Los proyectos de inteligencia artificial y ML forman parte de muchas empresas. El desarrollo y crecimiento de este sector tecnológico no para de crecer y ha demostrado ser más que beneficioso para satisfacer las necesidades del mercado y las de las personas. En la actualidad gran parte de las aplicaciones móviles y de ordenadores que utilizamos a diario poseen motores de inteligencia artificial o ML, pero os preguntaréis ¿cómo se desarrolla un proyecto de inteligencia artificial y de machine learning en mi empresa?
Seguramente esto os parecerá algo difícil o complicado. A continuación descubriréis los primeros pasos para desarrollar proyectos de inteligencia artificial y ML.
Aspectos claves para desarrollar un proyecto de inteligencia artificial y ML
Desde los chatbox con los que recibimos ayuda y soporte en las páginas web, hasta los sistemas de recomendación de los servicios de streaming o los contenidos recomendados en redes sociales, todos ellos implican proyectos de inteligencia artificial. En algún momento del desarrollo de dichas plataformas o servicios se encontraban en un punto cero.
Seguramente invirtieron algunas cuantas horas Investigando opciones para iniciar. Acá presentamos algunas recomendaciones básicas para que vuestros proyectos de inteligencia artificial y ML inicie de forma segura y con posibilidades de éxito.
Planifica tus primeros pasos
Los proyectos de inteligencia artificial y ML requieren planificación. Es un proceso profundo de transformación que requerirá toma de decisiones importantes, por lo que lo más recomendable es tomar las cosas con un poco de calma. Es necesario plantear fases de evolución apegadas a la realidad para adquirir experiencia y poder desarrollar un proceso adecuado de validación de resultados. Esto también implica una inversión inteligente o gradual.
Construir sistemas escalables y con alta capacidad de conexión
Tomar la iniciativa con proyectos de inteligencia artificial debe ser un proceso muy bien pensado. No es algo recomendable crear un sistema de inteligencia artificial para un proceso extremadamente específico. Esto evita que creemos un proceso general y su avance será corto en el tiempo. Debéis aspirar a un proyecto global, sostenible en el tiempo, al cual puedas invertir tiempo de desarrollo y que crezca a medida de las necesidades de la empresa.
Inicie con la infraestructura tecnológica adecuada
El éxito de los proyectos de inteligencia artificial y ML depende en gran medida de la infraestructura tecnológica. Esta debe estar adaptada a las necesidades de la empresa. Antes de hacer grandes gastos en infraestructura avanzada, debemos asegurarnos de cubrir todas las necesidades básicas. Esto evita gastos innecesarios en elemento que no usaremos en el corto plazo y permitirá desarrollar de forma ordenada la IA.
Es vital tener un óptimo desempeño en el aprovechamiento del análisis de datos y el uso de la nube antes de dar el gran paso.
Datos como insumo vital de tus proyectos de inteligencia artificial
En la mayoría de los proyectos de inteligencia artificial los inicios son módulos de Machine Learning. Estos necesitan y dependen de los datos. Los datos que este módulo de aprendizaje automatizado tome, son los que suministrarán los resultados que buscamos. Es por esto que debemos garantizar que sean los adecuados. Es importante invertir la investigación y los recursos suficientes a determinar los datos a incluir en el modelo de ML, parte del éxito empieza en esta parte del proyecto.
Diseño de indicadores adecuados
Para tener un proyecto eficiente, debemos poder comprobar los avances. Como en todo proceso científico debemos tener una hipótesis sobre cómo mejorará nuestro objeto de estudio con la incorporación de nuestra IA. Es vital diseñar indicadores personalizados para estudiar las áreas que se verán vinculadas al proyecto de forma adecuada para tomar las previsiones necesarias para atender su crecimiento.
Esperamos que esta información sea de ayuda para iniciar con buen pie tus proyectos de inteligencia artificial y ML en tu empresa.
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