La importancia de programar inteligencia artificial

Quien programa inteligencia artificial está preparado para sacarle el máximo partido a esta tecnología. Piénsalo: programar significa crear aplicaciones y plataformas capaces de poner esa emulación del pensamiento humano al servicio de tus necesidades específicas. No por nada, esta rama de la programación es una de las más demandadas hoy en día.

Marketing, salud, finanzas, logística, seguridad… La inteligencia artificial está por todas partes. Así, es fácil percatarse de que la habilidad de programar IA te hace tener la sartén por el mango, sea cual sea tu actividad. Después de todo, usar esta tecnología está bien, pero desarrollarla para tus propios fines es aún mejor, ¿no crees?

La relevancia de programar inteligencia artificial

La IA sorprende a propios y extraños con sus polifacéticas habilidades: genera, predice, analiza… Ahora bien, el que programa la inteligencia artificial siempre va dos pasos por delante del que se limita a usar la tecnología creada por otro. 

La IA parece que está destinada a cambiar el mundo que nos rodea. Ahora bien, el que programa la inteligencia artificial siempre va dos pasos por delante del que solo se limita a utilizar la creada por otro

Lejos de ser una moda pasajera, todo indica que la IA está destinada a cambiar el mundo que nos rodea. De hecho, muchos comparan su uso masivo con la revolución que, en su día, supuso Internet. Por eso, el desarrollo de programas con inteligencia artificial será imprescindible para quienes pretendan liderar sus respectivos sectores.

Da igual si se es científico, ingeniero o informático, todo aquel que programa inteligencia artificial conoce bien el alcance de esta tecnología. Hay numerosos ejemplos de todas las puertas que se te abren cuando dominas el AI development:

• Asistentes de voz (por ejemplo, Siri de Apple): la IA les permite reconocer y entender lo que les decimos.
• Motores de búsqueda: Netflix, Google o YouTube se valen de algoritmos de búsqueda (IA) para ofrecerte resultados personalizados. Precisamente, el objetivo de toda estrategia SEO es adaptar el contenido web a sus reglas para mejorar el posicionamiento.
• Geolocalización (por ejemplo, Google Maps): es la IA lo que hace que estas herramientas puedan diseñar rutas y calcular el tiempo de viaje.
• Chatbots: raro es el sitio web que no cuenta con estos pequeños asistentes para atender las dudas más habituales de sus visitantes.

Impacto y beneficios de la IA programada

El profesional que programa inteligencia artificial tiene muy buenas razones para hacer lo que hace. A fin de cuentas, su actividad marca la diferencia en un mundo donde la IA va a estar cada vez más presente.

Entre las principales ventajas que trae consigo desarrollar programas de inteligencia artificial, podemos destacar las siguientes:

• Personalización: al desarrollar tus propios programas de inteligencia artificial, creas una solución a la medida exacta. 
• Innovación: cada vez que se programa inteligencia artificial se amplía un poco más el abanico de posibilidades que proporciona esta tecnología. De este modo, tu empresa demuestra que está a la vanguardia en disrupciones tecnológicas.
• Competitividad: en realidad, la ventaja competitiva es la consecuencia lógica de los dos puntos anteriores. Si eres capaz de programar IA para desarrollar soluciones personalizadas e innovadoras, tus clientes te preferirán a ti en vez de a tus competidores.

La IA aporta múltiples beneficios para las empresas: personalización, nuevas oportunidades o competitividad, entre otros

Parece magia, pero lo cierto es que los beneficios de la IA para todo tipo de empresas son muy reales. Ahora que ya sabes por qué merece la pena programarla, toca ponerse manos a la obra con ese AI development que tanto puede darte.

¿Cómo se programa la inteligencia artificial?

Aunque esté en boca de todos, muy pocos saben cómo se programa la inteligencia artificial exactamente. Deja atrás el rebaño y comienza a descubrir todos los entresijos que encierra su funcionamiento.

Empecemos por lo básico: la inteligencia artificial funciona mediante algoritmos, que son los que dirigen a las máquinas. El trabajo del programador es suministrar instrucciones informáticas a dichos modelos matemáticos. Las principales funciones que podemos ordenarles son deducir, buscar, clasificar y conversar. 

Según lo que le pidamos al algoritmo, podemos distinguir distintos tipos de inteligencias artificiales:

• Aprendizaje Automático (machine learning): el algoritmo hace que las máquinas aprendan a partir de los datos (por ejemplo, sugerencias personalizadas de Amazon o YouTube).
• Aprendizaje Profundo (deep learning): una variante del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para generar patrones complejos a partir de datos masivos (por ejemplo, reconocimiento facial).
• Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): el algoritmo consigue que la máquina comprenda y genere lenguaje humano (por ejemplo, chatbots).

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Procesos y técnicas clave

Es importante aclarar que cuando se programa inteligencia artificial no existe una metodología estándar. Realmente, el proceso específico dependerá de tus objetivos, herramientas y habilidades. Lo que sí podemos darte es un esquema con las fases esenciales que conforman la programación de esta tecnología en todo caso.

Identifica el problema

Lo primero que tiene que hacer el que programa inteligencia artificial es definir para qué la va a utilizar. ¿Cuál es la necesidad o el objetivo que tu empresa quiere resolver con esta tecnología? ¿Hay algún problema en tu sector que esté pidiendo a gritos un programa de IA?

Recolecta datos

La inteligencia artificial se alimenta de datos. Como desarrollador, tu misión es recopilar una buena cantidad de ellos para entrenar a tu modelo. Obviamente, cuanto mayor sea la calidad de dicha información, mejor funcionará tu sistema. Estamos, pues, ante una etapa de suma importancia.

Haz las siguientes comprobaciones para alimentar a tu IA con datos gourmet:

• Asegúrate de que sean datos relevantes para el problema que quieres resolver.
• Cuanta mayor cantidad de datos le aportes, más exactas serán sus respuestas.
• La calidad de las respuestas ofrecidas por la IA es directamente proporcional a la fiabilidad de las fuentes que le haya suministrado.

Filtra las fuentes

Una vez recopilada la información, deberás depurarla para garantizar la máxima calidad. Solo así podrás eliminar las fuentes erróneas o irrelevantes. En esta fase, también será necesario convertir los datos categóricos a un formato numérico.

Elige tu modelo de inteligencia artificial

El siguiente paso es decantarte por una tecnología de IA específica. Recuerda que elegir un modelo u otro determinará su capacidad, eficacia y flexibilidad. En este punto, cabe usar plataformas de desarrollo (por ejemplo, IBM Watson) o librerías de Machine Learning (por ejemplo, TensorFlow). 

Dado lo decisiva que resulta esta etapa, es conveniente que analices los pros y los contras de cada algoritmo de aprendizaje. Lo que puede ser idóneo para un objetivo no tiene por qué serlo para otro. Quizás lo mejor sea probar distintos programas de inteligencia artificial para ver cuál de ellos se ajusta mejor a tu proyecto.

Entrena al algoritmo

Ya tienes los datos preparados y el modelo seleccionado. Llegó el momento de que se conozcan, ¿no? El largo proceso de alimentar al algoritmo con las fuentes escogidas se denomina entrenamiento. Mientras lo llevas a cabo, tendrás que ir ajustando los parámetros para hacerle aprender los patrones subyacentes. También será necesario que evalúes su rendimiento mediante técnicas de validación cruzada.

Grosso modo, en un primer momento hay que volcar todas las fuentes filtradas en el modelo y pedirle que ejecute tareas sencillas. Por buenos que fueran esos datos, el sistema necesita acumular suficiente experiencia para brindar resultados satisfactorios. A fuerza de aciertos y errores, irá mejorando sus outputs.

Haz una evaluación final

Seguro que ya lo has adivinado: todo aquel que programa inteligencia artificial debe ser un perfeccionista nato. Es necesario llevar a cabo un examen final para cerciorarnos de que todo funciona según lo previsto. ¿El rendimiento del sistema no está a la altura de tus expectativas? ¡Pues ponte a ajustar sus parámetros hasta que lo esté!

En esta evaluación final, suministraremos un nuevo paquete de datos de validación al algoritmo para comprobar que identifica patrones replicables. Cuando nos hayamos cerciorado de que su respuesta es correcta, tocará probar el modelo con datos no estructurados del mundo real.

Implementa el programa de IA

A estas alturas, nuestro modelo de IA ya está listo para cumplir el objetivo para el que fue diseñado. Consecuentemente, habrá que integrarlo con nuestros otros sistemas de producción. Que esta última fase salga bien depende de monitorizar su funcionamiento en tiempo real.

Como habrás podido comprobar, el trabajo del desarrollador que programa inteligencia artificial es cualquier cosa menos rápido y sencillo. A tal fin, son necesarios conocimientos de programación, matemáticas, estadística, machine learning y deep learning. ¿Qué te parece si nos cuentas cuál ha sido tu experiencia desarrollando esta tecnología?

Principales lenguajes de programación para IA

Lenguajes de programación

Lógicamente, el profesional que programa inteligencia artificial necesita utilizar un lenguaje de programación para darle instrucciones al algoritmo. 

• Python. Este lenguaje de programación es extremadamente popular entre los desarrolladores de IA. Sencillo y con una gran cantidad de bibliotecas disponibles, no destaca ni por su rapidez ni por su rendimiento. ¿Sabías que es el favorito de gigantes como Facebook o Google?
• C++. Rápido y eficiente, constituye una gran opción para programas de IA necesitados del más alto rendimiento computacional. También dispone de muchas librerías específicas (como Caret o ggplot2). Suele emplearse en proyectos de robótica y visión por ordenador.
• R. El que programa inteligencia artificial para desarrollar un proyecto centrado en el análisis de datos y la toma de decisiones, encuentra en este lenguaje procedimental su salvavidas. Al estar especializado en la estadística, se revela imbatible en campos como la regresión logística, la minería y visualización de datos o la analítica de series temporales. 
• Java. Versátil y escalable, este lenguaje multiplataforma destaca por su capacidad para optimizar el rendimiento y la gestión de recursos. Ahora bien, al igual que R, resulta difícil de aprender. Sin duda, es un gran de aquellos programas de inteligencia artificial destinados a funcionar en ámbitos empresariales. Entre sus librerías más utilizadas están DL4J y Weka.

Herramientas y lenguajes más utilizados en el desarrollo de IA

Bibliotecas

Las bibliotecas IA son colecciones de código previamente escrito con las que el desarrollador que programa inteligencia artificial puede ampliar las capacidades del lenguaje de programación. 

• 🟧 TensorFlow. Google desarrolló esta biblioteca de aprendizaje automático open source para crear modelos de deep learning con Python. Cuenta con un amplio abanico de recursos, pero no es fácil de configurar. En el campo de la IA, suele utilizarse para PLN y visión por computadora.
• 🟥 Keras. Esta biblioteca deep learning de alto rendimiento sirve para desarrollar redes neuronales destinadas a ejecutarse en TensorFlow. Rápida, eficiente y fácil de aprender, es perfecta para desarrolladores novatos.
• 🟦 Scikit-learn. Quien programa inteligencia artificial utilizando código Python encontrará una excelente aliada en esta librería de aprendizaje automático. Es una biblioteca de código abierto que se distingue por su facilidad de uso y por contar con gran cantidad de algoritmos y herramientas. Sin embargo, no te la recomendamos para modelos de deep learning.
• 🟩 OpenCV. Esta poderosa librería open source de visión por computadora permite procesar vídeos e imágenes, pero los modelos de deep learning no son su fuerte. Funciona con numerosos lenguajes de programación (Python, Java, MATLAB, etc.). Con ella puedes desarrollar programas de inteligencia artificial capaces de seguir el movimiento, reconocer rostros o detectar objetos.

Otras herramientas

• ⚫ Jupyter Notebooks. Esta plataforma de desarrollo integrado (IDE) se emplea para crear y compartir documentos que incluyen código en vivo. Es compatible con diversos lenguajes de programación utilizados en IA (Python, R, Matlab, etc.). Si lo que quieres es escribir y ejecutar código en secciones, no dudes en servirte de esta herramienta.
• 🔴 Diagrama de red online. Se trata de una herramienta de visualización que te permite mapear y comprender cómo están conectados los nodos de una red neuronal. Su utilidad resulta innegable cuando desarrollamos programas de inteligencia artificial en colaboración con otros programadores. 
• 🟠 Apache Spark. Es una herramienta de procesamiento de datos que viene muy bien cuando queremos implementar procesos de machine learning y big data. Merece la pena destacar que cuenta con MLlib: su propia biblioteca de aprendizaje automático escalable.

¿Conocías todas estas herramientas y lenguajes de programación? ¿Cuáles son los que utilizas tú para desarrollar programas de inteligencia artificial? Ardemos en deseos de que compartas tu sabiduría con nosotros.Todo aquel que programa inteligencia artificial conoce mejor que nadie el potencial y los límites de esta tecnología. Ciertamente, la IA representa una gran ayuda para el marketing digital, pero nunca podrá superar la creatividad y la empatía que posee, por ejemplo, un redactor profesional.. Conviértete en uno de nuestros anunciantes y compruébalo por ti mismo.