¿Qué es el desarrollo del modelo ia?
El desarrollo del modelo IA, es una fase cuyo propósito es resolver los problemas identificados en la fase de comprensión empresarial para alcanzar las metas del negocio, articulando los conjuntos de datos preparados en la fase de preparación de datos con las capacidades técnicas de los sistemas de IA, con el fin de generar valor para el usuario.
Beneficios que ofrece el desarrollo del modelo ia.
✔ Construcción y adaptación del modelo IA para que cumpla las metas de negocio establecidas en la fase de comprensión empresarial.
✔ Reducción de sesgos e inconsistencias en las respuestas identificadas por parte del modelo IA durante el desarrollo.
✔ Reducción del retrabajo mediante el monitoreo continuo del avance del modelo de IA y su alineación con las metas del negocio.
Buenas prácticas para la implementación.
✔ Evaluación de los requerimientos técnicos que permiten soportar el modelo IA.
✔ Evaluación de las prácticas que ayudan a disminuir la complejidad técnica para desarrollar el modelo IA.
✔ Evaluación de las APIS e integraciones requeridas para asegurar la eficiencia del modelo IA.
✔ Desarrollo de prompts para entrenamiento del modelo IA.
✔ Accesibilidad a los conjuntos de datos por parte del modelo IA.
✔ Asegurar la documentación del modelo IA y sus fuentes de datos.
✔ Realizar pruebas parciales en la medida que avanza la construcción del modelo IA.
Errores comunes durante la implementación.
Cuando las buenas prácticas, las pre-condiciones y post-condiciones no han sido implementadas correctamente, se aumenta la probabilidad de generarse los siguientes errores:
✔ Baja calidad del modelo IA por diseño y ejecución de pruebas incompletas.
✔ Documentación incompleta asociada al uso de los datos, pasos de entrenamiento del modelo IA y validaciones.
✔ Dejar puntos de entrada donde el modelo IA reciba ataques.
Pre-Condiciones y Post-Condiciones.
Este cuadro expone los pasos previos y posteriores que se deben ejecutar para asegurar la entrega de valor, garantizando que cada actividad esté alineada con los objetivos del negocio, las necesidades del usuario y los resultados esperados del proyecto.
| Paso | Acción clave | Condición |
|---|---|---|
| 1. La comprensión empresarial IA. | Generación del plan para desarrollar el sistema IA. | Pre. |
| 2. La comprensión de datos IA. | Recolección, evaluación, disponibilidad y calidad de los datos que alimentan el sistema IA. | Pre. |
| 3. La preparación de datos IA. | Estandarización de datos para que el modelo IA aprenda con facilidad. | Pre. |
| 4. El desarrollo del modelo IA. | Ver el contenido de la presente guía. | N/A. |
| 5. La evaluación del modelo IA. | Verificar junto con el equipo, los usuarios y demás interesados que el modelo de IA garantiza el retorno de la inversión (ROI), promueve una adopción efectiva, ofrece una experiencia de usuario satisfactoria, opera dentro de los costos previstos, cumple los requisitos legales y de seguridad, y cuenta con una hoja de ruta clara para su evolución y mejora continua. | Post. |
| 6. La operación del modelo IA. | Monitorear el sistema de IA en ambiente productivo para identificar oportunidades de mejora en los modelos, gestionar incidentes operativos, prevenir la obsolescencia de los datos, garantizar la calidad de los resultados generados, optimizar los costos de operación y asegurar el cumplimiento de las métricas y objetivos de negocio. | Post. |
¿Quiénes son responsables?
El responsable del desarrollo del modelo ia es el equipo del proyecto, quien hace parte de la oficina de administración de proyectos.
Ejemplo.
La(s) siguiente(s) imagen(es) interactivas te permitirán navegar por los diferentes elementos de nivel superior y sus pares, facilitando el acceso a los conceptos y al flujo de navegación entre los contenidos.
Si visualizas dos imágenes interactivas, la primera presenta los elementos de nivel superior y la segunda los elementos pares. Si únicamente visualizas una imagen, esta corresponde a los elementos pares.
Imagen interactiva: Dirección de proyectos IA.
Conclusión.
Comprender la importancia de construir el modelo IA, realizar pruebas de entrenamiento, estabilizar la infraestructura y asegurar la alineación con las metas de negocio por parte del equipo de desarrollo, constituyen el cuarto paso para convertir una iniciativa de IA en un proyecto exitoso y orientado a la generación de valor.