Al Robot: Estructura IA

Por Edgar Tercero.

Estructura IA


Décadas han pasado desde que se creo la primera máquina con el sueño de tener un aliado que nos permita trabajar más rápido y sin descanso. Sin embargo, conocemos muy poco de como prepararnos para esta nueva era que se acerca, donde podríamos convertirnos en meros usuarios o esclavos de las empresas tecnológicas, unos consumidores cuyo único propósito es tener los último de lo último, sin entender para qué.


Debemos contar con un plan o estrategia para la adopción de la inteligencia artificial, sin embargo, esto no significa que vaya a ser un camino recto, todo plan tiene desviaciones, por lo tanto, debemos ver los riesgos, así como las posibles soluciones para evitarlos o mitigarlos.


En pocas palabras, significa que debemos comprender lo que se está tratando de lograr. Las tecnologías de IA son herramientas que se implementan para lograr objetivos estratégicos. Su estrategia debe estar en línea con sus objetivos comerciales: ¿Busca crecimiento? ¿Mejorar la retención de clientes o el valor de por vida? ¿O para reducir los gastos generales relacionados con el diseño, la fabricación, la distribución o el servicio posventa? Una vez que sepa lo que quiere lograr, puede comenzar a buscar tecnologías de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, la visión por computadora o el procesamiento del lenguaje natural, que pueden ayudarlo a hacer el trabajo.


Una de las primeras preguntas que debemos responder para poder alcanzar estos objetivos: ¿Quién quiere comprar nuestros productos o servicios, o cómo podemos mejorar el valor que obtienen los clientes al tratar con nosotros?


Una vez planteado el objetivo es momento de iniciar con la búsqueda de datos, que no serán útiles para el empleo de la IA.


Los datos pueden ser internos, como registros de transacciones e interacciones de clientes, o externos, como información sobre tendencias demográficas, datos de comportamiento de las redes sociales o datos gubernamentales disponibles públicamente.



Los datos también pueden ser estructurados: datos limpios y ordenados que caben en hojas de cálculo, como datos estadísticos o datos de flujo de clics en sitios web, o no estructurados: datos desordenados, pero potencialmente muy valiosos, como imágenes, videos, grabaciones de voz o texto escrito.


Los proyectos de IA más avanzados a menudo funcionan con transmisión de datos en tiempo real. Esto nos brinda información actualizada al minuto sobre la que se puede actuar de inmediato (Redes sociales).


Una vez con esto considerado, sabiendo que se trata de un trabajo interno, podemos pasar a investigar que infraestructura es la que nos servirá más para alcanzar nuestro objetivo.


Construir una infraestructura de IA no significa necesariamente crear algoritmos desde cero, soluciones de almacenamiento de big data y un proceso de arquitectura de sistemas complicado. Los proveedores de la nube brindan a las empresas de cualquier tamaño acceso a soluciones de cómputo de IA y almacenamiento de pago por uso, así como experiencia en consultoría para ponerlas en funcionamiento. Sin embargo, sigue siendo importante comprender la gama de servicios y soluciones disponibles en su mercado. ¿Un proveedor de nube pública le dará todo lo que necesita? En particular, si está interesado en trabajar con datos personales muy confidenciales, es posible que deba considerar la infraestructura local o híbrida en algún nivel, lo que le brinda un control más directo sobre su información.


Los servicios de nube pueden resultar más económicos a primera vista, pero siempre hacer un experimento local podría dar mayor visibilidad para saber de donde obtendremos nuestra información, así de cuales serían los costos iniciales y las necesidades de crecimiento posteriores.


Uno de los ingredientes fundamentales son las habilidades técnicas y blandas para el uso de datos, entendimiento de patrones, aprovechamiento de algoritmos, entre tantos conceptos que existen actualmente. Las escuelas van lentas con respecto a lo que solicita el mercado, por lo tanto, debemos volvernos ágiles a la hora de aprender estas nuevas tecnologías.


Las personas con talento en ingeniería de inteligencia artificial son una propiedad atractiva en el mercado laboral, y sus salarios lo reflejan. Pero la IA aún no se construye sola, por lo que necesitará habilidades humanas. Se pueden adquirir contratándolos lo que puede ser costoso, la otra alternativa es mejorando las habilidades de la fuerza laboral existente. También podemos usar consultorías externas que tenga los conocimientos, pero necesitan de la mano de los dueños de negocio, es decir de todos aquellos que no necesariamente son versados en el uso de las nuevas tecnologías.


Nuevamente requerimos de tres ingredientes fundamentales:


1. Conocer que queremos lograr.

2. Muchos datos, propios y externos.

3. Capacitarnos y hablar el lenguaje del futuro: “DATOS”.


Como he colocado en los párrafos anteriores, se trata de un trabajo de investigación interno, es decir, conocer que queremos para después escuchar sugerencias de los expertos y no al revés que nos den recomendaciones para copiarlas, tratando de hacer que encajen con nuestras necesidades, porque eso solo nos llevará al fracaso, echándole la culpa a los demás sin ver que nosotros no hicimos nuestro trabajo interno.


“Empezar por adaptar la tecnología a un problema, en lugar de los problemas a la tecnología”



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