Nombre del podcast: Pensamiento digital
Nombre del episodio: Metodologías Ágiles en Proyectos de IA, con Borja Fdez. Pillado
Duración: 1 hora y 18 minutos
Resumen del Podcast
El episodio del podcast «Pensamiento Digital», conducido por Francisco Carrero (Franckie), se centra en la relación entre las metodologías ágiles y los proyectos de inteligencia artificial (IA), y cuenta con la participación de Borja Fernández, un ingeniero de software y experto en agilismo. A través de una conversación dinámica, se abordan varios temas cruciales que giran en torno a la adaptación de prácticas ágiles a proyectos que involucran machine learning, así como los desafíos específicos que estos proyectos presentan.
Introducción al Agilismo en Proyectos de IA
Carrero y Fernández comienzan discutiendo la naturaleza del agilismo. Borja resalta que el agilismo no es tan rígido como se podría pensar, sino una forma de pensar que permite adaptarse a las circunstancias específicas de cada proyecto. Se enfatiza que el enfoque ágil implica la flexibilidad de ajustarse a las necesidades cambiantes durante el desarrollo de software. Este es un aspecto crítico en proyectos de IA, donde el modelo y los datos pueden requerir modificaciones en diferentes etapas del desarrollo.
Problemas en la Aplicación de Datos para IA
Uno de los temas centrales de este episodio es el manejo de los datos en proyectos de IA, especialmente en lo que respecta a los sesgos que pueden aparecer. Se menciona el incidente con el conjunto de datos «time IES», cuyo contenido racista y ofensivo llevó a sus creadores a pedir disculpas y a que los investigadores dejaran de usarlo. Este caso ilustra la importancia de la calidad sobre la cantidad en los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de machine learning. La discusión destaca que, a menudo, la búsqueda de grandes volúmenes de datos puede comprometer la calidad, lo que resulta en resultados sesgados e irresponsables.
Fases del Desarrollo de Proyectos de IA
Borja explica las diferentes fases que componen el desarrollo de proyectos basados en IA, comenzando por la planificación y el establecimiento del proyecto. Es crucial, según él, tener claro el objetivo y la naturaleza del proyecto desde el principio. En este marco, se sugiere que las empresas realicen estudios de viabilidad para determinar si realmente necesitan aplicar técnicas complejas de machine learning, como en el caso de analítica avanzada. La recomendación es que, en lugar de lanzarse directamente a la implementación, las organizaciones deben explorar si hay soluciones más simples que podrían abordar el problema de manera efectiva.
Posteriormente, se aborda cómo la gestión de los datos debe realizarse utilizando buenas prácticas. Borja menciona la importancia de mantener un control de versiones en los scripts de manipulación de datos y resalta que muchas veces se necesita una documentación clara para que la salida de esta fase resulte en un informe que muestre las conclusiones aprendidas del análisis.
La Adaptación del Agilismo
A medida que la conversación avanza, se discute cómo el marco ágil puede ajustarse a las peculiaridades de los proyectos de IA. Borja enfatiza que, aunque las metodologías ágiles tienen una estructura, en realidad se deben personalizar. Esto significa que los equipos deben liberar espacio y permitir una exploración más creativa durante el proceso de desarrollo, lo que puede ser fundamental en el ámbito de machine learning, dado que los modelos pueden evoluir y modificarse con el tiempo.
La importancia de la colaboración y la comunicación entre diferentes equipos se destaca como fundamental. Los equipos que trabajan en el desarrollo del software principal deben estar adecuadamente conectados con aquellos encargados de crear y optimizar los modelos de inteligencia artificial. Esta sinergia es crucial para el éxito del proyecto en general.
Retos y Soluciones en la Implementación
Otro punto de discusión son los problemas que pueden surgir durante la implementación y despliegue de un modelo de IA en producción. Borja menciona que a veces, el conocimiento y la confianza en plataformas como Jupyter Notebook pueden resultar en implementaciones que no cumplen con los requerimientos de rendimiento. Aconseja que, una vez que se ha establecido un modelo y sus parámetros, puede ser necesario considerar tecnologías alternativas para asegurar que el modelo funcione como se espera en el entorno real.
Conclusiones y Reflexiones Finales
El episodio concluye con una reflexión sobre la evolución de la mentalidad ágil en el sector tecnológico. Se destaca que, a medida que más empresas adoptan metodologías ágiles, también aumenta la necesidad de educar a los equipos sobre cómo integrar estas prácticas en situaciones específicas, como lo son los proyectos de machine learning. La combinación de buenas prácticas de programación, manejo ético de los datos y el conocimiento adecuado entre los miembros del equipo son esenciales para abordar con éxito los complejos proyectos de inteligencia artificial.
A nivel personal, ambos participantes expresan su entusiasmo por el aprendizaje continuo en este campo, así como la importancia de estar al tanto de los últimos avances y técnicas en inteligencia artificial y gestión de proyectos.
Tabla Resumen
| Tema | Descripción |
|---|---|
| Naturaleza del Agilismo | El agilismo es una forma de pensamiento flexible que se adapta a las necesidades cambiantes de los proyectos. |
| Gestión de Datos y Sesgos | Se discuten los problemas introducidos por conjuntos de datos sesgados, destacando un caso notable sobre un conjunto de datos racista. |
| Fases del Proyecto de IA | Incluye planificación, gestión de datos, y análisis de viabilidad para determinar la necesidad de machine learning. |
| Adaptación del Agilismo | Es crucial personalizar las metodologías ágiles a las necesidades específicas de los proyectos de IA, permitiendo mayor creatividad y flexibilidad en el desarrollo. |
| Desafíos en Implementación | La confianza en ciertas plataformas puede llevar a la selección de tecnologías que no cumplen con las expectativas de rendimiento; es mejor considerar alternativas desde el comienzo. |
Personalidades Conocidas Mencionadas
- Francisco Carrero (Frankie)
- Borja Fernández
Palabras Clave
agilismo, inteligencia artificial, machine learning, sesgos, planificación, gestión de datos, buenas prácticas, implementación, tecnología, comunicación, equipos, proyecto, análisis de viabilidad, desarrollo, rendimiento.