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Entrándole” a la IA: ¿Cuáles serían los primeros pasos para aprovecharla?

2 agosto, 2024 by William Abrego

“La inteligencia artificial no es ni buena ni mala, es una herramienta, es una tecnología para que la usemos”.

Oren Etzioni

Agradezco la colaboración e ideas de Diana Servín y Santiago Hernández.

En las últimas columnas hemos hablado de inteligencia artificial (IA), ya que no se trata simplemente de un tema de “moda”, al contrario; es, de hecho, una nueva revolución al estilo de la revolución industrial que inició en el siglo XIX.

La IA llegó para quedarse, y quien se resista a este cambio, se volverá obsoleto.

Pero, ¿cómo aprovecharla? Aunque esto puede parecer una tarea compleja, siguiendo los pasos adecuados, comiences a explorarla y a utilizar sus capacidades de manera eficaz. Este es un enfoque básico para que puedas iniciarte en su uso:

1. Entender los fundamentos

• Aprender conceptos básicos. Familiarízate con los conceptos clave de la IA, como aprendizaje automático (machine learning), redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural (NLP), y visión por computadora. Hay numerosos cursos y tutoriales que pueden ayudarte a comprender estos términos.

2. Identificar problemas o necesidades

• Detección de casos de uso. Piensa en cómo la IA puede ayudar en tu ámbito profesional o personal. Por ejemplo, mejorar la eficiencia operativa, analizar grandes volúmenes de datos o automatizar tareas repetitivas. Identificar problemas específicos que la IA pueda resolver es crucial para su implementación efectiva.

3. Adquirir herramientas y plataformas

• Seleccionar herramientas. Existen muchas herramientas y plataformas que facilitan el uso de la IA, como TensorFlow, PyTorch, IBM Watson y servicios de IA en la nube como Azure AI y Gemini, la IA de Google. Escoger una plataforma depende de tus necesidades específicas, de tus recursos disponibles y del nivel de habilidad técnica que requieres.

4. Recolectar y preparar datos

• Importancia de los datos. La IA depende de datos de calidad para aprender y hacer predicciones, recordemos el viejo adagio: “garbage in, garbage out”. Recolecta datos relevantes y asegúrate de que estén bien organizados, etiquetados y limpios. Los datos pueden provenir de tus sistemas internos, bases de datos públicas o ser adquiridos de terceros.

5. Desarrollar y entrenar modelos

• Construcción de modelos. Empieza con modelos básicos y luego avanza a otros más complejos a medida que vayas adquiriendo experiencia, habilidad y confianza. Hay modelos preentrenados que puedes usar como punto de partida y adaptar a tus necesidades específicas mediante técnicas de transferencia de aprendizaje.

6. Evaluación y optimización

• Evaluar el rendimiento. Evalúa los modelos utilizando métricas adecuadas para tu caso de uso, como precisión, recall, F1-score, entre otros. Identifica áreas de mejora y ajusta los modelos en consecuencia. Este es un proceso iterativo que puede involucrar ajustes de hiperparámetros, incorporación de más datos, o incluso cambios en la arquitectura del modelo.

7. Implementación y mantenimiento

• Despliegue del modelo. Una vez que estés satisfecho con el rendimiento del modelo, puedes implementarlo en tu entorno operativo. Esto puede implicar su integración en aplicaciones existentes o la creación de nuevas soluciones. Además, planifica bien el mantenimiento y la actualización del modelo (esto es muy importante), ya que el rendimiento puede degradarse con el tiempo si no se adapta a nuevos datos o cambios en el entorno.

8. Aprendizaje continuo

• Mantenerse actualizado. La IA es un campo en constante evolución. Participa en comunidades, foros y cursos para mantenerte al día con las últimas tendencias y desarrollos. Esto te permitirá mejorar continuamente tus habilidades y la eficacia de las soluciones de IA que implementes.

Estos pasos te proporcionarán una base sólida para comenzar a utilizar la IA. A medida que adquieras experiencia, podrás explorar técnicas más avanzadas y aplicaciones especializadas que se adapten mejor a tus objetivos.

Y hay que lanzarse pues, como dicen algunos filósofos, quien no actúa, no se equívoca, pero tampoco aprende, y se aprende (hay que reconocerlo) equivocándose y corrigiendo. No te quedes “afuera”, éntrale a la IA.

William Abrego
William Abrego

Soy William Abrego, me uní como ejecutivo de SEO y me abrí camino hasta el puesto de Gerente Asociado de Marketing Digital en 5 años en Prudour Pvt. Ltd. Tengo un conocimiento profundo de SEO en la página y fuera de la página, así como herramientas de marketing de contenido y diferentes estrategias de SEO para promover informes de investigación de mercado y monitorear el tráfico del sitio web, los resultados de búsqueda y el desarrollo de estrategias. Creo que soy el candidato adecuado para este perfil ya que tengo las habilidades y experiencia requeridas.

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