Los desafíos del desarrollo de productos de IA

Jul 30, 2023

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10 de agosto de 2023 Lectura de 3 minutos

por

Ben Linders

El desarrollo de productos de inteligencia artificial (IA) implica crear modelos y alimentarlos con datos para entrenarlos, probarlos e implementarlos. Los ingenieros de software pueden apoyar la adopción de la IA y el aprendizaje automático (ML) en las empresas al desarrollar una comprensión de las tecnologías, fomentar la experimentación y garantizar el cumplimiento de las regulaciones y estándares éticos.

Zorina Alliata habló sobre el desarrollo de productos de IA en OOP 2023 Digital.

Para crear productos de IA, como software de pronóstico o motores de recomendación, tenemos que crear modelos basados ​​en patrones en datos históricos, explicó Alliata. Para desarrollar estos modelos, utilizamos técnicas de desarrollo diferentes al desarrollo de software normal. Por ejemplo, hay muchas incógnitas, procesos iterativos y misterios que se pueden encontrar al analizar los datos, dijo Alliata.

Según Alliata, el proceso de aprendizaje automático se basa en los siguientes pasos:

Los datos son extremadamente importantes, argumentó Alliata. Los algoritmos requieren una gran cantidad de datos para aprender patrones. Tener suficientes datos, datos limpios, datos justos y confiables es un nuevo nivel de procesamiento que no hicimos en esta medida en el pasado, dijo.

El resultado del desarrollo del producto, el modelo, es una serie de algoritmos que identifican diversa información en el océano de datos, y la mayoría de las veces los científicos de datos tienen que probar varios algoritmos para ver cuál funciona mejor en cada caso de uso, mencionó Alliata. . Esto introduce la necesidad de iterar y probar varios enfoques, por lo que los líderes de equipo deben comprender que deben dejar suficiente tiempo durante la fase de modelado.

Alliata dijo que una vez que se entrega un producto de IA, también necesita cuidado y monitoreo constantes para asegurarse de que aún funcione de manera óptima, ya que los patrones pueden cambiar. En ocasiones, será necesario volver a entrenar el modelo para que pueda aprender de los datos más recientes proporcionados por los consumidores, así como de la retroalimentación de su propio comportamiento y desempeño.

Los ingenieros de software pueden contribuir a la adopción de IA y ML en sus empresas al comprender estas nuevas tecnologías y sus desafíos específicos, dijo Alliata. Los ingenieros de software también pueden ayudar a crear un entorno que fomente la experimentación y el aprendizaje, y brindar orientación sobre las mejores prácticas para el desarrollo de la IA, añadió.

Además, los ingenieros de software pueden ayudar a garantizar que los modelos de aprendizaje automático cumplan con las regulaciones y estándares éticos pertinentes. Establecer estándares y un modelo operativo claro permitirá una mejor comunicación y colaboración entre todos los equipos, técnicos y comerciales, concluyó Alliata.

InfoQ entrevistó a Zorina Alliata sobre el desarrollo de productos de IA.

InfoQ: ¿Cómo se relacionan las transformaciones de la IA con la agilidad?

Zorina Alliata : Las transformaciones de la IA se relacionan con la agilidad en el sentido de que ambas implican un proceso de transición. Los líderes ágiles pueden desempeñar un papel importante en las transformaciones de la IA al promover presupuestos ajustados, equipos ágiles y equipos de equipos, entrega ágil que falla rápidamente e informes específicos para mostrar el valor entregado.

Los líderes ágiles aportan valor a la transformación de la IA al utilizar su experiencia ágil en la gestión de programas y contenidos de capacitación, promoviendo la excelencia técnica, verificando las características de cumplimiento/sesgo/imparcialidad y proponiendo cambios según sea necesario en los procesos actuales para permitir la escalabilidad.

Los líderes ágiles también saben cómo entregar correctamente y a tiempo, crear métricas para KPI y tendencias importantes y brindar visibilidad del trabajo. Todas estas habilidades son muy útiles y necesarias durante una transformación de la IA.

InfoQ: ¿Qué ha aprendido de la entrega de productos de IA?

Alliata : Existe la posibilidad de que los datos se modifiquen en el futuro, ¡algo que descubrí por las malas! Esto sucede, por ejemplo, cuando aplicamos una corrección de datos y sin darnos cuenta cambiamos registros antiguos, aunque sea ligeramente. Luego, entrenamos el modelo de ML con esos datos antiguos, esperando que haya capturado el estado en el momento en que se registraron, cuando en realidad los datos han cambiado.

Luego está la infraestructura: es necesario entrenar el modelo, luego publicarlo y luego mantenerlo actualizado. El entorno y las herramientas que utiliza para escribir modelos de ML y monitorearlos deben cumplir con los estándares de seguridad y los requisitos reglamentarios de su empresa. La infraestructura es diferente para los productos de IA y ML, y requerirá algunas inversiones iniciales, así como funciones de apoyo especializadas, como ingenieros de aprendizaje automático.

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