Te enseñamos los pasos que todo desarrollador debe seguir para crear una IA. ¡Fórmate en machine learning con nosotros!

¿Cómo se crean y programan los sistemas de IA?

pablo.blanco
24/01/2024

¿Quieres saber cómo se programa un software de IA? La inteligencia artificial está cambiando de forma definitiva y progresiva cómo trabajamos, ya que permite automatizar y optimizar procesos de trabajo repetitivos. Es por eso que la inteligencia artificial impulsa la innovación en lo social y lo económico, y son muchos los programadores que están aprendiendo a crear sistemas de machine learning para, después, desarrollar aplicaciones con funcionalidades que emplean la IA. En este artículo te enseñamos los pasos que cualquier desarrollador debe seguir para crear y entrenar una IA. En primer lugar, te hablaremos de la base: conocer un lenguaje de programación adecuado que se ajuste a los requisitos técnicos de las técnicas del aprendizaje automático.

Lenguajes de programación para IA

No todos los lenguajes de programación pueden orientarse a crear una programa que emplee la IA. Te recomendamos los lenguajes de programación que mejor se adaptan a los requisitos del machine learning y a la implementación de la IA en software:

  • Python: Al ser un lenguaje tan popular de propósito general, no es de extrañar que Python también pueda aplicarse al desarrollo de herramientas con IA. Su mayor ventaja es que la sintaxis que utiliza es muy intuitiva y digerible en comparación con otros lenguajes de programación. Además, su comunidad de usuarios es gigantesca, por lo que también cuenta con un amplio ecosistema de recursos, librerías y frameworks que potencian sus funcionalidades y facilitan todavía más su manejo. Por ejemplo, suele emplearse para desarrollar redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático con la ayuda de frameworks como TensorFlow y PyTorch.
  • Prolog: Al contrario que Python, Prolog es más complicado, pero es muy eficaz a la hora de programar con IA por su sintaxis lógica y simbólica. Con Prolog, los programadores pueden establecer un conjunto de reglas para un problema específico para, después, retocar esas mismas reglas, para inferir soluciones acertadas para el problema en cuestión.
  • Haskell: Este lenguaje de programación opera a partir de un paradigma de programación con funcionalidades indispensables para manipular cantidades ingentes de datos organizados de forma compleja al programar un sistema de inteligencia artificial. Algunas de ellas son la identificación de patrones, las funciones de alto nivel o la inmutabilidad. Se presta mucho a crear con ella algoritmos complejos y modelos de aprendizaje profundo gracias a la base matemática a partir de la cual funciona.

Pasos para programar una IA en 6 pasos

Programar una IA no es una tarea fácil ni hay un manual de instrucciones fijo que seguir. Todo dependerá de los requisitos de tu proyecto, de tus capacidades y de los problemas técnicos que te puedan surgir a medida que vayas avanzando en el proyecto que hubieras perfilado inicialmente. Te dejamos una serie de fases que cualquier proyecto de programación de una IA ha de atravesar:

1. Identifica una necesidad

El primer paso en el desarrollo de un software de sistema artificial es identificar una oportunidad de negocio donde esta tecnología pueda generar un impacto significativo. Realmente no tiene por qué ser una idea motivada exclusivamente por la avaricia, especialmente si estás iniciándote en la programación de desarrollo IA. Si eres un principiante, busca una idea que sea factible llevar a cabo y que dé respuesta a una necesidad, que mejore un proceso. Analiza tu industria, identifica problemas recurrentes o áreas donde la automatización y el aprendizaje automático podrían mejorar la experiencia de un usuario.

Si, por el contrario, ya consideras que posees suficiente experiencia programando software de IA, puedes optar por estudiar diferentes industrias que aporten un valor significativo a la sociedad, como el sistema de salud (por ejemplo, una aplicación que ofrezca predicciones e informes de forma automática en función de ciertos indicadores) o la educación (por ejemplo, un software de personalización de contenidos formativos según el nivel del alumno).

2. Recopila datos

Una vez que sepas qué tipo de IA quieres crear, el siguiente paso es recopilar los datos necesarios. La calidad y cantidad de datos son fundamentales para el éxito de tu modelo de IA. Mientras más fiables sean los datos, más acertados serán los outputs finales que produzca tu sistema de IA; mientras más datos le aportes, más patrones podrá identificar y más exactas serán sus respuestas. Utiliza fuentes confiables y asegúrate de tener un conjunto de datos representativo de la problemática que estás abordando.

En función de la naturaleza del proyecto que hayas escogido, te resultará más complicado encontrar un conjunto de datos adecuado. En mayor parte, no podrás recurrir a una sola fuente de información, sino que deberás alimentar a la IA con cientos de fuentes diferentes. Ten en cuenta que las predicciones que hará la IA dependerá enteramente de la calidad de los datos que se le hayan proporcionado con anterioridad; no es un sistema realmente autónomo.

3. Limpia los datos

Los datos recopilados a menudo pueden contener ruido (en estadística, “ruido” se refiere a datos no relevantes para nuestro propósito que nos pueden distraer), valores atípicos o información innecesaria. Cuando adquirimos un conjunto de datos, lo más probable es que lo componga un maremágnum de datos que no siempre son útiles para el problema que hemos planteado. Para garantizar que tu modelo aprenda patrones significativos y no se vea afectado por información incorrecta o confusa, es obligatorio asomarnos a los archivos de datos y limpiarlos. Estate atento sobre todo a posibles valores incorrectos y omitidos, así como al formato en el que estén estructurados los datos.

4. Escoge una tecnología de IA

La elección de la tecnología de IA es crucial, ya que afectará directamente a la eficacia de tu modelo y a su complejidad. Puedes optar por usar bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch, o plataformas de desarrollo de IA como IBM Watson o Google Cloud AI. Evalúa las características de cada tecnología en función de tus necesidades específicas y la complejidad de lo que busques conseguir con la IA que quieres crear. Aún mejor, toquetea diferentes programas de desarrollo de IA en la práctica, y así podrás tomar una decisión más informada de primera mano sobre cuál es el que más te conviene. Considera atributos como la escalabilidad o la capacidad de integración si vas a crear un sistema de IA grande que pueda seguir desarrollándose más adelante y crecer.

5. Entrena el modelo

Con los datos preparados y la tecnología seleccionada, es hora de entrenar tu modelo de IA. Este paso implica alimentar tus datos al modelo y ajustar los parámetros para que pueda ir aprendiendo los patrones subyacentes. Ajusta el modelo iterativamente y utiliza técnicas como la validación cruzada para evaluar su rendimiento. Este proceso puede llevar tiempo, así que sé paciente y ve perfeccionando tu algoritmo según sea necesario.

Antes de comenzar con el entrenamiento, es necesario elegir el algoritmo de aprendizaje y la arquitectura del modelo. Dependiendo de la naturaleza del problema, puedes optar por algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo. Aquí puedes leer varios ejemplos de algoritmos de aprendizaje profundo que te ayudarán a investigar cuál es el mejor para tu proyecto.

En el entrenamiento inicial del modelo se han de volcar todos los datos ya limpios y deberemos pedirle al modelo que realice tareas simples. Aunque los datos que hayamos introducido sean correctos y estén perfectamente estructurados, es posible que el modelo se atasque o dé respuestas ostensiblemente incorrectas de primeras. Al fin y al cabo, un modelo de IA es como un bebé, necesita de experiencia hasta que empieza a tomar decisiones más acertadas. En esta primera fase del entrenamiento, deberemos ir refinando con cuidado, y siempre con mesura, nuestro algoritmo para obtener outputs de mayor calidad.

Una vez consideremos que hemos perfeccionado lo suficiente nuestro modelo, lo pondremos a prueba con un nuevo conjunto de datos de validación para comprobar que los patrones que ha identificado nuestro modelo son replicables y que el output que produce es correcto. Después, llega la prueba de fuego: testear el modelo de IA con datos no estructurados del mundo real. Esta última fase del entrenamiento del modelo es fundamental para garantizar que tu IA funcione de manera confiable y precisa en el mundo real.

6. Despliegue y lanzamiento

Una vez que tu modelo ha pasado con éxito las pruebas, es el momento de desplegarlo en un entorno de producción. Asegúrate de que la integración con los sistemas de producción sea fluida y monitoriza el rendimiento de la aplicación en tiempo real. El lanzamiento suele resultar un proceso tedioso y debe llevarse a cabo cuidadosamente para minimizar interrupciones y fallos.

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