{"id":21520,"date":"2021-02-05T10:58:53","date_gmt":"2021-02-05T16:58:53","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=21520"},"modified":"2021-02-05T10:59:56","modified_gmt":"2021-02-05T16:59:56","slug":"las-habilidades-mas-importantes-para-implementaciones-exitosas-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/las-habilidades-mas-importantes-para-implementaciones-exitosas-de-ia\/","title":{"rendered":"Las habilidades m\u00e1s importantes para implementaciones exitosas de IA"},"content":{"rendered":"

As\u00ed como las tecnolog\u00edas evolucionan y se vuelven m\u00e1s \u00fatiles en la empresa, tambi\u00e9n lo las habilidades necesarias para implementarlas con \u00e9xito, y la IA no es una excepci\u00f3n. <\/span>Para el desarrollo de software en general, la importancia de la educaci\u00f3n t\u00e9cnica formal est\u00e1 disminuyendo, como lo encontr\u00f3 un informe de Codingame, que ver\u00eda que el 80% de los profesionales de RR.HH. <\/span>ha contratado programadores que eran autodidactas.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cCuando pensamos en implementar IA en la empresa a escala, las habilidades que se necesitan est\u00e1n evolucionando\u201d, dijo Beatriz Sanz-Saiz, l\u00edder global de datos y an\u00e1lisis de EY. <\/span>\u201cLas habilidades necesarias para obtener un doctorado en el campo, por ejemplo, ya no son necesarias.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cLas empresas necesitan una base de ingenieros de inteligencia artificial que no solo pueden administrar los algoritmos, sino tambi\u00e9n los datos involucrados.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cLas empresas necesitar\u00e1n un n\u00famero creciente de ingenieros de datos y habilidades de datos para dar forma a las arquitecturas modernas. <\/span>Sin esas habilidades, ser\u00e1 muy dif\u00edcil incorporar la IA a gran escala “.<\/span><\/span><\/p>\n

La capacidad para administrar y analizar grandes cantidades de datos, as\u00ed como la voluntad de aprender a comunicarse r\u00e1pidamente y claramente con colegas de toda la empresa, se consideran m\u00e1s importantes en el mundo actual que exactamente c\u00f3mo se obtuvieron las habilidades digitales.<\/span><\/span><\/p>\n

Pr\u00e1cticas de cumplimiento<\/span><\/span><\/h3>\n

Tradicionalmente, el desarrollo de la IA se ha considerado como un proceso de creaci\u00f3n de modelos, que finaliza una vez que se ha creado el modelo. <\/span>Sin embargo, implementar esta tecnolog\u00eda ahora requiere una variedad de otros aspectos. <\/span>Dado que la implementaci\u00f3n de IA necesita m\u00faltiples conjuntos de datos, una de las piezas m\u00e1s importantes de este rompecabezas es el cumplimiento.<\/span><\/span><\/p>\n

“Lo que est\u00e1 quedando claro es que en todo el ciclo de vida del modelo, la capacitaci\u00f3n es solo el comienzo, por lo que las habilidades necesarias van m\u00e1s all\u00e1 de las capacidades de la ciencia de datos”, dijo Alejandro Saucedo, director de ingenier\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico en Seldon.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cLos requisitos de cumplimiento y de TI son ahora igualmente fundamentales para el proceso. <\/span>Luego, debe considerar los componentes operativos que se incorporan, seg\u00fan el caso de uso. <\/span>Las verificaciones de cumplimiento requieren roles como gerentes operativos, gerentes de entrega y gerentes de dominio.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cEn \u00faltima instancia, las habilidades de IA que se necesitan hoy en d\u00eda se reducen a capacidades de ciencia de datos, capacidades de ingenier\u00eda de software, capacidades de operaci\u00f3n de TI y experiencia en el dominio\u201d.<\/span><\/span><\/p>\n

DevOps y ModelOps<\/span><\/span><\/h3>\n

El Dr. Iain Brown, jefe de ciencia de datos para el Reino Unido e Irlanda en SAS, ha visto la evoluci\u00f3n de las habilidades necesarias para implementar la IA de primera mano.<\/span><\/span><\/p>\n

Dijo: \u201cHe estado en esta industria alrededor de 15 a\u00f1os. <\/span>Tengo experiencia en estad\u00edstica y aprend\u00ed los elementos de la inform\u00e1tica a lo largo de los a\u00f1os, pero estaba muy centrado en el lado anal\u00edtico de las cosas.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cLo que las organizaciones realmente necesitan m\u00e1s ahora son los que est\u00e1n en la parte superior y en la cola del proceso. <\/span>Esto significa DevOps, la obtenci\u00f3n de los entornos adecuados y la instalaci\u00f3n de la infraestructura para que estos modelos se desarrollen, y luego ModelOps, donde esos modelos se llevan a trav\u00e9s de un proceso y se implementan en entornos de producci\u00f3n “.<\/span><\/span><\/p>\n

Es dentro de esos resultados finales del proceso de implementaci\u00f3n donde se debe considerar el monitoreo, la gobernanza y la validaci\u00f3n de los modelos de IA. <\/span>Estos aspectos, junto con la capacidad de encontrar e introducir la infraestructura m\u00e1s adecuada para el proceso, han demostrado ser tan necesarios como las matem\u00e1ticas, la estad\u00edstica y la inform\u00e1tica.<\/span><\/span><\/p>\n

Brown cree que las competencias DevOps y ModelOps han tenido un \u00e9xito especial en el sector bancario.\u00a0Aqu\u00ed, las organizaciones m\u00e1s grandes han aprovechado una visi\u00f3n combinada de los problemas comerciales, identific\u00e1ndolos y adaptando el ecosistema de modelado en consecuencia.<\/p>\n

Conocimiento de dominio y sector<\/h3>\n

A medida que la IA ha reforzado las operaciones de m\u00e1s y m\u00e1s sectores, se hace evidente que el conocimiento de la tecnolog\u00eda por s\u00ed solo no es suficiente para que las implementaciones tengan \u00e9xito.\u00a0Ya sea que la soluci\u00f3n de IA est\u00e9 al servicio de empresas o individuos, los ingenieros detr\u00e1s de la implementaci\u00f3n deben comprender el negocio en cuesti\u00f3n.<\/p>\n

\u201cLa empresa necesita personas que conozcan los principios de c\u00f3mo funcionan estos algoritmos y c\u00f3mo entrenar la m\u00e1quina, pero que tambi\u00e9n puedan comprender el dominio y el sector empresarial\u201d, dijo Sanz-Saiz.<\/p>\n

Sin esta comprensi\u00f3n, entrenar un algoritmo puede ser m\u00e1s complejo.\u00a0Cualquier cient\u00edfico de datos exitoso no solo debe aportar experiencia t\u00e9cnica, sino que tambi\u00e9n debe tener experiencia en el sector y el dominio “.<\/p>\n

Sin el conocimiento suficiente de la industria, la toma de decisiones puede volverse inexacta y, en algunos casos, como la atenci\u00f3n m\u00e9dica, tambi\u00e9n puede ser peligrosa.<\/p>\n

Empresas como\u00a0Kheiron Medical\u00a0han estado utilizando una soluci\u00f3n de inteligencia artificial para transformar la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer, acelerando el proceso y minimizando el error humano.\u00a0Para que esto sea eficaz, se deben realizar evaluaciones y evaluaciones cuidadosas en cada etapa del procedimiento de detecci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cCreo que el compromiso con el rigor cl\u00ednico debe respaldar todo lo que hacemos\u201d, explic\u00f3\u00a0Sarah Kerruish\u00a0, directora de estrategia de Kheiron.\u00a0\u201cNecesita poder probar y evaluar a escala de formas que se validen de forma independiente, y no hay forma de evitar eso.<\/p>\n

Kerruish tambi\u00e9n cree que la humildad y la estrecha colaboraci\u00f3n con los colegas son habilidades que son igualmente importantes en el espacio m\u00e9dico.\u00a0En el caso de ayudar a detectar signos de c\u00e1ncer, esto significa trabajar en estrecha colaboraci\u00f3n con los radi\u00f3logos, adem\u00e1s de llevar a los pacientes al viaje para asegurarse de que comprendan c\u00f3mo funciona el proceso.<\/p>\n

Ella continu\u00f3: \u201cNo estamos enfocados en reemplazar a los radi\u00f3logos, sino en ayudarlos.\u00a0Al igual que un contador necesita una calculadora, necesitamos mejores herramientas para lograr nuestro objetivo “.<\/p>\n

Sesgo de IA<\/h3>\n

Otra \u00e1rea importante en la que la fuerza laboral debe estar bien informada es la cuesti\u00f3n de los posibles\u00a0sesgos\u00a0.\u00a0Los equipos de desarrollo de IA necesitan habilidades de gobernanza para garantizar que esto se pueda minimizar.<\/p>\n

Claire Woodcock\u00a0, gerente senior de productos de\u00a0Onfido\u00a0, dijo: \u201cLos equipos multifuncionales que consisten en especialidades profundamente t\u00e9cnicas junto con aquellos con experiencia de usuario y comprensi\u00f3n de pol\u00edticas son clave para brindar gobernanza.<\/p>\n

\u201cGarantizan una mayor protecci\u00f3n contra el fraude y una mejor experiencia del cliente para todos.\u00a0Por ejemplo, estamos viviendo una \u00e9poca en la que la identidad digital es la clave para acceder a los servicios esenciales, por lo que es vital que la tecnolog\u00eda de verificaci\u00f3n de identidad funcione seg\u00fan lo previsto para todos, independientemente de su raza, edad o cualquier otra caracter\u00edstica humana.<\/p>\n

“El uso de herramientas como los marcos de gobernanza puede permitir a los equipos modificar su proceso de toma de decisiones y eliminar instancias negativas de IA como el sesgo”.<\/p>\n

En colaboraci\u00f3n con la Oficina del Comisionado de Informaci\u00f3n (\u00a0ICO\u00a0), Onfido ha estado buscando mejorar su algoritmo de reconocimiento facial para reducir el sesgo en la verificaci\u00f3n de identidad para empresas y servicios financieros.\u00a0La iniciativa de la caja de arena ha dado lugar a una tasa de aceptaci\u00f3n falsa del 0,01% y una tasa de rechazo falso del 0,3%, adem\u00e1s de registrar una mejora de 60 veces la aceptaci\u00f3n falsa en documentos emitidos por pa\u00edses africanos.<\/p>\n

Omer Artun\u00a0, director cient\u00edfico de\u00a0Acquia\u00a0, agreg\u00f3: \u201cUn \u00e1rea clave sobre la que se debe educar a la fuerza laboral es el sesgo de la IA.\u00a0Si bien a los titulares les gusta proclamar que la IA puede ser discriminatoria, la IA es una herramienta y, por lo tanto, no est\u00e1 intr\u00ednsecamente sesgada.<\/p>\n

\u201cEn cambio, est\u00e1 entrenado en conjuntos de datos, y si estos conjuntos de datos est\u00e1n sesgados, es probable que la IA adopte rasgos similares.<\/span><\/span><\/p>\n

“Por lo tanto, los equipos deben recibir educaci\u00f3n sobre los medios transparentes y abiertos de recopilaci\u00f3n de datos, para asegurarse de que no est\u00e1n alimentando a la IA con conjuntos de datos sesgados”.<\/span><\/span><\/p>\n

Fuente:<\/span><\/span><\/p>\n

Hurst, A. (4 de febrero de 2021). <\/span>Las habilidades m\u00e1s importantes para implementaciones exitosas de IA. <\/span>Recuperado 5 de febrero de 2021, de https:\/\/www.information-age.com\/most-important-skills-successful-ai-deployments-123493592\/<\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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