{"id":12104,"date":"2024-11-26T10:28:01","date_gmt":"2024-11-26T10:28:01","guid":{"rendered":"https:\/\/komorebi.ai\/?p=12104"},"modified":"2024-11-26T10:44:48","modified_gmt":"2024-11-26T10:44:48","slug":"lecciones-aprendidas-del-desarrollo-de-ia-en-proyectos-reales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/komorebi.ai\/en\/lecciones-aprendidas-del-desarrollo-de-ia-en-proyectos-reales\/","title":{"rendered":"Lecciones aprendidas del desarrollo de IA en proyectos reales (I)"},"content":{"rendered":"
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Resaltamos nuestros aprendizajes en los proyectos de transferencia que hemos desarrollado en el mundo real, con V\u00edctor Gallego, cofundador de Komorebi AI y Director de Investigaci\u00f3n.\n

V\u00edctor es Doctor en Matem\u00e1ticas e Inform\u00e1tico y lidera algunos de los proyectos que ejecutamos en Komorebi AI. Adem\u00e1s, es muy activo publicando<\/a><\/strong> y compartiendo su trabajo aqu\u00ed<\/strong><\/a> y en Komorebi LAB<\/a>.<\/strong>\n

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\u00bfPor qu\u00e9 es tan complejo desarrollar sistemas de Machine Learning efectivos en el mundo real?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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El mundo real es complicado y no es tan simple como parece. Para crear sistemas funcionales, necesitamos definir qu\u00e9 queremos medir, convertir la realidad en datos y descubrir qu\u00e9 hace la diferencia.\n

Por ejemplo, tenemos un cliente financiero<\/strong> donde estamos desarrollando un sistema de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) dise\u00f1ado para mejorar la satisfacci\u00f3n y calidad del servicio al inversor.<\/strong> B\u00e1sicamente, utilizamos las interacciones de su CRM para detectar anomal\u00edas, personalizar experiencias, perfilar inversores y generar alertas y res\u00famenes peri\u00f3dicos.\n

\nEn este proyecto, la clasificaci\u00f3n de las tipolog\u00edas de los inversores implica m\u00e1s de 50 clases distintas, lo que refleja la naturaleza cambiante del comportamiento de los inversores. Aqu\u00ed es clave establecer objetivos claros y qu\u00e9 se necesita medir, con las partes interesadas en un enfoque colaborativo. Es como traducir lo que realmente quieren en un lenguaje que las m\u00e1quinas puedan entender.\n

\nCreo que al final del d\u00eda, la clave est\u00e1 en alinear nuestros esfuerzos con lo que el negocio realmente necesita y asegurar que la satisfacci\u00f3n del cliente sea nuestra mejor m\u00e9trica de \u00e9xito o dicho de otra manera, no perder de vista que el objetivo general es extraer informaci\u00f3n valiosa de un sistema CRM, en lugar de centrarse \u00fanicamente en m\u00e9tricas limitadas como la clasificaci\u00f3n de clases espec\u00edficas.\n
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Gestionar los trade-offs en los proyectos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Esto es inevitable. El ML implica elegir o equilibrar diferentes factores como el recall vs. precisi\u00f3n, tasas de acierto vs. velocidad vs. coste, etc. Se trata de encontrar el equilibrio adecuado para maximizar lo que el cliente necesita. \n

\nPor ejemplo, en un proyecto en el campo de la visi\u00f3n artificial<\/strong>, el objetivo era la revisi\u00f3n de fotograf\u00edas, ya que reduce los tiempos de intervenci\u00f3n humana<\/strong>. En este escenario, la clave era balancear la precisi\u00f3n y el recall. Quer\u00edamos asegurarnos de que las fotos elegidas para revisi\u00f3n fueran precisas, evitando que el modelo pareciera defectuoso. Al mismo tiempo, consideramos que en ciertas situaciones, como mejorar el prop\u00f3sito del cliente, era mejor tener un recall m\u00e1s alto, aunque signifique revisar m\u00e1s im\u00e1genes. \n

\nExplicar estos conceptos t\u00e9cnicos en t\u00e9rminos de falsos positivos y negativos fue crucial para que el cliente comprendiera las ventajas y desventajas, lo que les permiti\u00f3 tomar decisiones informadas sobre sus prioridades.\n

\nOtro equilibrio clave es entre velocidad y coste. Aunque los modelos de lenguaje m\u00e1s grandes, pueden dar mejores resultados, tambi\u00e9n pueden ser m\u00e1s lentos y caros. As\u00ed que, en algunos casos, optar por un modelo m\u00e1s peque\u00f1o y r\u00e1pido, podr\u00eda ser una decisi\u00f3n m\u00e1s acertada, especialmente si el coste y la inferencia son cruciales\nEl reto est\u00e1 en explicarle al cliente que a veces una soluci\u00f3n menos perfecta pero m\u00e1s eficiente puede ser mejor para sus necesidades, lo que les ayuda a tomar decisiones m\u00e1s informadas y orientadas a su contexto.\n
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Lo que la IA puede hacer y las expectativas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tNo siempre necesitas ML para resolver un problema: Si es determin\u00edstico, es decir, si unas reglas claras pueden resolver el problema, el aprendizaje autom\u00e1tico a\u00f1ade una complejidad innecesaria. A veces, estrategias simples como consultas SQL pueden ser suficientes. \n

\nTambi\u00e9n es crucial fijar expectativas realistas con los clientes desde el inicio, especialmente en proyectos exploratorios donde el resultado puede ser incierto. \n

\nEstos proyectos tienen sus l\u00edmites, y no siempre se pueden cumplir todos los par\u00e1metros deseados. Por eso, es fundamental establecer un calendario para la experimentaci\u00f3n y estar preparados para la posibilidad de no alcanzar ciertos objetivos. Al final, se trata de ser transparente con el cliente sobre lo que es realmente posible y lo que no, ahorrando tiempo y recursos tanto para ellos como para nosotros.\n

\nEs esencial definir objetivos claros, trabajar en colaboraci\u00f3n con las partes interesadas y gestionar expectativas.<\/strong> Cada proyecto tiene sus particularidades y la clave est\u00e1 en la transparencia, adecuar soluciones a las necesidades reales, y en la eficiencia m\u00e1s que en la perfecci\u00f3n absoluta\n

\n\u00bfQuieres aprovechar las capacidades de la Inteligencia Artificial en tu empresa? P\u00f3nte en contacto con nosotros en consulta@komorebi.ai<\/a><\/b>.<\/p> Estamos deseando conectar, aprender y crecer contigo.\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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