Planificar proyectos de Inteligencia Artificial (IA) requiere de procesos que involucran conocimientos técnicos y la colaboración de varios profesionales de diversas especialidades. De la idea original a la puesta en producción hay un largo camino que explorar. Una planificación bien realizada nos puede llevar a destino optimizando tiempos, costos y procesos.

En este artículo, analizaremos los pasos esenciales para planificar un proyecto de IA, desde entender las necesidades del cliente hasta la entrega final, las herramientas a utilizar, los lenguajes más adecuados y los roles que intervienen.

Definición de las necesidades del cliente

El primer paso en cualquier proyecto de IA es entender qué busca el cliente. La IA puede aplicarse en diversas áreas: automatización de tareas, análisis predictivo, procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora, y más. En mis asesorías a empresas siempre destaco que resulta crucial identificar los siguiente aspectos:

• Problema a resolver. ¿Qué aspecto específico del negocio necesita una solución?
• Objetivos. ¿Cuál es el resultado deseado? ¿Es mejorar la eficiencia, reducir costos, aumentar la precisión de predicciones? ¿Se necesita mejorar la interacción con el cliente? ¿Se busca incrementar las ventas?
• Datos disponibles. ¿El cliente tiene datos suficientes y de calidad? Un aspecto que destaco en mis reuniones con cada empresa que me consulta por el tema es que los proyectos de IA dependen de grandes cantidades de datos bien estructurados. Contar con información de baja calidad o mal estructurada puede resultar de manera negativa en el resultado final.
• Limitaciones. Este es un aspecto clave para analizar, ya que puede marcar los alcances del proyecto. Los limitantes pueden estar vinculados con presupuesto, recursos humanos, tiempo de desarrollo o limitaciones técnicas.

Identificación de herramientas y tecnologías

Planificar una proyecto de Inteligencia Artificial para una empresa es un desafío que involucra inversiones, pero que también puede permitir ahorrar costos operativos y brindar servicios innovadores. Desde este enfoque, una planificación adecuada y la traza de objetivos claros son las llaves del éxito.

Una vez definidos los objetivos, el siguiente paso es seleccionar las herramientas y tecnologías. Dependiendo del problema, puedes utilizar diferentes enfoques y plataformas para implementar la IA.

Lenguajes de programación

El desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial pueden ser llevados a cabo mediante diversos lenguajes de programación. Incluso puede ser necesario trabajar con más de un lenguaje, dependiendo de las necesidad del proyecto. Por esta razón no se puede mencionar un lenguaje como «único» para desarrollar soluciones basadas en Inteligencia artificial.

A continuación haré una selección de tres lenguajes que son clave y pueden resultar muy útil contar con conocimientos para este tipo de proyectos:

• Python: es el lenguaje más utilizado para proyectos de IA. Sus bibliotecas (como las que mencionaré más adelante), junto con su facilidad de uso y versatilidad, lo hacen la opción preferida por muchos desarrolladores de todo el mundo.
• R: usado principalmente para análisis estadístico y visualización de datos, es útil en proyectos de IA donde el análisis de datos es crítico.
• JavaScript: para integraciones IA en aplicaciones web, frameworks como TensorFlow.js permiten ejecutar modelos directamente en el navegador.

Herramientas y plataformas

A medida que avanzamos en la planificación, las bibliotecas y servicios que nos ayuden a resolver situaciones específicas serán fundamentales. A continuación analizaremos algunas de estas soluciones:

• Existen diversas bibliotecas enfocadas en resolver necesidades específicas. TensorFlow y PyTorch son bibliotecas muy populares de código abierto para machine learning y deep learning. TensorFlow es ampliamente usado en producción, mientras que PyTorch es preferido en investigación debido a su flexibilidad.
• Scikit-learn puede resultar ideal para proyectos más pequeños que requieren algoritmos de machine learning tradicionales como regresiones, árboles de decisión, y clustering.
• Por su parte, Keras es una alternativa que facilita la creación de redes neuronales sobre TensorFlow.
• Si necesitamos una biblioteca enfocada en la visión por computadora, aquí encontraremos una buena opción si trabajamos con OpenCV.
• NLTK y SpaCy son alternativas usadas para el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Las plataformas en la nube que ofrecen servicios preentrenados y herramientas para entrenar modelos personalizados son otro factor clave. Soluciones como las que brindan AWS, Google Cloud o Azure, son algunas de las alternativas que podemos evaluar, según las necesidades y alcances de cada proyecto..

Integraciones

Cuando trabajamos en la planificación de la arquitectura de un proyecto a escala, debemos considerar cómo la IA se integrará con otras partes del sistema. También debemos pensar cómo interactuará con el usuario final. A continuación analizamos algunos puntos clave:

• Entrada y salida de datos. Esto define cómo se recolectarán los datos y cómo se alimentará al modelo. Esto puede ser desde una base de datos, APIs externas o sensores en tiempo real.
• Preprocesamiento de datos. La limpieza y transformación de los datos es esencial antes de alimentar al modelo. Técnicas como normalización, eliminación de valores nulos o codificación de variables categóricas deben planificarse. Claro está que, cada proyecto necesita una análisis a medida, partiendo de los datos existentes.
• Modelo de IA. Una vez preprocesados los datos, selecciona y entrena el modelo adecuado. En proyectos complejos, este paso puede implicar la experimentación con diferentes algoritmos y la optimización de hiperparámetros. Esto es parte central del proyecto y la elección correcta es una de las claves del éxito. Pero también resulta importante estar al día con las novedades en este campo y estar dispuestos a una actualización cuando esto nos ofrezca mejoras.
• Deploy del modelo. Desde el punto de vista desarrollo es un aspecto crucial planificar cómo se integrará el modelo entrenado en la aplicación final. Para esto, podemos emplear contenedores con Docker, APIs REST para servir el modelo o incluso desplegarlo en servicios de machine learning en la nube.
• Monitoreo y mantenimiento. Una vez en producción, el modelo debe ser monitoreado para asegurar que sigue funcionando correctamente. La IA puede degradarse si los datos cambian con el tiempo, por lo que puede ser necesario reentrenar el modelo periódicamente. Y, como mencionaba anteriormente, pueden surgir modelos base que impliquen un salto de calidad, por lo cual es importante dejar la puerta abierta actualizaciones y mejoras.

Profesionales involucrados

Planificar proyectos de Inteligencia Artificial exitoso requiere la colaboración de varios profesionales con diferentes habilidades:

• Análisis de datos. Aquí se podrá necesitar de personas capaces de analizar los datos, preprocesarlos y entrenar el modelo de IA. En este campo serán necesarios profesionales con experiencia en estadística y machine learning para desarrollar soluciones. También serán importantes las personas que puedan desarrollar y mantener la infraestructura de datos, asegurándose de que el flujo de datos entre sistemas sea continuo y confiable.
• Especialista en machine learning. Aquí se requiere de un profesional que pueda tomar los modelos creados por el científico de datos y los optimiza para que puedan desplegarse en un entorno de producción.
• Desarrollador de software. En este apartado se puede requerir de un equipo con diferentes habilidades. Tal como mencionaba anteriormente, se puede necesitar trabajar con diferentes lenguajes, bibliotecas e integraciones, según el proyecto. Este equipo debe desarrollar interfaces de usuario y se asegurarse que el modelo se integre sin problemas con las plataformas existentes.
• Especialista en UX/UI. Este punto se vincula con el diseño de la interfaz, su eficiencia, accesibilidad y usabilidad. La persona encargada de estos aspectos se asegura de que las interacciones del usuario con la IA sean claras y efectivas. Esto es crucial si la IA se presenta como una interfaz que los usuarios utilizarán directamente.
• Gestor de proyectos. Es la persona que coordina todo el proyecto, asegurando que los plazos se cumplan, que la comunicación entre equipos sea fluida y que el cliente esté informado del progreso.

Los puntos anteriores describen equipos y roles generales para un proyecto. La experiencia de haber estado vinculado en diversos desarrollos me permite afirmar que para cada necesidad se requiere un análisis específico y profundo. Optimizar el proyecto también implica elegir a los profesionales y armar los equipos de manera precisa y estudiada.

Validación y feedback del cliente

Al trabajar con clientes es importante validar y tenerlos al tanto del proceso que estamos llevando a cabo en los momentos justos. Planificar proyectos de Inteligencia Artificial tiene muchos puntos en común con otro tipo de productos, y la interacción eficiente con el cliente resulta clave para no encontrarnos al final con aspectos no contemplados.

Durante todo el proceso, es vital mantener una comunicación constante con el cliente. Realiza pruebas en fases tempranas del proyecto, lo que se conoce como mínimo producto viable. Esto te permitirá validar las hipótesis iniciales y ajustar el enfoque según el feedback recibido.

La fase final debe incluir la evaluación del modelo y la solución de IA por parte del cliente para asegurarse de que cumple con sus expectativas y necesidades reales.

En conclusión

Planificar proyectos de Inteligencia Artificial implica un enfoque interdisciplinario y una atención cuidadosa a cada etapa del desarrollo. Desde la recolección de datos hasta el despliegue, cada paso es crucial para garantizar que la solución propuesta funcione de manera óptima y aporte valor al cliente. Además, contar con un equipo multidisciplinario asegura que cada aspecto técnico y práctico sea cubierto de manera efectiva.

Por último, la elección de las herramientas adecuadas y una visión clara de las integraciones desde el principio permitirán evitar obstáculos y garantizar el éxito del proyecto.