Cómo resolvemos los problemas de desarrollo de IA que seguramente encontrará

La mayoría del entorno de desarrollo de software tradicional y convencional sigue las fases habituales que incluyen análisis, planificación, diseño, construcción, control de calidad e implementación.

El entorno de desarrollo de la inteligencia artificial , sin embargo, funciona de otra manera. En el caso de los proyectos de IA, el desarrollo se centra en identificar la fuente de datos y recopilarlos, limpiarlos y convertirlos en información. Tal enfoque requiere una mentalidad y un conjunto de habilidades diferentes.

Esta falta de convencionalismo que está interconectada en proyectos de inteligencia artificial viene con un nuevo conjunto de problemas y respuestas sobre cómo resolver los desafíos de desarrollo de IA .

Nuestro equipo de especialistas en desarrollo de inteligencia artificial ha trabajado en alrededor de 7 soluciones completas y más de 17 POC, sin que dos pertenezcan a la misma industria. La exposición del trabajo nos ha dejado algunas cosas muy claras:

1. No puede esperar que el resultado de su proyecto de desarrollo de software de IA sea ​​el mismo que el de un producto convencional, ya que con la IA, el juego se trata más de éxitos y pruebas.
2. Podrá implementar mejor las estrategias y programas de IA en su negocio cuando todo el equipo esté a bordo, y no solo los técnicos.
3. Al igual que en el caso de los proyectos de aplicaciones que no son de IA, las limitaciones en el caso de los proyectos de IA también varían de una idea a otra. Pero hay algunos desafíos y soluciones de desarrollo de IA que son similares en todos los productos.

Profundizando en el tercer aprendizaje, hay problemas que son similares en todos los productos, sin importar qué idea los respalde. Independientemente de la aplicación que estuviéramos desarrollando, encontramos estos problemas, por lo que es seguro asumir que son recurrentes.

Con el fin de imbuir a los empresarios de un enfoque proactivo, los ingenieros de datos han enumerado los problemas que ocurren comúnmente para adoptar los servicios de desarrollo de IA junto con su visión frente a las dificultades y oportunidades de cada inteligencia artificial individual.

Desafíos y soluciones de desarrollo de IA

1. Problemas de recopilación y gestión de datos

La afirmación de que el sistema de IA es tan bueno como los datos en los que se basa, aunque es común, tiene varios problemas inherentes. Los problemas que surgen en este frente son principalmente en términos de recopilación de datos y su refinamiento. Pero también hay otros desafíos, como:

A. Calidad y cantidad de datos

Como se mencionó anteriormente, la calidad del sistema de IA depende en gran medida de la cantidad y la calidad de los datos que se introducen en el sistema. Para identificar patrones y comportarse como se espera de ella, la IA necesita muchos datos de calidad.

En Appinventiv , comenzamos el proceso para implementar estrategias y programas de IA enumerando los datos que tenemos y los datos que el modelo necesita para operar. Para hacer eso, usamos datos abiertos y la búsqueda de conjuntos de datos de Google para obtener acceso a los datos que ayudan a entrenar el modelo.

• Etiquetado de datos

Hasta hace unos años, la mayoría de los datos eran textuales y estructurados. Pero con el inicio de la experiencia del cliente omnicanal y el Internet de las cosas, el tipo de datos que se alimenta en el sistema comercial está mayormente desestructurado. El problema es que la mayoría de los sistemas de IA están capacitados para trabajar con conjuntos de datos supervisados.

En Appinventiv , utilizamos múltiples enfoques para manejar el etiquetado de datos, que giran principalmente en torno a la programación de datos y el etiquetado sintético, el sistema de bucle de retroalimentación, etc. al responder cómo resolver los desafíos de desarrollo de IA .

• Sesgo de datos

Las historias sobre el sesgo de la IA están muy extendidas. La pregunta es cómo sucede eso, especialmente porque la tecnología no es consciente y, por lo tanto, no puede tener malas intenciones, ¿verdad?

El sesgo se fomenta a partir de datos recopilados incorrectamente. Este es el resultado final. Cuando la fuente de los datos está sesgada, el sistema se vuelve discriminatorio.

Analizamos todos los datos, asegurándonos de que sean imparciales desde el principio. De esta manera, cuando ingresan al sistema de IA, no hay posibilidad de sesgos en la imagen.

• Aprendizaje centrado en casos

La inteligencia humana nos permite aplicar la experiencia de un campo a otro. No es algo que la IA pueda manejar con facilidad.

Las herramientas impulsadas por IA para empresas están especializadas. Se supone que debe llevar a cabo una tarea con una sola mano. A juzgar por su complejidad central, puede ser muy difícil para AI usar la experiencia que obtuvo de un proyecto para usarla en otro.

Utilizamos un enfoque de aprendizaje por transferencia en el que entrenamos el modelo de IA para realizar una tarea y luego aplicamos el aprendizaje a una actividad similar. Significa que el modelo ideado para la tarea A puede usarse más tarde como punto de partida para el modelo de la tarea B.

2. Cuestiones centradas en las personas

Incluso en medio de la adopción generalizada de IA, se cuentan los recursos humanos que se sienten cómodos trabajando con la tecnología. Esto, a su vez, provoca una serie de desafíos persistentes para las empresas, tanto a corto como a largo plazo, cuando crean aplicaciones basadas en IA .

• Ausencia de entendimiento entre los empleados no técnicos

La implementación de la IA exige que la gerencia comprenda las tecnologías de la IA, sus oportunidades y limitaciones, etc. La ausencia de conocimientos técnicos dificulta la correcta adopción de la IA en los negocios, en lugares donde, de hecho, puede tener un impacto.

• Rareza de especialistas de campo.

Lo que la industria de la IA necesita son expertos que tengan la combinación de comprensión técnica y conocimiento del mercado para problemas y técnicas de IA . El problema es que encontrar recursos internos a tiempo completo que tengan la combinación de ambos es realmente difícil, especialmente con el talento de contratación del grupo FAMGA que tiene las habilidades básicas necesarias para el desarrollo de software de IA.

Esta es la razón número uno por la que las empresas a menudo subcontratan el desarrollo de su solución de IA a una empresa de desarrollo de aplicaciones de IA como la nuestra, que está formada por un equipo de expertos que también tienen un conocimiento profundo de las industrias.

3. Desafíos de la integración

Agregar o integrar Inteligencia Artificial en su sistema actual es un proceso mucho más complicado que agregar un complemento en su navegador. Existen múltiples elementos e interfaces que deben configurarse para abordar las necesidades de su negocio.

Nuestro equipo de científicos de datos considera sus necesidades individuales de infraestructura de datos, el etiquetado de datos, el almacenamiento y el proceso de alimentación de datos en el sistema, para que no tenga que enfrentarse a ningún desafío de implementación de aplicaciones de IA de inicio . También trabajamos en entrenar el modelo y probar la efectividad de la IA, desarrollando así un circuito de retroalimentación para mejorar los modelos en base a las acciones de las personas.

4. Capacidades de infraestructura

El manejo de datos y su computación, almacenamiento, escalado, seguridad, extensibilidad, etc., son todos necesarios para que las empresas implementen soluciones de IA. El éxito de una empresa cuando implementa una solución de IA comienza con responder qué tan adecuado es su entorno de infraestructura y qué tan bien admite las cargas de trabajo y las aplicaciones de IA. La respuesta, lamentablemente, también es uno de los mayores desafíos empresariales de IA .

Hay algunas cosas de las que nuestros analistas comerciales toman nota en las primeras etapas:

• La combinación adecuada de capacidades de almacenamiento y procesamiento de alta velocidad para admitir modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
• El mejor software que se puede optimizar y ajustar para adaptarse al hardware subyacente.
• Una interfaz que gestiona la mayoría de los componentes y piezas móviles.
• Una infraestructura que se puede implementar en la nube o en el centro de datos local para optimizar el rendimiento.

5. Falta de habilidades multitarea

Los modelos de Deep Learning son extremadamente entrenables. Una vez que finaliza la capacitación, puede estar seguro de que la solución hará mejor su tarea, ya sea identificando objetos o recomendando productos en función del historial de búsqueda de sus clientes.

Este es uno de los mayores problemas de la IA cuando desea que el sistema realice múltiples tareas. Por ejemplo, cuando desea que la IA identifique a la persona en un video y rastree los orígenes de la canción que se reproduce en segundo plano, se perderá la eficiencia.

Una solución a este problema, que han identificado nuestros ingenieros de datos, es el uso de redes neuronales progresivas . Significa, conexión de modelos separados de aprendizaje profundo de manera que los bits de información puedan pasar fácilmente. Aunque todavía tenemos que aplicar el modelo en la práctica, se ha demostrado que el método es extremadamente útil en el desarrollo de brazos robóticos, acelerando su aprendizaje de semanas a solo un día.

Esta fue nuestra opinión sobre los desafíos y soluciones de desarrollo de la IA. Pero los consejos para superar las dificultades de desarrollo de la IA no terminan solo con estos. A medida que se sumerja en el mundo del diseño y la implementación de proyectos de IA, descubrirá que la implementación de problemas de IA para resolver y proporcionar respuestas a los negocios se reduce en última instancia al conjunto de habilidades y la comprensión técnica + comercial que tiene su empresa asociada de desarrollo de Inteligencia Artificial.

6. Interacción a nivel humano

Este es posiblemente el principal desafío en IA, uno que ha puesto a los investigadores al límite de los servicios de IA en organizaciones y nuevos negocios. Estas organizaciones pueden presumir de una precisión superior al 90%, sin embargo, las personas pueden mejorar en todas estas situaciones. Por ejemplo, permita que nuestro modelo prediga si la imagen es de un perro o un gato. El ser humano puede prever la salida correcta cada vez sin fallar, logrando una asombrosa precisión de más del 99%.

Para que un modelo de aprendizaje profundo tenga un rendimiento similar, se requeriría un ajuste notable, un avance de hiperparámetros, un gran conjunto de datos y un algoritmo bien definido y preciso, junto con una potencia de procesamiento robusta, capacitación continua en los datos del tren y pruebas en los datos de prueba. Eso suena como un montón de trabajo, y en realidad es varias veces más problemático de lo que parece.

Una solución única que puede intentar para no hacer todo el trabajo difícil es simplemente utilizar una organización especializada, ya que pueden preparar modelos explícitos de aprendizaje profundo utilizando modelos previamente entrenados. Están entrenados en una gran cantidad de imágenes y se ajustan para obtener la mayor precisión.

7. Escasez de datos

Dado que las principales empresas como Google, Facebook y Apple enfrentan cargos por el uso no ético de los datos generados por los usuarios, varios países, como India, están utilizando reglas de TI estrictas para restringir el flujo. Por lo tanto, estas empresas ahora enfrentan el problema de usar datos locales para desarrollar aplicaciones para el mundo, y eso resultaría en un sesgo.

Con grandes organizaciones, como Google, Facebook y Apple lidiando con acusaciones relacionadas con la utilización poco ética de los datos generados por los usuarios, diferentes naciones, como India, están utilizando reglas de TI severas para limitar el flujo de datos. Por lo tanto, estas organizaciones actualmente se ocupan de la cuestión de utilizar información local cercana para crear aplicaciones para el mundo, y eso traería como resultado un sesgo.

Los datos son un aspecto vital de la IA, y la información etiquetada se utiliza para entrenar máquinas para que aprendan y hagan predicciones. Algunas organizaciones están tratando de inventar nuevas estrategias y se centran en desarrollar modelos de IA que puedan brindar resultados precisos independientemente de la escasez de datos. Con datos unilaterales o información sesgada, todo el sistema podría volverse defectuoso.

Pensamientos concluyentes

Con una demanda cada vez mayor de aplicaciones únicas, seguras y adaptables, existe una tensión tremenda en la comunidad de desarrollo. En tales casos, la adopción de tecnología de IA brindará soluciones básicas y un lugar favorable para generar innovación. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son sin duda el futuro de la programación y el desarrollo de software, y adoptarlos es la mejor opción para las organizaciones.

El proceso de desarrollo de la aplicación comprende una serie de actividades y un experto para realizarlo. El desarrollo contribuye significativamente a que los diferentes factores del desarrollo de IA en función de la ubicación, como el factor de precio, el desarrollo, las herramientas, etc., dependan de un lugar a otro, desde los servicios de desarrollo de IA en EE. UU. hasta los servicios en otras partes del mundo.

Preguntas frecuentes sobre los desafíos y soluciones de desarrollo de la IA

P. ¿A qué desafíos se enfrentan las empresas al implementar la IA?

Hay una serie de problemas a los que se enfrentan las empresas cuando implementan la IA en sus negocios. Éstos son algunos de ellos -

• Recopilación y refinamiento de datos
• Falta de habilidades
• Desafíos de integración
• Capacidades de infraestructura

P. ¿Cómo resolver los desafíos de desarrollo de IA?

Las soluciones a los problemas de desarrollo de la IA se reducen en última instancia a la asociación con un equipo de expertos en IA capacitados y la comprensión de los usuarios y el mercado en el que se centrará la solución.

P. ¿Cuáles son las principales preocupaciones éticas sobre el uso de la IA?

Estas son algunas de las preocupaciones éticas más destacadas en torno a la inteligencia artificial: pérdida de trabajos, parcialidad, el alcance de la IA cometiendo errores graves a gran escala, la probabilidad de que las personas manipulen los conjuntos de datos para satisfacer sus motivos ocultos.