En el entorno en constante evolución de la inteligencia artificial (IA), la gestión de proyectos puede ser tan compleja como la propia tecnología. Un número sorprendente de proyectos de IA fallan, no por falta de destreza técnica, sino por una gestión de proyectos ineficaz. La implementación de un ciclo de vida bien definido para proyectos de IA puede mejorar significativamente la tasa de éxito de estos emprendimientos, transformando datos brutos e ideas innovadoras en soluciones prácticas y eficientes. Como se muestra a continuación, las 6 etapas clave del ciclo de vida de la IA son (1) Definición del problema, (2) Adquisición y preparación de datos, (3) Desarrollo del modelo, (4) Evaluación y refinamiento del modelo, (5) Implementación y (6) MLOps.
Comprendiendo el ciclo de vida de la IA
Conceptualmente, se puede pensar en el ciclo de vida de un proyecto de IA como la progresión secuencial de tareas y decisiones que impulsan el desarrollo e implementación de soluciones de IA.
Definición del problema
Aquí es donde comienza la travesía. Implica definir el problema que se va a resolver o la oportunidad que se va a explorar utilizando IA. Es una etapa crucial que establece la dirección de todo el proyecto. Tener un problema claro y bien definido ayuda a guiar la recolección de datos, el desarrollo del modelo y, la implementación exitosa de la solución. Aquí es donde el papel de un gerente de producto de IA puede ser útil.
Adquisición y preparación de datos
Después de identificar el problema, el siguiente paso es recolectar y preparar los datos. Los algoritmos de IA y aprendizaje automático necesitan datos para aprender, por lo que esta etapa implica recolectar datos relevantes y prepararlos para su uso. Esta preparación puede involucrar la limpieza de los datos, tratar con valores faltantes o transformar los datos en un formato adecuado para los modelos de IA elegidos. Aunque no es glamorosa, esta puede ser la fase más larga del ciclo de vida de la IA.
Desarrollo y entrenamiento del modelo
Esta fase implica desarrollar el modelo de IA que resolverá el problema definido y entrenarlo con los datos preparados. Esta etapa es iterativa, a menudo involucra múltiples rondas de desarrollo y refinamiento del modelo en función del rendimiento del modelo durante el entrenamiento.
Evaluación y refinamiento del modelo
Una vez que el modelo ha sido entrenado, debe evaluarse para ver qué tan bien funciona. Esto implica probar el modelo con datos no vistos y analizar sus predicciones. Si el rendimiento del modelo no es satisfactorio, se refina y ajusta. Esto podría significar ajustar los parámetros del modelo, cambiar la arquitectura del modelo o incluso volver a la fase de adquisición de datos para recopilar datos adicionales.
Implementación
Una vez que el modelo funciona de manera satisfactoria, se implementa en un entorno de producción donde puede comenzar a resolver problemas del entorno real. La implementación puede implicar la integración del modelo con sistemas existentes, la creación de una aplicación o servicio que utilice el modelo o aprovechar los conocimientos en un contexto sin conexión, como un informe para la gerencia.
Operaciones de aprendizaje automático
La mayoría de las veces, después de la implementación, el modelo necesitará mantenerse y actualizarse. En esta fase de operaciones de aprendizaje automático, el equipo monitorea el rendimiento del modelo para asegurarse de que siga funcionando como se espera, actualizando el modelo con nuevos datos o refinando el modelo según los comentarios de los usuarios.
Además, a menudo los equipos necesitan volver a una fase anterior (por ejemplo, volver de la evaluación del modelo al desarrollo del modelo). Esto es de esperar y debe considerarse una parte normal del ciclo de vida de la IA (y no un problema con el equipo de desarrollo de IA).
Importancia de cada etapa en el ciclo de vida del proyecto de IA
Cada etapa en el ciclo de vida del proyecto de IA cumple un papel vital. La fase de definición del problema establece la dirección del proyecto. La fase de adquisición y preparación de datos crea la base para la solución de IA. La fase de desarrollo y entrenamiento del modelo convierte esta base en una herramienta funcional. Luego, la fase de evaluación y refinamiento del modelo asegura que la herramienta/modelo cumpla con los estándares esperados. Finalmente, la implementación lleva la solución de IA a sus usuarios previstos y el mantenimiento hace que funcione sin problemas con el tiempo.
Además, los proyectos de IA a menudo necesitan adaptarse rápidamente a los cambios, ya sean cambios en los requisitos del proyecto, problemas inesperados con los datos o nuevos desarrollos en la tecnología de IA. Construir esta capacidad de adaptación en el ciclo de vida del proyecto puede ser difícil pero es crucial para el éxito a largo plazo del proyecto. Aquí es donde el uso de un marco ágil puede ayudar.
Beneficios de implementar un ciclo de vida de proyecto de IA sólido
Implementar un ciclo de vida de proyecto de IA estructurado tiene numerosos beneficios:
- Aumento de la tasa de éxito: Un ciclo de vida de proyecto sólido ayuda a garantizar que se siga cada paso necesario en el desarrollo de una solución de IA, lo que aumenta en gran medida la probabilidad de éxito del proyecto.
- Reducción de riesgos: Al detectar posibles problemas temprano en el proceso, un ciclo de vida de proyecto bien estructurado ayuda a mitigar los riesgos. Por ejemplo, durante la fase de definición del problema, si el problema no está claramente definido, el proyecto puede perder dirección. Identificar este riesgo desde el principio permite que los equipos se enfoquen nuevamente y eviten revisiones costosas y que consumen tiempo más adelante.
- Mejora de la eficiencia y productividad: Un ciclo de vida de proyecto estructurado optimiza el flujo de trabajo, asegurando que todos los miembros del equipo comprendan sus roles y responsabilidades en cada etapa. Esta claridad puede mejorar significativamente la eficiencia y productividad, reduciendo el tiempo de implementación.
- Mejora de la calidad de la solución de IA: Al aplicar exhaustividad y rigor en cada etapa, un ciclo de vida de proyecto bien definido mejora la calidad de la solución de IA final. La evaluación y el refinamiento rigurosos aseguran que la solución de IA funcione como se espera, mientras que el mantenimiento regular y las actualizaciones la mantienen funcionando sin problemas con el tiempo.
- Mejora de la asignación de recursos: Los proyectos de IA requieren recursos significativos, incluido el tiempo, la experiencia humana y la potencia informática. Identificar y equilibrar estos recursos en cada fase del ciclo de vida puede ser un desafío, pero ser explícito acerca de la asignación de recursos a lo largo del ciclo de vida puede ayudar al equipo a asignar los recursos apropiadamente.
Un ciclo de vida de IA bien definido puede ayudar a los equipos a planificar sus proyectos de IA de manera más efectiva, maximizando sus posibilidades de éxito y minimizando obstáculos potenciales.
Ejemplo de ciclo de vida de proyecto de IA
Veamos el ejemplo simple de cómo se utiliza el ciclo de vida de proyecto de IA en el desarrollo de un sistema de recomendación basado en IA (específicamente, el sistema de recomendación de Amazon para qué comprar):
Definición del problema:
El problema principal está claramente definido: mejorar la precisión de las recomendaciones de productos y, con ello, mejorar la experiencia de compra de los usuarios y aumentar las ventas.
Adquisición y preparación de datos:
Amazon recopila grandes cantidades de datos de los usuarios, incluidos el historial de navegación, el historial de compras y las calificaciones. Estos puntos de datos se pueden identificar como la información crítica necesaria y se recopilan y preparan para la fase de desarrollo del modelo.
Desarrollo y entrenamiento del modelo:
Amazon utiliza muchos modelos de aprendizaje automático, como el filtrado colaborativo, para crear su sistema de recomendación. Sus modelos se entrenan con los datos preparados para predecir los intereses de un cliente en función de las similitudes con otros clientes.
Evaluación y refinamiento del modelo:
El modelo se prueba exhaustivamente y sus predicciones se comparan con el comportamiento real de los clientes para evaluar su precisión. En función de estas pruebas, el modelo se refina y mejora continuamente para aumentar la precisión de sus recomendaciones.
Implementación:
Una vez que el modelo de recomendación cumple con el punto de referencia de rendimiento, se implementa en la plataforma de Amazon. El modelo ahora funciona en tiempo real, sugiriendo productos a los usuarios en función de su comportamiento de navegación y compra.
Operaciones de aprendizaje automático:
Después de la implementación, el modelo se monitorea y actualiza continuamente. A medida que el comportamiento y las preferencias de los usuarios evolucionan con el tiempo, el modelo se vuelve a entrenar y actualizar para asegurar que sus recomendaciones sigan siendo relevantes y precisas.
Este es un ejemplo del ciclo de vida de un proyecto de IA en acción, mostrando cómo cada etapa desempeña un papel importante en la entrega de una solución de IA exitosa. Este ciclo de vida de IA funciona igual de bien para construir/refinar modelos de IA generativos...
Iterar a través del ciclo de vida de la IA
Tener en cuenta que el ciclo de vida de la IA debe considerarse como un proceso iterativo que ofrece gradualmente una solución mejor. En otras palabras, cada una de las fases del ciclo de vida se revisa típicamente muchas veces a lo largo de un proyecto de IA.
En el contexto del ciclo de vida de un proyecto de IA, un MVP (Producto Mínimo Viable) es una versión simplificada de la solución de IA que se desarrolla lo más rápido posible para validar el concepto subyacente. Incluye solo las características suficientes para que los primeros clientes lo usen y brinden comentarios para el desarrollo futuro. Por ejemplo, en la fase de desarrollo y entrenamiento del modelo, en lugar de entrenar el modelo de IA en todo el conjunto de datos, un MVP podría entrenarse en un subconjunto de los datos para acelerar el proceso de desarrollo. Esto permite que el equipo valide rápidamente si su enfoque es viable antes de invertir más recursos.
Al aprovechar un MVP y recopilar comentarios de los usuarios, los equipos pueden identificar cualquier problema o área de mejora temprano en el proceso de desarrollo, lo que facilita realizar cambios y mejoras antes de implementar la solución completa.
Clave
Utilizar un ciclo de vida de proyecto de IA bien definido no debería ser opcional, debería ser parte integral del desarrollo exitoso de IA. Adoptar un enfoque de ciclo de vida puede mejorar significativamente la eficiencia, la productividad y el éxito general de los proyectos de IA, por lo que es una consideración esencial para cualquier equipo que se adentre en el entorno de la IA.
Para obtener más información sobre la gestión de proyectos de IA, explore nuestra publicación sobre 6 conceptos para liderar un equipo de IA.
O, si desea una capacitación más estructurada, explore nuestro curso de Gestión de Proyectos de IA, que explora más a fondo cómo hacer una gestión efectiva de proyectos de IA y construir sistemas de IA. Para satisfacer mejor sus necesidades, tenemos una variedad de cursos individuales y de equipo.
Si quieres conocer otras notas parecidas a Ciclo de vida de proyecto de ia: etapas clave y beneficios puedes visitar la categoría Inteligencia.