7 Lecciones para Construir Aplicaciones de IA Exitosas

Tabla de contenidos

1. Lección 1: Construyendo aplicaciones de IA
   • 1.1 Proceso de generación mejorada por recuperación
2. Lección 2: Navegando la privacidad de los datos
   • 2.1 Utilizando Azure Open AI
3. Lección 3: Adaptándose rápidamente
4. Lección 4: La importancia de los datos
5. Lección 5: Comenzar con una prueba de concepto
6. Lección 6: De la prueba de concepto a la producción
7. Lección 7: Habilidades necesarias para construir soluciones de IA

Lección 1: Construyendo aplicaciones de IA 💻

El proceso de construcción de aplicaciones de inteligencia artificial puede ser complejo, pero con el enfoque adecuado, se puede lograr con éxito. Una de las formas más efectivas de construir estas aplicaciones es a través de un proceso llamado generación mejorada por recuperación. Esto implica convertir datos de texto no estructurados en una representación numérica que se pueda utilizar para realizar búsquedas de similitud. Cuando un usuario interactúa con la IA, su pregunta se convierte en un vector de inserción, que se utiliza para buscar en la base de datos la información más relevante de los datos internos de la empresa. Esta información, junto con la pregunta, se envía al modelo de IA, lo que nos permite tener un mayor control sobre los resultados obtenidos.

Pros:

• Mayor control sobre los resultados obtenidos.
• Posibilidad de buscar y seleccionar la información más relevante.

Contras:

• Requiere un proceso de conversión y búsqueda adicional.

Lección 2: Navegando la privacidad de los datos 🔒

Uno de los desafíos más comunes al trabajar con IA es la preocupación por la privacidad de los datos. Los clientes suelen preocuparse por cómo se utilizarán sus datos y si se compartirán con terceros. Una solución sencilla y efectiva es utilizar Azure Open AI, una plataforma de nube desarrollada por Microsoft que permite mantener los datos dentro de su propia suscripción de Azure. Microsoft es transparente en cuanto al manejo de los datos y garantiza que no serán compartidos con otros clientes ni utilizados para mejorar los modelos de Open AI.

Pros:

• Seguridad y privacidad de los datos garantizada.
• Transparente y confiable debido a la asociación con Microsoft.

Contras:

• Requiere el uso de la plataforma Azure de Microsoft.

Lección 3: Adaptándose rápidamente 🚀

El campo de la IA está en constante evolución, con nuevos frameworks, actualizaciones y avances tecnológicos que surgen con frecuencia. Para tener éxito en este campo, es crucial adaptarse rápidamente y mantenerse actualizado. Esto implica estar dispuesto a aprender y explorar nuevas soluciones, incluso si eso implica cambiar de dirección en poco tiempo. La agilidad y la capacidad de aprendizaje continuo son clave para aprovechar al máximo las oportunidades en el campo de la IA.

Pros:

• Capacidad de mantenerse actualizado con las últimas tendencias y avances.
• Flexibilidad para adaptarse rápidamente a cambios tecnológicos.

Contras:

• Requiere inversión de tiempo y recursos en aprendizaje continuo.

Lección 4: La importancia de los datos 📊

Aunque los modelos de IA de gran tamaño vienen pre-entrenados y son bastante capaces, aún es necesario proporcionarles contexto para crear aplicaciones útiles. La información sobre cómo se estructuran y organizan los datos es fundamental para obtener resultados de calidad. A través del proceso de generación mejorada por recuperación explicado anteriormente, se demuestra que la calidad de los datos de entrada sigue siendo un factor fundamental para el éxito de las aplicaciones de IA. Además, para aquellos profesionales que ofrecen servicios de consultoría, es importante realizar una evaluación exhaustiva de la calidad de los datos del cliente antes de comenzar un proyecto.

Pros:

• Capacidad de ajustar los datos para obtener mejores resultados.
• Enfoque en la calidad de los datos para obtener resultados precisos.

Contras:

• Requiere un sólido control de la calidad de los datos de entrada.

Lección 5: Comenzar con una prueba de concepto 🧪

Cuando se trata de proyectos de IA, es recomendable comenzar con una prueba de concepto antes de embarcarse en un proyecto a gran escala. Comenzar con una prueba de concepto permite identificar posibles problemas y evaluar si la tecnología puede resolver eficazmente el problema que se desea abordar. Al enfocarse en un problema específico y trabajar de manera ágil, es posible obtener una retroalimentación rápida y asegurarse de que el desarrollo del proyecto vaya en la dirección correcta. El tiempo necesario para una prueba de concepto puede variar, pero generalmente una duración de cuatro a seis semanas es suficiente para obtener información y priorizar los casos de uso.

Pros:

• Identificar cualquier problema o limitación temprano en el proceso.
• Ahorro de tiempo y recursos al priorizar casos de uso.

Contras:

• Requiere una planificación cuidadosa y una gestión efectiva de la comunicación con los clientes.

Lección 6: De la prueba de concepto a la producción 🚀

La transición de la prueba de concepto a la producción puede ser un desafío debido a la naturaleza no determinista de los modelos de lenguaje a gran escala. Los modelos generan resultados variables según las entradas y las interacciones de los usuarios, lo que puede dificultar la estabilización del sistema cuando se expande a un entorno de producción. Es fundamental establecer un sistema de evaluación sólido para monitorear y evaluar los resultados de la IA en producción. Herramientas como Langsmith pueden ser útiles para monitorear el rendimiento y la estabilidad de los modelos a lo largo del tiempo. Esto permite detectar cambios y desviaciones en el rendimiento y tomar medidas correctivas.

Pros:

• Monitoreo y evaluación sólidos para garantizar un rendimiento estable.
• Detección temprana de cambios o desviaciones en el rendimiento.

Contras:

• Requiere una dedicación continua para el monitoreo y la evaluación.

Lección 7: Habilidades necesarias para construir soluciones de IA 🛠️

Para construir soluciones de IA exitosas, es necesario combinar habilidades de ingeniería de software con una mentalidad de científico de datos. La construcción de aplicaciones de IA implica trabajar con APIs, conectar sistemas y configurar fuentes de datos, lo cual se alinea con las habilidades de un ingeniero de software. Sin embargo, debido a la naturaleza de las predicciones no determinísticas de los modelos de IA, también es necesario tener una mentalidad de científico de datos para realizar experimentos, mejorar los datos y solucionar problemas de forma iterativa. Dependiendo de las necesidades del proyecto, puede ser necesario formar un equipo con profesionales en ingeniería de software, desarrollo de front-end y ciencia de datos para construir una solución integral.

Pros:

• Combinación de habilidades técnicas para construir soluciones efectivas.
• Posibilidad de formar equipos interdisciplinarios para abordar desafíos complejos.

Contras:

• Requiere la colaboración y coordinación de un equipo diverso.

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Aspectos destacados del artículo 🌟

• Aprender sobre generación mejorada por recuperación en la construcción de aplicaciones de IA.
• Utilizar Azure Open AI para proteger la privacidad de los datos.
• Adaptarse rápidamente a los cambios en el campo de la IA.
• La importancia de los datos en la construcción de aplicaciones de IA.
• Comenzar con una prueba de concepto para evaluar la viabilidad del proyecto.
• Superar los desafíos al pasar de la prueba de concepto a la producción.
• Las habilidades necesarias para construir soluciones de IA.

Estas son solo algunas de las lecciones y puntos clave que se abordan en el artículo completo.

Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Qué es generación mejorada por recuperación en la construcción de aplicaciones de IA? R: La generación mejorada por recuperación es un proceso en el que se convierten datos de texto no estructurados en una representación numérica para realizar búsquedas de similitud y obtener información relevante.

P: ¿Cómo se puede proteger la privacidad de los datos al utilizar Azure Open AI? R: Azure Open AI permite mantener los datos dentro de su propia suscripción de Azure, lo que garantiza la confidencialidad de los datos y evita compartirlos con terceros.

P: ¿Cuánto tiempo se necesita para una prueba de concepto en proyectos de IA? R: El tiempo necesario para una prueba de concepto puede variar, pero generalmente una duración de cuatro a seis semanas es suficiente para obtener información y evaluar la viabilidad del proyecto.

Estas son solo algunas preguntas frecuentes que se pueden plantear al leer sobre construcción de aplicaciones de IA. El artículo completo aborda más preguntas y brinda respuestas detalladas.

Recursos:

• Azure Open AI

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