El potencial real de la Inteligencia Artificial (IA) reside en su capacidad para integrarse en los procesos internos de las compañías, optimizando la eficiencia operativa, personalización de servicios, mejorando la toma de decisiones estratégicas y potenciando la innovación, lo que en última instancia conduce a una ventaja competitiva sostenible.
Además de las metodologías tradicionales de desarrollo de proyectos digitales, como las metodologías ágiles, los proyectos de inteligencia artificial (IA) presentan suficientes diferencias que justifican la aplicación de metodologías especializadas.
Para proyectos de Machine Learning y Deep Learning, donde se manejan grandes cantidades de datos y se aplican algoritmos avanzados para encontrar y predecir patrones, se recomienda utilizar CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining).
Por otro lado, los proyectos que integran IA generativa y procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los procesos de negocio requieren una metodología específica.
La aproximación de Composite AI consiste en la combinación de diversas técnicas, tecnologías y modelos de inteligencia artificial para adaptar la mejor solución a cada necesidad planteada. Se recomienda evitar el uso de un único modelo para resolver todas las funcionalidades del proyecto, asegurando así una mayor efectividad y personalización en los resultados.
Existen varios conceptos y técnicas complementarias que deben considerarse al desarrollar un proyecto de IA generativa. RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina la recuperación de información con la generación de texto para proporcionar respuestas más contextuales. El Prompting guía la generación de texto mediante instrucciones específicas. Por último, el Fine-Tuning ajusta un modelo preentrenado con datos específicos para especializarlo en tareas particulares, mejorando así la precisión y adaptabilidad de los sistemas de IA.
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Nuestros entornos de IA son exclusivos para cada cliente y no se comparten , garantizando así la máxima seguridad y personalización en cada implementación
Los modelos de IA suelen tener una tarificación basada en el consumo. Por ejemplo, los modelos fundacionales de LLM cobran por el uso de tokens. A estos costes se deben sumar los de la infraestructura tecnológica del proyecto y el consumo de máquinas para el entrenamiento de los modelos.
El volumen y la calidad de los datos son cruciales para un proyecto de IA, ya que gran cantidad de datos precisos permiten entrenar modelos más robustos y confiables, mejorando su capacidad para hacer predicciones y tomar decisiones informadas.
La integración de proyectos de IA en los sistemas corporativos es esencial para optimizar operaciones, promover la innovación y mantener la competitividad. Esta integración debe ser continua y operativa, facilitando una mejora constante que permita a la IA adaptarse a las necesidades empresariales en evolución y mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.
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