Si bien los modelos pre-entrenados son ideales para resolver problemas comunes de manera rápida, muchas empresas requieren soluciones más ajustadas a sus necesidades específicas. Aquí es donde entra en juego la IA personalizada: la capacidad de construir modelos de inteligencia artificial adaptados a las particularidades de cada negocio y sus datos. Crear modelos propios permite a las organizaciones entrenar sus algoritmos con datos únicos, mejorar la precisión y obtener soluciones altamente personalizadas que optimizan procesos específicos.

¿Qué implica construir un modelo personalizado de IA?

Construir un modelo de IA personalizado requiere seguir varias etapas clave para asegurar que el modelo esté alineado con los objetivos de la empresa:

1. Definición del problema: Es esencial entender qué se quiere resolver con IA. Este paso involucra identificar claramente las preguntas que el modelo debe responder y las decisiones que la IA ayudará a tomar.
2. Recolección y preparación de datos: Los datos son el recurso más importante en un proyecto de IA. Se debe reunir una cantidad significativa de datos, limpiarlos y prepararlos para el entrenamiento del modelo. En esta etapa, se deciden las características (features) que el modelo utilizará para realizar predicciones.
3. Selección del algoritmo: Dependiendo de la naturaleza del problema, los equipos deben elegir un algoritmo de aprendizaje automático que se ajuste mejor a sus datos y objetivo. Esto puede incluir modelos de clasificación, regresión, clustering, entre otros.
4. Entrenamiento del modelo: Con los datos preparados, el modelo se entrena ajustando sus parámetros para minimizar errores y mejorar la precisión de las predicciones.
5. Evaluación del modelo: Una vez entrenado, el modelo se evalúa utilizando datos de prueba que no fueron utilizados durante el entrenamiento.
6. Ajuste y optimización: Si el rendimiento del modelo es insatisfactorio, se ajustan los hiperparámetros del algoritmo, se prueban diferentes enfoques o se utilizan técnicas avanzadas como la validación cruzada para mejorar el rendimiento.
7. Implementación y mantenimiento: Cuando el modelo ha alcanzado un rendimiento aceptable, se implementa en un entorno real para hacer predicciones o tomar decisiones en el mundo real.

En la sección 12 de este curso, llamado “Diseño de un enfoque de Aprendizaje Automático (AA)”, abordaremos en detalle el paso a paso para construir un modelo personalizado de IA (y lo pondrás en práctica).

Herramientas y plataformas para crear modelos personalizados

Hoy en día, muchas plataformas han simplificado el proceso de creación de modelos personalizados, proporcionando interfaces gráficas o pipelines automatizados que permiten desarrollar soluciones sin necesidad de un profundo conocimiento de algoritmos.

Azure Custom Vision

Azure Custom Vision es una plataforma de Microsoft que permite crear modelos personalizados de visión por computadora. Su principal ventaja es la facilidad de uso: las empresas pueden cargar sus propios conjuntos de imágenes, etiquetarlas y entrenar un modelo de manera automática. A través de una interfaz gráfica, es posible ajustar las configuraciones sin escribir código, lo que lo hace accesible para equipos no especializados en IA.

Ejemplo de uso: Una fábrica que desea automatizar la inspección de calidad puede usar Azure Custom Vision para entrenar un modelo que identifique defectos en productos. Al utilizar imágenes de productos defectuosos y sin defectos, el sistema aprende a detectar imperfecciones en tiempo real.

Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning Studio ofrece un entorno completo para crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning. A diferencia de Custom Vision, esta herramienta permite trabajar con datos más diversos y tareas más complejas, como la clasificación o la regresión. Los usuarios pueden arrastrar y soltar componentes para construir el pipeline de entrenamiento, lo que reduce la necesidad de programar manualmente, pero sigue siendo lo suficientemente flexible para proyectos más técnicos.

Ejemplo de uso: Un equipo de científicos de datos de una institución financiera puede utilizar esta plataforma para desarrollar un modelo que prediga el riesgo de crédito de los solicitantes de préstamos. El modelo se entrena con datos históricos y, una vez validado, se despliega para evaluar nuevos solicitantes en tiempo real.

Google AutoML

Google AutoML es una plataforma de Google que permite a las empresas construir modelos personalizados sin necesidad de conocimiento avanzado en machine learning. Su enfoque está en tareas como el procesamiento del lenguaje natural, la clasificación de imágenes y tablas. Lo que hace destacar a AutoML es su capacidad de automatizar gran parte del proceso, como la optimización de modelos y el ajuste de hiperparámetros, reduciendo así la complejidad del entrenamiento.

Ejemplo de uso: Una empresa de marketing puede usar AutoML para analizar grandes volúmenes de correos electrónicos y clasificar automáticamente las opiniones de los clientes como positivas, negativas o neutras, optimizando las estrategias de atención y fidelización.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es la plataforma de Amazon Web Services (AWS) diseñada para crear modelos personalizados. SageMaker proporciona todo lo necesario para construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning a gran escala. Permite a los usuarios trabajar en notebooks de Jupyter, hacer tuning de modelos de forma automática y utilizar herramientas avanzadas como análisis de sesgos y explicabilidad de modelos, lo que lo hace adecuado para usuarios más avanzados que requieren flexibilidad y control.

Ejemplo de uso: Una startup tecnológica puede usar SageMaker para crear un modelo que optimice el inventario de un comercio electrónico, prediciendo la demanda de productos en función de las tendencias de compra pasadas.

H2O.ai

H2O.ai es una plataforma open source que facilita la creación de modelos personalizados para usuarios con distintos niveles de experiencia en machine learning. Ofrece herramientas para automatizar gran parte del proceso, pero también permite un control detallado sobre los algoritmos y el flujo de trabajo. H2O.ai es conocido por su capacidad de manejar grandes volúmenes de datos y por soportar técnicas avanzadas como el deep learning y los modelos ensemble.

Ejemplo de uso: Empresas del sector financiero pueden usar H2O.ai para crear modelos de detección de fraude que identifiquen patrones inusuales en transacciones bancarias, mejorando la seguridad y previniendo fraudes.

Desafíos de los modelos personalizados

Si bien la capacidad de construir modelos personalizados ofrece grandes beneficios, también trae consigo desafíos que las empresas deben considerar antes de comprometerse con un proyecto de este tipo.

Disponibilidad y calidad de los datos

Uno de los principales desafíos es contar con datos suficientes y de buena calidad. Un modelo es tan bueno como los datos que lo alimentan; por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que tienen acceso a datos relevantes, completos y representativos del problema que desean resolver. La falta de datos o la presencia de datos ruidosos pueden dificultar el éxito del modelo.

Capacidad técnica del equipo

Aunque muchas herramientas ofrecen interfaces simples, la creación de modelos personalizados requiere un equipo técnico competente que entienda el proceso de modelado, las limitaciones del aprendizaje automático, y las mejores prácticas para evitar problemas como el sobreajuste. Las empresas deben considerar si tienen acceso a científicos de datos, ingenieros de machine learning y otros expertos antes de embarcarse en este tipo de proyectos.

Costos de infraestructura

A medida que los modelos personalizados se vuelven más complejos, también aumentan los requisitos de computación. El entrenamiento de modelos grandes puede requerir el uso de recursos como GPU o incluso clusters de computación en la nube, lo que puede incrementar los costos. Las empresas deben evaluar si tienen el presupuesto necesario para mantener estos modelos en funcionamiento y actualizarlos conforme sea necesario.

Monitoreo y mantenimiento

Los modelos de IA no son estáticos y pueden perder precisión con el tiempo a medida que cambian los datos y las condiciones del negocio. Es necesario establecer procesos de monitoreo continuo para asegurar que el modelo mantenga su rendimiento y no caiga en errores o sesgos.

Ejemplo de desafío empresarial

Una compañía de seguros que desea implementar un modelo personalizado para evaluar el riesgo de accidentes automovilísticos debe considerar si sus datos son lo suficientemente completos y representativos para capturar todas las posibles situaciones. Además, deberá asegurarse de que su equipo técnico esté capacitado para manejar el proyecto y que cuente con el presupuesto necesario para mantener la infraestructura.

Conclusiones

La construcción de modelos personalizados de IA proporciona una oportunidad única para que las empresas desarrollen soluciones específicas, altamente ajustadas a sus necesidades. Mientras que los modelos pre-entrenados son ideales para resolver problemas comunes y reducir tiempos de implementación, los modelos personalizados ofrecen mayor control, precisión y adaptabilidad, lo que puede ser crucial para obtener ventajas competitivas.

Sin embargo, las empresas deben estar preparadas para los desafíos que conlleva desarrollar modelos propios, incluyendo la recolección de datos de calidad, contar con un equipo técnico capacitado, la inversión en infraestructura, y el mantenimiento a largo plazo del modelo. La correcta planificación y evaluación antes de iniciar un proyecto de este tipo es clave para su éxito.

En última instancia, la decisión entre utilizar modelos pre-entrenados o construir modelos personalizados dependerá del nivel de personalización y precisión que una empresa requiera. Para muchas organizaciones, comenzar con modelos pre-entrenados puede ser un primer paso prudente antes de pasar a la creación de modelos propios más complejos.