La inteligencia artificial está en todas partes; literalmente fue tan lejos que hoy hasta tenemos inodoros inteligentes. Hablando en serio, desde los asistentes de voz en nuestros teléfonos, pasando por las publicidad que nos hace pensar que nos viven escuchando, hasta los algoritmos que nos recomiendan series en Netflix, la IA se ha convertido en una pieza clave en múltiples industrias. Empresas de salud la usan para diagnosticar enfermedades, los bancos para detectar fraudes, y hasta el entretenimiento ha sido transformado con herramientas de IA capaces de generar música, arte y contenido en cuestión de segundos.
A pesar de su aterrizaje masivo en nuestras vidas, hay algo que distingue el desarrollo de la IA de cualquier otra tecnología: no se construye de la misma manera que el software tradicional. En el desarrollo de software clásico, los ingenieros programan reglas claras y predecibles; en cambio, la IA no se basa en reglas fijas, sino en aprendizaje. En lugar de decirle a un sistema exactamente qué hacer, los modelos de IA aprenden patrones a partir de grandes volúmenes de datos, y como el aprendizaje nunca es perfecto en el primer intento, el proceso de desarrollo no es lineal, sino un ciclo de prueba, error y ajuste constante.
Aquí es donde entra en juego la experimentación en ciencia de datos. Construir un modelo de IA no es simplemente escribir código y ejecutarlo, sino probar diferentes algoritmos, ajustar parámetros, entrenar modelos con distintos conjuntos de datos y medir su rendimiento hasta encontrar la mejor versión posible. La IA es, en esencia, un campo impulsado por la experimentación continua.
¿Por qué la IA no sigue un proceso de desarrollo tradicional?
Si te pones a pensar en cómo se desarrolla el software tradicional, el proceso es bastante estructurado: un equipo de programadores define los requisitos, escribe código con reglas claras, prueba el sistema y lo implementa. Si algo no funciona, se revisa el código, se corrige y listo. Es un modelo que es bastante predecible, y que está basado en reglas que las personas controlan directamente.
Ahora, cuando hablamos de inteligencia artificial, la historia cambia totalmente. Acá no se trata de programar reglas, sino de entrenar modelos para que aprendan por sí solos. En lugar de decirle a un sistema qué hacer paso a paso, los científicos de datos le dan enormes volúmenes de información y lo ajustan hasta que comience a generar resultados útiles. Y este proceso está lleno de incertidumbre, prueba y error.
La IA no se "programa", se entrena
El mayor cambio de mentalidad aquí es que la IA no se programa en el sentido tradicional, sino que se "entrena". Imaginate que es como enseñarle a un niño a reconocer animales. No le das una lista de reglas detalladas sobre cómo diferenciar un perro de un gato; en su lugar, le muestras muchas imágenes hasta que empieza a notar patrones por sí solo. Lo mismo pasa con la IA: le das un montón de datos (imágenes, textos, sonidos, etc.), y el modelo aprende a identificar patrones a partir de ellos.
Atentos a esto porque acá está la clave: ese aprendizaje nunca es perfecto desde el primer intento. A diferencia de un programa convencional, donde una vez que escribes el código correctamente, el sistema funciona como se espera, en IA hay que hacer ajustes constantes. Los modelos pueden estar sobreentrenados, sesgados o incluso generar resultados inesperados, lo que significa que el proceso nunca es definitivo.
El papel de la experimentación en la IA
Si hay algo que define el desarrollo de la inteligencia artificial, es la experimentación constante. A diferencia del software tradicional, donde una vez que el código está bien escrito el sistema simplemente funciona, en la IA no hay garantías de que un modelo va a rendir bien desde el primer intento. Acá, el proceso se parece más al método científico que a la ingeniería clásica: se hace una hipótesis, se prueba, se ajusta y se repite hasta obtener resultados óptimos.
La IA es un experimento en evolución constante
Para que un modelo de IA funcione bien, no basta con elegir un algoritmo y ejecutarlo. Hay muchas variables que pueden afectar su desempeño y cada una requiere ajustes finos:
- Hiperparámetros: son los valores que controlan cómo aprende el modelo. Ajustarlos es como afinar un instrumento musical: si están mal calibrados, el modelo puede aprender demasiado (sobreajuste) o muy poco (subajuste).
- Arquitectura del modelo: en redes neuronales, por ejemplo, hay que decidir cuántas capas y neuronas usar. Más capas pueden hacer que el modelo sea más preciso, pero también más complejo y difícil de entrenar.
- Volumen y calidad de los datos: no importa qué tan sofisticado sea un algoritmo si los datos son deficientes. La experimentación en IA no solo es sobre modelos, sino también sobre cómo mejorar los datos de entrenamiento.
El ciclo de experimentación en IA: iteración tras iteración
El desarrollo de IA no es un proceso lineal, sino un ciclo en el que cada experimento ayuda a refinar el modelo. Podemos verlo en seis pasos clave:
1. Entender el problema de negocio: el proceso comienza definiendo las necesidades del negocio, seleccionando las fuentes de datos adecuadas y estableciendo métricas de éxito (tanto desde el lado del negocio como desde la Ciencia de Datos). Es importante acordarse de que los modelos de IA no pueden garantizar una precisión perfecta, por lo que elegir las métricas de evaluación correctas es clave para medir el rendimiento real del modelo.
2. Recolección y análisis de datos: en esta etapa, se recopilan y analizan los datos disponibles. Muchas veces, el análisis exploratorio de datos (EDA) revela que los datos no contienen características relevantes o patrones sólidos, lo que puede obligar al equipo a repensar las fuentes de información o incluso redefinir los objetivos del proyecto.
3. Preparación de datos y Feature Engineering: antes de entrenar cualquier modelo, los datos deben ser limpiados y transformados. Esta fase es crítica, ya que una mala preparación de datos puede condenar el proyecto desde el inicio. La ingeniería de características (feature engineering) es clave para extraer información valiosa de los datos y mejorar el rendimiento del modelo.
4. Modelado: el desarrollo de modelos requiere un enfoque científico: definir un objetivo, explorar opciones de manera iterativa y refinar hasta obtener una solución viable. Los científicos de datos suelen comenzar con un modelo básico y un conjunto inicial de características, evaluar los resultados y luego experimentar para mejorar el rendimiento.
Este proceso puede incluir:
- Recopilar más datos.
- Limpiar y transformar los datos de otra manera.
- Crear nuevas características.
- Probar modelos alternativos.
- Ajustar hiperparámetros para optimizar el desempeño.
El modelado es un proceso altamente exploratorio, lleno de iteraciones y caminos descartados antes de llegar a una solución óptima.
5. Evaluación: los modelos se prueban con datos que no han visto antes. Si el rendimiento no cumple con las expectativas, el equipo vuelve a iterar sobre pasos anteriores hasta afinar el modelo y cumplir con los criterios de éxito establecidos.
6. Despliegue: solo después de haber probado el modelo con distintos conjuntos de datos, verificar su calidad y estabilidad, y asegurarse de que cumple con los requisitos de costos, consumo de recursos y tiempo de procesamiento, se puede proceder con su despliegue en producción.
Este proceso puede repetirse decenas, cientos o incluso miles de veces hasta encontrar una combinación óptima. Y lo más interesante es que no siempre hay una única solución correcta. Un modelo puede ser más preciso, pero más lento. Otro puede ser más eficiente, pero menos exacto. La experimentación ayuda a encontrar el balance adecuado según el caso de uso.
La clave está en los datos
Cuando hablamos de inteligencia artificial, muchas veces el foco está en los modelos y algoritmos, pero lo cierto es que el verdadero protagonista es el dato. No importa qué tan avanzado sea un modelo de IA: si los datos con los que se entrena son malos, los resultados también lo serán.
Por eso, la ciencia de datos y la experimentación van de la mano. Los científicos de datos no solo se encargan de elegir el mejor algoritmo, sino que también trabajan en garantizar que la información con la que se entrena sea precisa, representativa y libre de sesgos. ¿Cómo lo logran? A través de un proceso constante de prueba, ajuste y optimización. Veamos algunos de los pasos clave en este proceso.
1. Limpiar y preparar los datos: la base de todo
Antes de siquiera pensar en entrenar un modelo, hay que asegurarse de que los datos sean confiables. En el mundo real, los datos rara vez vienen perfectos: pueden estar incompletos, contener errores o ser irrelevantes.
Ejemplo: Imagina que quieres entrenar una IA para predecir el precio de casas, pero en tu dataset hay propiedades con precios negativos o sin información sobre la ubicación. Si estos errores no se corrigen, el modelo aprenderá patrones incorrectos y dará predicciones poco confiables.
La experimentación en esta etapa implica probar distintas técnicas de limpieza y ver cuál funciona mejor. ¿Es mejor eliminar los datos incompletos o intentar rellenarlos? ¿Se pueden detectar valores atípicos que afecten la precisión del modelo? Cada decisión en esta fase impacta directamente en el rendimiento final.
2. Selección de características (Feature Engineering): elegir los datos que realmente importan
No todos los datos son útiles para un modelo de IA. La selección de características (o feature engineering) consiste en identificar qué variables realmente aportan valor y cuáles solo agregan ruido.
Ejemplo: Sigamos con el caso de predicción de precios de casas. ¿Es más relevante la cantidad de baños o la distancia al centro de la ciudad? ¿El año de construcción influye más que el tamaño del jardín?
Los científicos de datos experimentan con distintas combinaciones de variables, probando cómo afectan el rendimiento del modelo. A veces, crear una nueva variable combinando dos existentes (como "precio por metro cuadrado") puede mejorar significativamente los resultados.
3. Evaluación de modelos y detección de sesgos
Una vez que los datos están listos, comienza la fase de entrenamiento y evaluación del modelo. Pero aquí no se trata solo de ver qué modelo tiene mejor precisión, sino también de identificar posibles sesgos en los datos.
Ejemplo: Un sistema de IA diseñado para evaluar solicitudes de empleo podría aprender patrones sesgados si los datos de entrenamiento reflejan desigualdades del pasado. Si históricamente se contrató más a hombres que a mujeres en ciertos sectores, el modelo podría reforzar esa tendencia en lugar de corregirla.
Por eso, los científicos de datos experimentan con diferentes enfoques para minimizar sesgos y asegurar que el modelo sea justo y equitativo. Esto puede implicar balancear los datos, ajustar los pesos de las clases o incluso aplicar técnicas de explicabilidad para entender mejor cómo toma decisiones el modelo.
Un pequeño cambio en los datos puede alterar todo
Uno de los aspectos más fascinantes (y desafiantes) de la experimentación en ciencia de datos es que un pequeño ajuste en los datos puede cambiar completamente el rendimiento de un modelo.
Ejemplo: En un experimento, un equipo de investigadores encontró que eliminar solo el 5% de los datos de entrenamiento —específicamente los casos más ruidosos— mejoró la precisión del modelo en un 15%.
Esto demuestra que la clave no siempre está en usar más datos, sino en usar los datos correctos. La experimentación en ciencia de datos no es un lujo, es una necesidad.
Desafíos de la experimentación en IA
Si algo hemos aprendido hasta ahora, es que la inteligencia artificial depende de la experimentación constante. Pero experimentar en IA no es tan fácil como probar y ajustar un par de líneas de código; cada iteración puede traer consigo nuevos problemas y obstáculos. Desde la falta de reproducibilidad hasta los altos costos computacionales, hay varios desafíos que hacen que la experimentación en IA sea un proceso más complejo de lo que parece.
A continuación, exploramos algunos de los retos más importantes y cómo impactan el desarrollo de modelos de IA.
1. El problema de la reproducibilidad: cuando los resultados no se pueden repetir
En ciencia, un experimento solo es válido si puede replicarse y obtener los mismos resultados. Pero en IA, esto no siempre es tan sencillo. Dos entrenamientos con los mismos datos y parámetros pueden arrojar resultados distintos debido a factores como la inicialización aleatoria de los modelos o incluso las variaciones en el hardware donde se ejecutan.
Ejemplo: Un equipo de investigadores puede entrenar un modelo con una precisión del 92%, pero cuando otro equipo intenta replicarlo con la misma configuración, solo obtiene un 88%. ¿Por qué? Puede deberse a diferencias en la implementación, el entorno de ejecución o detalles aparentemente insignificantes como la versión de una librería de machine learning.
Soluciones:
- Fijar semillas aleatorias (random seeds) para asegurar que los resultados sean consistentes.
- Documentar detalladamente los procesos de entrenamiento.
- Usar herramientas como MLflow o Weights & Biases para rastrear experimentos y comparar resultados.
2. Sesgos en los datos y en los modelos: el experimento puede amplificar errores
Uno de los mayores riesgos en la IA es que los modelos aprenden lo que ven en los datos de entrenamiento. Si esos datos tienen sesgos, el modelo los reflejará e incluso los reforzará.
Ejemplo: Un sistema de IA para evaluar currículums puede terminar favoreciendo a ciertos grupos sobre otros si el dataset con el que fue entrenado contiene datos históricos con desigualdades. Lo peor es que estos sesgos pueden pasar desapercibidos hasta que el modelo ya está en producción, amplificando discriminaciones de forma sistemática.
Soluciones:
- Analizar y depurar los datos para detectar posibles sesgos antes de entrenar el modelo.
- Aplicar técnicas de debiasing, como reponderar muestras o generar datos sintéticos para balancear la información.
- Usar herramientas de explicabilidad en IA (como LIME o SHAP) para entender mejor cómo toma decisiones el modelo.
3. El alto costo computacional: la IA no es barata
Entrenar modelos de IA, especialmente aquellos basados en redes neuronales profundas, requiere una cantidad enorme de recursos computacionales. GPUs, TPUs, almacenamiento en la nube… cada experimento consume energía y dinero.
Ejemplo: Entrenar un solo modelo de lenguaje avanzado (como los que usa ChatGPT) puede costar millones de dólares en infraestructura. Incluso para modelos más pequeños, el uso de recursos sigue siendo un factor limitante para muchas empresas y equipos de investigación.
Soluciones:
- Usar técnicas de aprendizaje transferido (Transfer Learning) para reutilizar modelos preentrenados en lugar de empezar desde cero.
- Aplicar técnicas de optimización como quantization y pruning para reducir el tamaño del modelo sin perder precisión.
- Utilizar plataformas en la nube con acceso a instancias especializadas para machine learning, en lugar de invertir en hardware propio.
4. Tiempo y escalabilidad: los experimentos pueden tardar días
Entrenar un modelo no es inmediato. Dependiendo de la complejidad del modelo y del tamaño del dataset, un solo experimento puede tardar desde unas horas hasta varios días o incluso semanas. Esto hace que la optimización sea clave para no desperdiciar recursos.
Ejemplo: Un modelo de reconocimiento de imágenes puede tardar 72 horas en entrenarse, y si el resultado no es bueno, se debe volver a ajustar y repetir el proceso. Con múltiples experimentos en paralelo, los tiempos pueden volverse un cuello de botella.
Soluciones:
- Implementar técnicas de early stopping, que permiten interrumpir entrenamientos cuando se detecta que el modelo ya no está mejorando.
- Usar entrenamiento distribuido, dividiendo el trabajo entre varias máquinas para acelerar el proceso.
- Aplicar búsqueda de hiperparámetros automatizada (AutoML) para encontrar configuraciones óptimas sin necesidad de múltiples intentos manuales.
La experimentación en IA no es tan sencilla como probar y ver qué pasa. Cada experimento tiene desafíos técnicos, éticos y logísticos que deben resolverse para obtener modelos precisos, eficientes y responsables. Asegurar la reproducibilidad, mitigar sesgos, optimizar costos y reducir tiempos de entrenamiento son tareas que forman parte del día a día de cualquier equipo que trabaja con inteligencia artificial.
Al final, la clave no es solo encontrar modelos que funcionen bien, sino hacerlo de manera eficiente, transparente y responsable. Porque en IA, como en la ciencia, no se trata solo de obtener resultados, sino de entender por qué funcionan y cómo mejorarlos.
Todo esto suena muy interesante y muy inspirador a querer saltar de cabeza a querer trabajar en IA; esta nueva tecnología es la chica linda o el chico lindo del baile con la que todos los devs quieren bailar, pero en algún momento también hay que ponerse a pensar en las implicaciones éticas y qué rol cumplimos, ahora y a futuro, los humanos en el desarrollo de inteligencias, valga la redundancia, cada vez más inteligentes.
Como el tema nos gusta tanto como a uds, nos propusimos estar un paso adelante, o al menos intentarlo, y escribimos un artículo titulado “El futuro de la IA y la experimentación: autonomía, desafíos éticos y el rol humano” en el que nos metemos de lleno en el tema. ¿Qué esperas para hacer click? No nos digas que te vas a quedar con las ganas de seguir leyendo más.