¿Cómo construir un modelo de IA inteligente? Una perspectiva empresarial

Hace unas décadas, ¿imaginamos alguna vez la existencia de una máquina que imitara la inteligencia humana?

Bueno, hoy nos encontramos en el umbral de la revolución digital que responde a esta pregunta. Dado que los datos son la clave para la innovación y los algoritmos la escalera hacia el éxito, se ha vuelto crucial para las empresas construir un modelo de IA que se adapte a las demandas del mundo moderno.

Un modelo de IA sirve como una excelente herramienta que simplifica tareas complejas y aumenta las capacidades humanas al desbloquear nuevos niveles de eficiencia y precisión. Desde predicciones financieras hasta diagnósticos sanitarios, las aplicaciones de los modelos de IA son ilimitadas en diferentes industrias.

Esta guía explica cómo crear un modelo de IA desde una perspectiva empresarial. Al examinar la confluencia de tecnología de punta e inteligencia estratégica, exploraremos el proceso y las complejidades de la creación de modelos de IA que permitan a las empresas fomentar la innovación y mantenerse a la vanguardia en un entorno centrado en datos.

El crecimiento sin precedentes del mercado mundial de IA

La adopción de la IA está preparada para impulsar un crecimiento considerable en el mercado mundial de la IA durante la próxima década. Para 2030, se espera que este mercado, cuyo valor actual se estima en alrededor de 100 mil millones de dólares, crezca veinte veces y se acerque a los 2 billones de dólares, según Statista.

Este crecimiento se atribuye a la gran cantidad de industrias que ya han integrado la IA en sus sistemas operativos. Los avances notables incluyen el auge de los chatbots, la IA generadora de imágenes y otras aplicaciones móviles basadas en IA, que hacen que el futuro de la inteligencia artificial sea prometedor.

Desde esta perspectiva, la IA generativa es otro segmento en rápida evolución. En 2022 se introdujo una nueva era de oportunidades para la inteligencia artificial generativa con el lanzamiento de ChatGPT. Esta transición es visible al analizar el dramático aumento de la utilización de IA generativa de 2022 a 2023.

Es probable que este creciente interés continúe, ya que se espera que mantenga el impulso. A medida que los usuarios buscan versiones de chatbot más complejas y parecidas a las humanas, se espera que las próximas versiones de ChatGPT y modelos de IA relacionados alimenten este interés. Lea este blog para conocer el costo de desarrollar un chatbot como ChatGPT.

¿Qué es un modelo de IA inteligente?

El término “modelo de IA inteligente” describe un sofisticado sistema de inteligencia artificial con un alto nivel de capacidades cognitivas y la capacidad de llevar a cabo tareas desafiantes con comprensión y juicio comparables a la inteligencia humana. Estos modelos se crean con algoritmos complejos y estrategias de aprendizaje profundo, incorporando frecuentemente redes neuronales, lo que les permite procesar enormes volúmenes de datos, reconocer patrones y anticipar o tomar acciones en función de la información proporcionada.

Una aplicación o modelo de IA inteligente se caracteriza por su capacidad para aprender, razonar, comprender, adaptarse, interactuar, resolver problemas y generar resultados precisos. Por ejemplo, un modelo de lenguaje como ChatGPT, que puede generar texto similar al humano en respuesta a comandos e identificar objetos, personas y escenarios en fotografías, es un ejemplo de modelo de IA inteligente.

Por ejemplo, Appinventiv ayudó a JobGet, una innovadora plataforma de búsqueda de empleo, mediante la implementación de tecnología de inteligencia artificial que facilitó la conexión en tiempo real entre los solicitantes de empleo y las empresas locales.

Al integrar la funcionalidad GPS, nuestros desarrolladores de modelos de IA inteligente establecieron con éxito un mecanismo para conectar a quienes buscan empleo con empresas cercanas que buscan activamente contratar.

La mejor parte de esta colaboración fue que JobGet recibió una financiación de Serie B de 52 millones de dólares junto con la colocación de 150.000 solicitantes de empleo.

Cómo el modelo de cinco capas optimiza los sistemas de inteligencia artificial empresarial

Para construir un sistema de IA cohesivo, la arquitectura de IA empresarial a menudo consta de varias capas. El modelo de cinco capas es una estrategia popular que divide las distintas partes de un sistema de IA en distintos niveles, cada uno con su propia función. El paradigma de la arquitectura de IA empresarial de cinco capas se describe de la siguiente manera:

1. Capa de infraestructura

La capa de infraestructura ofrece la potencia informática necesaria para el procesamiento y análisis de datos. Esta capa consta de recursos de hardware que aceleran los cálculos de la IA, incluidos servidores, GPU (Unidades de procesamiento de gráficos) y otras herramientas especializadas. Las empresas pueden elegir entre alternativas de infraestructura escalables y adaptables en plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud.

1. Capa de datos

Los datos son la piedra angular de cualquier sistema de IA. Los datos se recopilan, almacenan y preprocesan en la capa de datos. Las tareas, incluida la limpieza, transformación, estandarización y mejora de datos, se incluyen en esta capa. Se necesitan datos de alta calidad y bien organizados para desarrollar modelos de IA precisos y eficientes. Las empresas utilizan con frecuencia lagos o almacenes de datos para almacenar y gestionar datos masivos.

1. Capa de servicio

La capa de servicios se ocupa del mantenimiento y la implementación de modelos inteligentes de IA para aplicaciones, servicios o usuarios finales. Esta capa implica el desarrollo de API (interfaces de programación de aplicaciones), que permiten la comunicación entre sistemas y modelos de IA. Implica actividades que incluyen escalamiento, monitoreo e implementación de modelos. Con frecuencia se utilizan arquitecturas con contenedores y microservicios para acelerar la implementación y la administración.

1. Capa de modelo

Los modelos de IA reales se crean y entrenan en esta capa. En esta capa, se eligen algoritmos relevantes, se diseñan diseños de redes neuronales, se ajustan los hiperparámetros y se entrenan los modelos utilizando datos etiquetados. La construcción y el entrenamiento de modelos de IA en esta capa es una práctica común que utiliza marcos de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch.

1. Capa de aplicación

Las capacidades de IA están vinculadas a aplicaciones y procedimientos comerciales en la capa de aplicación. Parte de esta capa es la creación de aplicaciones que utilicen las predicciones y sugerencias realizadas por los modelos de IA y la incorporación de conocimientos de IA en los procesos de toma de decisiones. Estas aplicaciones se pueden utilizar en muchos campos, como la prevención del fraude, la optimización de la cadena de suministro y el servicio al cliente.

Comprensión de los conceptos básicos: enfoque paso a paso para el desarrollo de modelos de IA personalizados

Para construir un modelo de IA, estos son los pasos que debe seguir. Si sigue estos pasos, podrá desarrollar con éxito un modelo de IA que aborde los desafíos de su empresa.

1. Identificar el problema y los objetivos

Comience por delinear el problema que el modelo de IA intentará abordar. Identifique las metas y resultados que planea lograr, junto con una lista de los desafíos. Esta claridad dirigirá sus esfuerzos de construcción de modelos, garantizando el cumplimiento de sus objetivos comerciales.

2. Preparación y recopilación de datos

Los datos son la base de los modelos de inteligencia artificial. El modelo debe probarse en escenarios del mundo real; por lo tanto, es fundamental elegir conjuntos de datos que reflejen adecuadamente esos escenarios.

Mediante operaciones cuidadosas de limpieza y preprocesamiento, es fundamental eliminar las inconsistencias de los datos antes de su uso. Otros requisitos para una formación eficaz incluyen un etiquetado y una gestión de datos exhaustivos.

3. Elija el algoritmo correcto

Opte por el algoritmo de aprendizaje profundo adecuado según la naturaleza de su desafío. Las CNN son excelentes para tareas que involucran imágenes, las RNN son ideales para tareas que involucran datos de secuencia, como texto y audio, y los transformadores pueden gestionar relaciones contextuales complicadas en los datos.

4. Diseño para arquitectura modelo.

El siguiente paso es crear la arquitectura del modelo. Esto implica contar las capas, neuronas y conexiones que componen la red neuronal. La arquitectura del modelo tiene un gran impacto en el rendimiento del modelo. Por tanto, pruebe varias configuraciones para descubrir cuál es la mejor.

5. División de datos de capacitación, validación y prueba

A continuación, nuestro equipo crea tres subconjuntos de su conjunto de datos para capacitación, validación y prueba. Los datos de entrenamiento se usan para entrenar el modelo, los datos de validación se usan para ayudar a ajustar los hiperparámetros y los datos de prueba se usan para medir la efectividad del modelo cuando se aplica a datos no probados.

6. Entrenamiento modelo

Ahora, su equipo de desarrollo de aplicaciones de IA pasará a ingresar los datos de entrenamiento en el modelo y luego utilizará la propagación hacia atrás para cambiar los parámetros internos de forma incremental. En esta etapa, se necesitan recursos computacionales y los marcos de IA contemporáneos como TensorFlow y PyTorch hacen posible el entrenamiento de modelos efectivo.

7. Ajuste de hiperparámetros

En esta etapa, el equipo se centrará en mejorar el rendimiento del modelo ajustando los hiperparámetros, incluida la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y los métodos de regularización. Para equilibrar el desajuste y el sobreajuste, la experimentación es un componente clave de este proceso iterativo.

8. Evaluación del modelo

A continuación, el equipo utiliza el conjunto de datos de validación para evaluar el rendimiento del modelo. Las mediciones, incluida la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1, ofrecen información sobre la eficacia del modelo. Refinan el modelo de forma iterativa utilizando los hallazgos de la evaluación.

9. Pruebas e implementación

Por último, el equipo de desarrollo analiza el rendimiento y la eficacia del modelo utilizando el conjunto de datos de prueba, que imita situaciones del mundo real. Está listo para su implementación si el modelo satisface los criterios de rendimiento deseados.

10. Evaluación y mejora continua

Para reaccionar a los patrones de datos cambiantes, los modelos de IA deben monitorearse y actualizarse continuamente. Para mantener el modelo preciso y relevante, obtenga comentarios de los usuarios, supervise su rendimiento y realice los ajustes necesarios.

Consideraciones a tener en cuenta durante el desarrollo del modelo de IA para empresas

El desarrollo de modelos de IA para empresas exige una consideración cuidadosa para garantizar el éxito. Desde la calidad de los datos hasta las consideraciones éticas, muchos factores influyen en el ciclo de vida del desarrollo del modelo de IA. A continuación se presentan algunos factores que las empresas deben considerar al navegar de manera efectiva por el complejo panorama del proceso de desarrollo del modelo de IA.

Seguridad y privacidad de los datos

La información confidencial suele estar presente en los datos empresariales. Asegúrese de incluir sólidas salvaguardias de seguridad y privacidad de los datos para proteger los datos confidenciales durante el desarrollo de los modelos de IA.

Estructura y escalabilidad

Los modelos de IA empresarial requieren mucha potencia informática. Para gestionar adecuadamente los procesos de capacitación e implementación, invierta en infraestructura escalable. La escalabilidad y la flexibilidad son características de las tecnologías basadas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud.

Manejo de datos transparente

Abordar cuestiones éticas relacionadas con la IA, como los prejuicios, la justicia y la transparencia. Adoptar métodos para reducir los sesgos en los datos de entrenamiento y los procedimientos de toma de decisiones, fomentando el uso de la IA de manera ética y responsable.

Cumplimiento normativo

Se aplican diferentes regulaciones a diferentes industrias. Asegúrese de que su modelo de IA cumpla con los estándares industriales aplicables y las leyes de protección de datos como GDPR e HIPAA.

IA generativa

El desarrollo de la IA generativa se ha convertido en una tendencia importante a medida que avanza la tecnología de la IA. ChatGPT es un ejemplo de modelo de IA generativa que puede producir texto, gráficos e incluso código. Este movimiento abre nuevas oportunidades para la resolución creativa de problemas, la automatización y la creación de contenido único dentro de las empresas.

Cree soluciones inteligentes de desarrollo de modelos de IA con Appinventiv

Se necesita una planificación y ejecución meticulosas para crear una solución empresarial sólida de IA, lo cual es una tarea bastante compleja. Pilares clave como la calidad de los datos, conjuntos de datos considerables y un flujo de datos bien organizado contribuyen al éxito de su proyecto de desarrollo de modelos inteligentes basados ​​en IA. La experiencia de Appinventiv en servicios de desarrollo de modelos de IA inteligentes enfatiza lo crucial que es desarrollar una cultura basada en datos, definir objetivos comerciales, seleccionar datos y utilizar la tecnología de IA adecuada.

Las empresas que se adhieren a estos principios están en mejores condiciones de utilizar el poder transformador de la IA para impulsar la productividad, fomentar el crecimiento corporativo y mantenerse a la vanguardia de la innovación. Trabajar con una empresa de desarrollo de inteligencia artificial de renombre mundial como Appinventiv puede ayudarle a alcanzar sus objetivos y aprovechar al máximo las capacidades de IA para su negocio.

Nuestros expertos en Appinventiv ofrecen servicios de desarrollo de IA generativa integrados y adaptados específicamente a sus objetivos comerciales. Póngase en contacto con nuestros expertos en IA hoy para crear un modelo de IA para su empresa que promueva el crecimiento, la innovación y la eficiencia.

Preguntas frecuentes

P. ¿Cuál es el impacto de la IA en las empresas?

R. El impacto de la IA en las empresas es amplio y significativo:

Experiencia del cliente mejorada: las interacciones personalizadas posibles gracias a la IA mejoran la experiencia de los clientes mediante recomendaciones individualizadas y una atención al cliente eficaz.

Mayor productividad: la IA automatiza procesos monótonos, agilizando las operaciones y liberando recursos humanos para acciones estratégicas.

Tomar decisiones informadas: la IA analiza enormes conjuntos de datos para proporcionar información que ayude a las personas a tomar decisiones precisas basadas en datos sobre muchos temas diferentes relacionados con los negocios.

Análisis predictivo: la IA puede identificar tendencias y utilizar esa información para asignar mejor los recursos, gestionar inventarios y planificar el futuro.

Innovación: como resultado de los patrones y oportunidades que la IA identifica, se crean nuevas estrategias, productos y servicios.

P. ¿Cómo funciona un modelo de IA inteligente para las empresas?

R. Un modelo de IA inteligente para empresas analiza varios conjuntos de datos utilizando algoritmos de vanguardia y aprendizaje automático. Aprende de las tendencias, correlaciones y conocimientos de los datos históricos a lo largo de la formación. Después de la capacitación, se incorpora a las operaciones comerciales, automatizando procesos, pronosticando resultados y haciendo sugerencias basadas en datos. Al garantizar la precisión y la relevancia a través de un monitoreo y retroalimentación continuos, numerosas áreas empresariales pueden beneficiarse de decisiones más acertadas, procesos mejorados e innovación.

P. ¿Cómo construir un modelo de IA?

A. Siga estos pasos para crear un modelo de IA:

1. Define el problema
2. Recopilar y preprocesar datos
3. Seleccione el algoritmo apropiado
4. Entrenar el modelo
5. Evaluar y ajustar el modelo.
6. Probar el modelo
7. Implementar el modelo
8. Monitorear y mantener el modo.