La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en un elemento básico de la sociedad actual, con cada industria utilizándola para interpretar conjuntos de datos más rápidamente. Pero, ¿qué es exactamente un modelo de IA y cómo te ayuda en la toma de decisiones? 

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Los modelos de IA están en todas partes; de hecho, el 86% de los líderes de TI esperan que la IA generativa, por ejemplo, sea vital para su empresa en el futuro cercano. Es una herramienta muy útil, una que imita la inteligencia humana para hacer predicciones y encontrar patrones en los datos de entrada. 

Pero te hace preguntarte: ¿qué es un modelo de IA? 

Esta es una pregunta a la que intentaremos responder en esta guía. Sumérgete para descubrir qué es un modelo de IA, cómo funciona y algunos de los tipos de modelos más populares. 

¿Qué es un modelo de IA?

Un modelo de IA es un programa informático entrenado en algoritmos específicos que le ayudan a replicar la inteligencia humana para hacer predicciones, encontrar patrones y tomar decisiones. 

Piensa en todos los chatbots impulsados por IA que han aparecido recientemente. Utilizan varios modelos de IA para tener conversaciones con humanos y responder preguntas que el usuario escribe en un cuadro de texto. 

En resumen, aunque no interactúas directamente con el modelo de IA, en realidad está impulsando el chatbot y ayudándolo a tomar decisiones de manera autónoma usando los datos de entrenamiento que los desarrolladores le proporcionan. 

El propósito de los modelos de inteligencia artificial es realizar tareas específicas y automatizar flujos de trabajo de toma de decisiones. 

Ahora que sabes qué es un modelo de IA, hablemos sobre cómo se diferencia del aprendizaje automático y del aprendizaje profundo. 

¿Cuál es la diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

Inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo: todos suenan similares, ¿verdad? ¡Incorrecto! ❌ 

Es un concepto erróneo común que estas herramientas son intercambiables, pero hay una ligera diferencia entre IA y un modelo de aprendizaje automático. 

Inteligencia Artificial (IA)

La inteligencia artificial es un campo de la informática que se centra en desarrollar software o máquinas que simulan la inteligencia humana. Las aplicaciones impulsadas por IA pueden realizar todo tipo de tareas, como traducir contenido a otros idiomas o generar arte e imágenes. 

No te preocupes: aún no está al nivel del cerebro humano, pero puede analizar grandes volúmenes de datos más rápido de lo que puede hacerlo un científico de datos. Por eso, a menudo supera a los humanos en el campo de la ciencia de datos. 

Aprendizaje Automático (ML)

El aprendizaje automático es una rama de la IA, posiblemente una de las más grandes. Se centra en ayudar al software de IA a imitar la forma en que los humanos aprenden, a través de algoritmos y conjuntos de datos. 

Generalmente, los modelos de ML pueden aprender de los datos por su cuenta, lo que les ayuda a hacer predicciones precisas (llamadas aprendizaje no supervisado). Pero también puedes entrenar el algoritmo con datos específicos en un proceso llamado aprendizaje supervisado. 

Un buen ejemplo son las recomendaciones de cualquier servicio de streaming. Utilizan ML para analizar lo que un usuario ve con frecuencia y ofrecer sugerencias similares. 

Aprendizaje Profundo (DL)

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que enseña a las computadoras a procesar datos imitando redes neuronales humanas. Básicamente, DL simula el poder de toma de decisiones del cerebro para hacer predicciones y reconocer patrones en los datos.

Esto se ve comúnmente en el cuidado de la salud, especialmente en el reconocimiento de imágenes, ya que ayuda a detectar enfermedades en resonancias magnéticas más fácilmente. Además, trabaja para mejorar su precisión con el tiempo.

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Está bien, hemos establecido qué son la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. 

Volvamos a los modelos de IA y veamos cómo funcionan. 

¿Cómo funcionan los modelos de IA?

Como ya hemos discutido, los modelos de IA utilizan múltiples algoritmos para hacer predicciones y entender patrones en los datos. No puede funcionar sin estos algoritmos. 

Básicamente, los desarrolladores entrenan al modelo de IA para imitar cómo un cerebro humano envía información a través de neuronas. Pero no se llaman neuronas, solo capas. Y podemos distinguir entre diferentes tipos de capas: 

• Capa de entrada — Aquí es donde los datos entran. 
• Capa oculta — Esta capa oculta procesa datos y los mueve a otras capas. 
• Capa de salida — La capa de salida proporciona el resultado final. 

En general, los modelos de IA aprenden de miles de ítems de datos de código abierto para generar una respuesta. A menos que les enseñes, no sabrán la respuesta a tu pregunta. Es por eso que también puedes categorizar los modelos de IA por inteligencia. Lo que significa que cuanto más datos aprendan, más complejos serán. 

Con esta información en mente, hablemos sobre modelos discriminativos y generativos. 

Modelos discriminativos vs. generativos

Puedes clasificar los modelos de aprendizaje automático en dos categorías: discriminativos y generativos. 

Un modelo generativo es un modelo de visión por computadora que aprende patrones de datos en un intento de generar una salida similar. Prevé la probabilidad de cuál será la siguiente palabra en función de lo que ha visto antes. 

Al hacer correlaciones, el modelo generativo puede generar salidas altamente probables. Puede ofrecer sugerencias de completado automático o generar texto completamente nuevo. Puedes pensar que usar IA generativa es incorrecto, pero el 78% de los líderes ejecutivos creen que los beneficios de la IA generativa superan los riesgos; puedes hacer más en menos tiempo, con menos esfuerzo. 

Los ejemplos incluyen transformadores, que puedes usar para identificar cómo diferentes elementos en un conjunto de datos influyen entre sí. O modelos de difusión que aplican ruido gaussiano para destruir los datos de entrenamiento y recuperarlos. 

Los modelos discriminativos, por otro lado, son algoritmos que se enfocan en distinguir entre diferentes categorías o clases de datos. No modelan cada clase individualmente; en su lugar, aprenden los límites que separan esas clases. 

¿Cuál es el propósito? Bueno, predecir la probabilidad de que los datos pertenezcan a una cierta clase. 

Piensa en aplicaciones como detección de spam. El modelo discriminativo clasifica los correos electrónicos como spam en función de su contenido. 

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Después de distinguir entre estos modelos, hablemos sobre los diferentes tipos de modelos de IA. 

¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de IA?

Todo el mundo utiliza modelos de IA hoy en día, sin importar la industria. 

Sin embargo, hay varios tipos de modelos de IA con diferentes casos de uso. En los próximos párrafos, exploremos qué hace cada tipo y cómo optimizan tus flujos. 

Modelos de base

Los modelos de base son modelos de ML preentrenados que realizan una amplia gama de tareas, incluyendo responder preguntas, generación de texto, escritura de código y resumir. 

Las personas utilizan en su mayoría estos modelos entrenados para aprendizaje autodirigido, lo que significa que cualquiera puede usar tales herramientas para aprender algo nuevo o hacer tareas, por ejemplo.

Piensa en plataformas como ChatGPT de OpenAI, que utiliza modelos de base para diferentes casos de uso. 

Modelos de lenguaje grandes (LLMs)

Los LLMs son modelos de aprendizaje profundo que entienden e interpretan el lenguaje para generar texto y conversar como un humano utilizando procesamiento del lenguaje natural (NLP). 

Entrenado en enormes conjuntos de datos (de ahí lo ‘grande’), los LLMs pueden predecir la próxima palabra en una oración o frase. Lo que les da la flexibilidad y escalabilidad necesarias para realizar diversas tareas, como traducción de idiomas, generación de respuestas similares a las humanas, etc. 

Principalmente, puedes encontrar LLMs en servicio al cliente, ya que pueden detectar las emociones de los clientes a través del análisis de sentimientos. Al analizar la actividad en redes sociales o las reseñas en línea, puedes entender mejor cómo las personas perciben tu marca, para que puedas mejorar tus productos y servicios. 

Redes neuronales

Piensa en las redes neuronales como las neuronas en el cerebro humano; es lo en lo que se basan estos modelos de ML. En resumen, son un conjunto de nodos interconectados que procesan datos de entrada y hacen predicciones basadas en esos datos. 

Existen múltiples tipos de redes neuronales, que incluyen: 

• Redes neuronales feedforward (FNNs) — la forma más simple de conexión neuronal. 
• Redes neuronales convolucionales (CNNs) — aptas para datos en cuadrícula. 
• Redes generativas adversariales (GANs) — consisten en redes neuronales generadoras y discriminadoras. 
• Redes de memoria a corto y largo plazo (LSTMs) — abordan el problema del gradiente desvanecido. 
• Redes neuronales recurrentes (RNNs) — geniales para datos secuenciales. 

Estos modelos son buenos para el reconocimiento de imágenes, videos y voz, traducción automática, videojuegos, etc. 

Modelos multimodales

Los modelos multimodales extraen información de diferentes tipos de datos, como imágenes, audio, video e incluso voz. Ellos “ven” la entrada visual a través de la visión por computadora y obtienen información de ella. 

Hoy en día, la mayoría de los modelos de base se han vuelto multimodales. Por ejemplo, ChatGPT no solo responde a indicaciones de texto, sino que también puede reconocer información de imágenes. 

También puedes considerar algunas herramientas de generación de texto a imagen como modelos de IA multimodales.

¿Por qué es útil este modelo? Porque puede generar resultados incluso mejores y ayudarte a obtener la mejor respuesta posible. 

Árboles de decisión

Los árboles de decisión son diagramas de flujo que dividen los datos en subconjuntos basados en la respuesta a una pregunta anterior. Piensa en ellos como un árbol. Cada nodo representa una decisión basada en una característica, mientras que una rama representa el resultado de esa decisión. Luego, al final de la rama, tienes una hoja con el resultado final. 

Por ejemplo, la mayoría de los detectores de spam utilizan árboles de decisión para averiguar si un correo electrónico es spam o no. Revisan el correo electrónico y, si identifican múltiples palabras clave ‘no-no’, lo clasificarán como spam. 

Además, puedes usar árboles de decisión para clasificar a los clientes según sus preferencias, comportamiento, historial de compras, etc. Esto ayuda a los comercializadores a ofrecer contenido más personalizado, lo que aumenta el engagement y reduce el abandono. 

Bosques aleatorios

Cuando juntas múltiples árboles de decisión, se crea un bosque aleatorio. Es básicamente un modelo de aprendizaje que combina resultados y decisiones individuales de árboles de decisión en una predicción más precisa. 

La mayor ventaja es que aumenta la precisión de tus predicciones. Puedes usarlo para predecir el comportamiento del cliente y usar los conocimientos para crear mejores experiencias e interacciones. 

Modelos de difusión

Hemos mencionado los modelos de difusión antes, pero no los explicamos en profundidad. Hagámoslo ahora. 

Los modelos de difusión funcionan añadiendo “ruido” a las imágenes, rompiéndolas en piezas diminutas que el modelo analiza cuidadosamente para descubrir nuevos patrones. Luego, al “desruidar” la imagen (trabajando en reversa), el modelo genera nuevas combinaciones de patrones. 

Por ejemplo, quieres generar una imagen de un gato. El modelo de difusión sabe que los gatos tienen cuerpos pequeños, bigotes y patas. Con esta información, el modelo puede recrear estas características en una imagen completamente nueva de alta calidad. 

Modelos de regresión lineal

La regresión lineal es un tipo de modelo de ML que a menudo se utiliza para determinar la relación entre variables de entrada y salida. En resumen, identifica y predice la relación lineal entre dos variables. 

Por ejemplo, es un gran modelo para analistas de riesgos que desean identificar dónde podrían ser vulnerables. 

Modelos de regresión logística

La regresión logística es un modelo estadístico ampliamente utilizado que se centra en resolver problemas de clasificación binaria basados en uno o más predictores. Esto se traduce en utilizar variables independientes para medir y estimar las posibilidades de que ocurra un evento específico. 

A menudo puedes encontrar modelos de regresión logística en el ámbito médico, donde los investigadores los utilizan para entender qué factores influyen en una enfermedad. Esto conduce al desarrollo de pruebas más precisas. 

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Último en nuestra lista es ofrecer consejos sobre cómo desarrollar un modelo de IA personalizado. Revisemos los pasos en la siguiente sección. 

Cómo desarrollar un modelo de IA personalizado

Con los avances recientes en tecnología, hay muchas buenas herramientas que puedes usar para construir tú mismo un modelo de IA de vanguardia, como TensorFlow, Vertex AI o PyTorch. Con un modelo de IA, puedes impulsar la innovación en todos los ámbitos y tomar decisiones más basadas en datos.

Para empezar, aquí hay algunos de los pasos que debes seguir: 

1. Identifica tus objetivos — ¿Qué estás tratando de lograr con el modelo de IA personalizado? ¿Quieres mejorar tu servicio al cliente o generar texto más rápido? Asegúrate de establecer objetivos claros que satisficen tus necesidades comerciales. 
2. Reúne datos — Un modelo de IA es solo tan bueno como los datos que le proporcionas. Cuanto más lo alimentes, mejor será para responder preguntas. Selecciona los algoritmos apropiados y elige conjuntos de datos que reflejen tus casos de uso. 
3. Construye la estructura — La mayoría de las herramientas tienen una interfaz fácil de usar que puedes utilizar para crear el sistema de IA. Incluso pueden tener tutoriales y guías para ayudarte a establecer las configuraciones correctas. 
4. Entrena el modelo — Este paso requiere que entrenes tu modelo y asegures que lo que aprende sea correcto. Mantén un ojo atento en el progreso y corrígelo si se desvía. 
5. Valida y despliega — Cuando todo esté listo y hayas probado el modelo, puedes integrarlo en tu marco de negocio. Asegúrate de monitorear su rendimiento y actualizarlo regularmente, ya que es vital para mantener el modelo preciso y relevante. Y ajústalo a la perfección. 

¡Felicidades! Has llegado al final del artículo. Digamos nuestras palabras de despedida. 

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