargo, la IA no solo es útil para las grandes corporaciones con sus elevados presupuestos de I+D. Puede ser una herramienta muy útil para satisfacer necesidades individuales.
Y ahí es donde entra en juego la creación de un asistente de IA personal. Una IA personal puede ser tan complicada o sencilla de implementar como tu estés dispuesto a tolerar. Como mínimo, puedes diseñar una solución que funcione exactamente como deseas. Esto puede significar que una IA te responda de una determinada manera o que tenga conocimientos especializados que no están disponibles para los LLM más grandes y los chatbots de IA.
Fundamentos de la IA
En esencia, la inteligencia artificial (IA) imita la cognición humana para realizar tareas que van desde la resolución de problemas básicos y la planificación hasta el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. No se trata solo de acciones programadas, sino de comportamientos aprendidos mediante el aprendizaje automático. Para simplificar las cosas, la IA tiene dos componentes esenciales:
- Datos (en forma de palabras, imágenes, etc.)
- Algoritmos
Los algoritmos de IA son funciones avanzadas diseñadas para premiar tareas computacionales específicas cuando se completan correctamente. Esto se hace mediante el aprendizaje automático, donde un sistema puede reconocer resultados y aplicar una calificación de aprobado o reprobado a esos cálculos (de lo contrario, los humanos tendrían que monitorizar y responder a miles de millones de tareas de ruta para entrenar una IA).
La IA requiere datos limpios que sean lo suficientemente consistentes como para extraer patrones de ellos. Los datos también deben ser lo más completos, relevantes e imparciales posibles para crear una IA avanzada que valga la pena utilizar.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático como concepto no es complicado. Si observamos a un niño pequeño intentando caminar por primera vez, utilizará exactamente el mismo proceso. Después de ver a sus padres y hermanos mayores hacerlo, tratará de ponerse de pie y, si se cae, ajustará su posición y lo intentará de nuevo hasta que encuentre el equilibrio. Luego pasará a la siguiente etapa de poner un pie delante del otro, utilizando inconscientemente las lecciones que ya ha aprendido.
Las máquinas aprenden de la misma manera: adaptándose y aprendiendo de cualquier fuente disponible y de sus éxitos y fracasos hasta que alcanzan su objetivo.
Este aprendizaje se puede clasificar en tres tipos diferentes:
1. Aprendizaje supervisado
En este tipo de aprendizaje, se le «dice» a la IA cómo clasificar los datos para que luego pueda clasificarlos por sí sola. Un poco como el niño que observa a otra persona caminar para aprender a hacerlo por sí solo. Por ejemplo, si le proporcionas a la IA un conjunto de imágenes etiquetadas, por ejemplo, gatos, perros y hámsters, el modelo puede ser entrenado para identificar a los animales por sí solo a partir de futuras imágenes sin etiquetar. Cuantas más imágenes tenga acceso la IA, mejor será.
2. Aprendizaje no supervisado
Con este tipo de aprendizaje, la IA analiza los datos por sí sola y utiliza una variedad de técnicas para agruparlos en función de los patrones y las similitudes que encuentra. Si le introducimos nuestro conjunto de fotos de mascotas al modelo, debería poder distinguir entre perros, gatos y hámsters, aunque no sepa el nombre de cada animal. El aprendizaje no supervisado incluye:
- Agrupamiento: descubrir agrupaciones distintas en datos (por ejemplo, animales con cola o clientes que compraron el producto x en el pasado).
- Asociación: Encontrar patrones en datos que puedan usarse para formar reglas, por ejemplo, las personas que compran el producto X siempre compran también el producto Y.
3. Aprendizaje por refuerzo
Al igual que un niño magullado que intenta aprender a caminar, la IA aprende de sus errores o éxitos anteriores. Sin un conjunto de datos de entrenamiento, la IA resuelve los problemas tomando información del entorno. Imagínate que eres como una persona que está aprendiendo a dominar un nuevo videojuego de mundo abierto. Después de ser asesinado por un orco, el jugador aprende a evitar tomar el atajo a través del bosque de los orcos.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subconjunto fascinante del aprendizaje automático que está permitiendo avances innovadores en campos de investigación científica que requieren el análisis de conjuntos de datos enormes y complejos.
Su objetivo es simular el proceso de aprendizaje del cerebro humano mediante algoritmos informáticos complejos llamados redes neuronales para descomponer los datos paso a paso y capa por capa. Esto permite a los ordenadores procesar grandes cantidades de datos casi en tiempo real para tomar decisiones, tal como lo hacen los humanos sin siquiera darse cuenta.
Imagínatelas como redes interconectadas de pequeñas unidades de toma de decisiones llamadas neuronas artificiales. La información fluye a través de la red y cada neurona recibe señales de las neuronas conectadas. La neurona procesa estas señales y envía una salida a sus vecinas. Al igual que las sinapsis en nuestro cerebro, estas conexiones desempeñan un papel crucial en el aprendizaje y la toma de decisiones.
Cómo crear IA en seis pasos
Ya sea que estés creando inteligencia artificial como parte de tus estudios o implementando un proyecto de IA para beneficiar a tu empresa, existe un proceso comprobado que puedes seguir para maximizar tus posibilidades de éxito. Podemos resumirlo en seis pasos:
1. Define tu proyecto de IA
Comienza por definir claramente el problema que deseas que la IA resuelva. ¿Cuáles son tus objetivos y cómo se vería el éxito? Igualmente importante es definir qué quedará excluido de tus objetivos. Esto te ayudará a evitar la ampliación del alcance y aumentará las posibilidades de obtener beneficios reales del proyecto.
A continuación se muestran algunos ejemplos de buenos proyectos iniciales con aplicaciones comerciales o simplemente un poco de diversión para ayudarte a aprender los conceptos y el proceso.
Crea un chatbot
Crea un chatbot conversacional que se pueda implementar en tu sitio web o en una aplicación de mensajería como WhatsApp o Messenger para responder preguntas frecuentes de los clientes. Esto te ayudará a dominar los conceptos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), que es un subconjunto de la inteligencia artificial que se ocupa de usar el aprendizaje automático para ayudar a las máquinas a procesar y comprender el lenguaje humano.
Crea un sistema de recomendación de productos
Implementa un sistema de recomendación simple que use tu base de datos de clientes para predecir los tipos de productos que podrían interesar a las personas que visitan tu sitio web. Por ejemplo, las personas que compraron X también compraron Y, o personas que podrían estar buscando renovar o actualizar una suscripción.
Herramienta de análisis de sentimientos
Crea una herramienta que analice entradas de texto, como correos electrónicos de clientes o reseñas en línea, para determinar el sentimiento y generar una respuesta automática adecuada, como un correo electrónico o un comentario. El análisis de texto y el procesamiento del lenguaje natural tienen muchas aplicaciones en un entorno empresarial, por lo que vale la pena explorarlos.
Juego simple con IA
Diseña un juego que utilice conceptos de gamificación para interactuar con los clientes desafiándolos a competir contra la IA para completar una tarea. Esta es una excelente manera de comprender la toma de decisiones y la lógica del juego y su papel en el marketing.
Reconocimiento de imágenes
Una vez que domines los conceptos básicos, ¿por qué no te animas a crear un sistema de reconocimiento de imágenes que pueda clasificar productos, objetos o incluso animales? Obtendrás una comprensión más profunda de las complejidades de la visión artificial y de cómo funciona el procesamiento de imágenes.
2. Elige tu plataforma de IA o pila tecnológica
Una vez que hayas identificado el objetivo principal para desarrollar tu IA, deberás elegir la plataforma o el conjunto de tecnologías que se ajuste a tu objetivo. La elección de la plataforma es esencial porque determina lo que puede hacer tu IA, la facilidad con la que se puede entrenar y la facilidad con la que se puede integrar en tus sistemas existentes.
Aquí hay dos opciones notables:
Chatbase
Es un generador de chatbots de IA entrenable conocido por su simplicidad. Permite a los usuarios conectar fácilmente fuentes de datos y crear un chatbot similar a ChatGPT adaptado a necesidades específicas. Lo que distingue a Chatbase es su proceso de entrenamiento intuitivo. Crea un chatbot capaz de responder cualquier pregunta en función de ese contenido con solo cargar un documento o agregar un enlace a un sitio web. Esta función fácil de usar enriquece la experiencia de sus clientes y ofrece una estrategia de interacción única.
DocsBotAI
Transforma tu documentación tradicional en chatbots inteligentes. Se destaca en la atención al cliente, pero va más allá al aprovechar de manera creativa el conocimiento especializado de otra manera. Lo que hace que DocsBotAI sea único es que también se puede utilizar para generar contenido escrito por IA y, al mismo tiempo, mantener la voz de tu marca. Dado que se puede entrenar con tu conocimiento interno y páginas web externas, se puede confiar en que hará ambas cosas: gestionar chats de clientes y escribir contenido nuevo con su función de redacción de contenido con IA.
3. Obtener y preparar datos
Así como las personas necesitan ir a la escuela y a la universidad para aprender y tener éxito en sus trabajos, la IA necesita acceso a datos para poder desempeñar la función para la que fue diseñada. Una vez más, el caso de uso, el tipo de IA y el marco seleccionado determinarán el tipo de datos que se requieren. Cuanto mejor sea la calidad y la cantidad de datos que puedas introducir en tu modelo, más confiable y exitoso será tu sistema de IA.
Sin embargo, como advertencia, hemos aprendido de las marcas que han adoptado tempranamente la tecnología GenAI que darle a un modelo acceso a datos ilimitados y no verificados podría dar como resultado respuestas incoherentes, inexactas e incluso ofensivas.
En términos generales, hay dos tipos de datos que se utilizan en la creación y el entrenamiento de modelos de IA.
Datos estructurados
Como sugiere su nombre, están perfectamente organizados e indexados y, por lo general, se pueden buscar fácilmente. Por ejemplo, una hoja de cálculo con columnas para cada punto de datos se consideraría estructurada. Lo mismo ocurre con las bases de datos relacionales estándar, que proporcionan datos de entrada claros e inequívocos para los modelos de IA.
Datos no estructurados
Son menos fáciles de organizar y pueden requerir algo de trabajo para que se puedan utilizar como entrada para un modelo de IA. Sin embargo, no son menos valiosos e incluyen cosas como transcripciones de llamadas de audio, registros de correo electrónico, comentarios en redes sociales o incluso grabaciones de video de CCTV. Los datos no estructurados reflejarán las muchas variaciones en el lenguaje, la estructura de las oraciones y el vocabulario utilizados en una sociedad multicultural y son cruciales para crear una IA que sea inclusiva y un verdadero reflejo de las personas a las que sirve.
Antes de utilizar los datos, se deben «limpiar» para eliminar datos incompletos o sin sentido y para verificar si hay duplicaciones a gran escala que puedan sesgar los resultados.
4. Entrena tu modelo de IA
A menos que seas un científico de datos capacitado en modelado de IA, debes utilizar las herramientas que te brinda el marco de trabajo elegido para entrenar tu modelo de IA. El entrenamiento lleva tiempo y muchas iteraciones, pero es un paso fundamental en el proceso de creación de una inteligencia artificial eficaz.
5. Pon a prueba tu modelo de IA
Antes de comenzar a probar tu modelo de IA, debes definir qué deseas lograr y cómo lo medirás. Esto te ayudará a alinear tus actividades de prueba con tus objetivos comerciales y las necesidades de los usuarios y evitarás perder tiempo y recursos en pruebas irrelevantes o poco realistas.
Establece una línea de base y un objetivo para tus métricas, como precisión, exactitud, recuperación o tasa de error, y realiza un seguimiento de tu progreso a lo largo del tiempo.
A continuación se ofrecen algunos consejos para evaluar con precisión el rendimiento de tu modelo:
- Utiliza datos de prueba que el modelo no haya visto antes. Incluye valores atípicos y datos sin sentido para ver cómo responderá la IA. En el mundo real, a las personas les encanta intentar «engañar» a la IA para que proporcione respuestas incorrectas, así que asegúrate de tener esto cubierto.
- Automatiza la mayor cantidad posible de pruebas para que se puedan volver a ejecutar fácilmente y así poder monitorizar las mejoras y detectar cualquier error de regresión.
- Involucra a la mayor cantidad posible de personas en las pruebas. Además de lograr que la gente se involucre en el proyecto, obtener aportes de diversas fuentes te ayudará a crear una IA que sea representativa e inclusiva.
- Asegúrate de documentar tus pruebas para tener un punto de referencia y poder compartir procesos, datos y resultados de pruebas con otros miembros del equipo.
6. Implementar y supervisar
Una vez que te sientas cómodo implementando tu modelo en un entorno del mundo real, debes elaborar un plan sobre cómo monitorizarás su comportamiento y realizarás mejoras con el tiempo. Esto es crucial para los sistemas de IA, ya que aprenden de datos reales y evolucionan con el tiempo.
A continuación se presentan algunos factores a tener en cuenta al crear tu plan de monitorización:
- Cambios en los datos: el mundo es dinámico. Con el tiempo, el modelo verá datos para los que no ha sido entrenado. Esto puede provocar que el rendimiento del modelo se degrade con el tiempo en un proceso denominado desviación del modelo.
- Sesgo: asegúrate de que todos los subgrupos y segmentos minoritarios reciban un tratamiento justo y adecuado por parte del modelo. Es posible que debas modificar tus datos de entrenamiento para cubrir un conjunto más diverso de datos demográficos.
- Estado operativo/del sistema: controla el rendimiento del modelo en términos de velocidad, uso de memoria y CPU. Gran parte de este proceso se puede automatizar con notificaciones generadas cuando se produce una anomalía.
- Costos: este factor suele pasarse por alto, pero es fundamental para garantizar que el proyecto no resulte más costoso de lo que vale. Los proyectos de IA pueden requerir muchos recursos humanos y, junto con todas las nuevas herramientas que se requieren para la capacitación y las pruebas y los costes de alojamiento, esto puede aumentar rápidamente.
Errores comunes y cómo evitarlos
En el desarrollo de IA, evitar los errores más comunes es fundamental para el éxito. Exploremos algunos errores frecuentes y estrategias eficaces para evitarlos.
Complicar demasiado el modelo
La creación de aplicaciones de IA suele presentar un desafío común: su complejidad. Si bien un diseño sofisticado puede parecer impresionante, puede generar un rendimiento deficiente, un alto consumo de recursos y una interpretabilidad limitada.
Solución: La clave es lograr un equilibrio entre la complejidad del modelo y la eficacia funcional. El enfoque debe estar en identificar y optimizar las características esenciales para lograr un rendimiento superior. Al priorizar la simplicidad y la eficacia, podemos liberar el verdadero potencial de los modelos de IA.
Ignorar la calidad de los datos
La mala calidad de los datos puede dar lugar a predicciones inexactas, resultados sesgados y una esfera limitada de relevancia en el mundo real.
Solución: Es esencial dedicar una cantidad considerable de tiempo y recursos a los procesos de preprocesamiento, limpieza y validación de datos. Garantizar la consistencia de la calidad de los datos durante todo el ciclo de vida del sistema es indispensable para lograr un rendimiento sólido y confiable.
Pasar por alto la seguridad
A pesar de la importancia primordial de la seguridad en el desarrollo de la IA , a menudo se la pasa por alto. Las repercusiones de no tener en cuenta las consideraciones de seguridad son graves y pueden derivar en acceso no autorizado a los datos, infracciones y violaciones de la privacidad.
Solución: Incorporar medidas de seguridad estrictas, que incluyan, entre otras, cifrado, controles de acceso y prácticas seguras de manejo de datos, es un curso de acción necesario. Estas precauciones protegen la información confidencial y fortalecen el sistema contra amenazas potenciales.
Al tomar conciencia de estos errores comunes y adoptar las estrategias correctivas correspondientes, las organizaciones pueden aumentar significativamente las tasas de éxito de sus iniciativas de IA. De esta manera, se garantiza la provisión de sistemas de IA que no solo sean productivos y seguros, sino que también mantengan estándares de alta calidad en términos de rendimiento y confiabilidad.
Consejos para el éxito en el desarrollo de IA
La inteligencia artificial (IA) es uno de los campos tecnológicos más apasionantes y de más rápida evolución. Con el potencial de revolucionar la forma en que vivimos y trabajamos, el desarrollo de la IA es una habilidad muy solicitada en el mercado laboral actual. Los siguientes consejos te ayudarán a desarrollar una IA con éxito:
Mantén la curiosidad
El campo de la IA evoluciona constantemente y avanza rápidamente. Es importante mantenerse actualizado con los últimos avances e innovaciones. Esto se puede lograr manteniendo un sentido de curiosidad y explorando nuevas ideas, técnicas y tecnologías. Al hacer esto, puedes asegurarte de que estás bien informado y preparado para usar el poder de la IA de las formas más significativas y productivas.
Practica con regularidad
Para dominar el desarrollo de IA, es necesario practicar y perseverar. Puedes dominar las habilidades dedicando tu tiempo a codificar y experimentar con proyectos de IA. Esto te ayudará a mejorar tus habilidades y a mantenerte actualizado con los últimos avances en el campo de la inteligencia artificial. Recuerda que, como cualquier otra habilidad, el desarrollo de IA requiere un esfuerzo y una dedicación constantes.
Colaborar y aprender
Es muy recomendable participar activamente en la comunidad de IA participando en foros, asistiendo a talleres y colaborando con compañeros. De este modo, podrás intercambiar ideas, compartir conocimientos y aprender de las experiencias de los demás. Esta puede ser una excelente manera de mantenerse al día con las últimas tendencias y avances en el campo de la IA. Además, puede ayudarte a ampliar tu red y a construir relaciones valiosas con personas con ideas afines.
Acepta el fracaso
Es fundamental comprender que el fracaso es un aspecto inevitable del proceso de aprendizaje, especialmente cuando se trata de desarrollar IA. La experimentación y los errores son componentes fundamentales para mejorar tus habilidades de desarrollo de IA. Por lo tanto, es fundamental no tener miedo al fracaso y, en cambio, aceptarlo como una oportunidad para aprender y crecer.
Conclusión
El desarrollo de la IA puede ser una experiencia emocionante y, al mismo tiempo, abrumadora. El campo de la inteligencia artificial evoluciona constantemente y mantenerse al día con las últimas tecnologías y avances puede ser todo un desafío.
Sin embargo, si sigues los pasos descritos en esta guía e incorporas los consejos para alcanzar el éxito, podrás crear tus propios proyectos de IA y contribuir al avance del campo.