6 retos comunes del entrenamiento de modelos de IA

Cuando se trata de proyectos de IA, cada proceso del entrenamiento de modelos es diferente. El alcance, la audiencia, los recursos técnicos, las limitaciones financieras e incluso la velocidad y la habilidad de los desarrolladores son factores que intervienen en la ecuación, creando una amplia gama de retos.

Aunque cada conjunto de dificultades en el entrenamiento de modelos puede ser único, existen algunos comunes. Este artículo repasa seis de los problemas más frecuentes que se encuentran durante el entrenamiento de modelos de IA y ofrece soluciones y alternativas tanto para el equipo de desarrollo como para la organización en su conjunto.

¿Qué dificulta tanto el entrenamiento de modelos de IA?

A pesar de la rápida expansión de los recursos relacionados con la IA, el proceso de entrenamiento de modelos de IA sigue siendo un reto. Algunas cuestiones crean una espiral de problemas: a medida que los recursos se vuelven más potentes y disponibles, los modelos de IA aumentan en complejidad. ¿Son exactos? ¿Son escalables?

Conclusiones clave

• Los retos que plantea el entrenamiento de modelos de IA pueden abarcar una amplia gama de factores en toda una organización e ir más allá de las cuestiones técnicas.
• A menudo, los retos técnicos pueden resolverse aumentando los conjuntos de datos de entrenamiento o añadiendo recursos externos en la nube para obtener más potencia informática.
• Superar estos retos requiere una combinación de conocimientos técnicos, procesos flexibles y una cultura de colaboración entre las partes interesadas.

6 retos comunes del entrenamiento de modelos de IA

Desde la definición inicial del proyecto hasta la puesta en marcha final, el entrenamiento de modelos de IA afecta a muchos departamentos diferentes. Desde un punto de vista técnico, los departamentos de TI deben comprender los requisitos de infraestructura de hardware, los científicos de datos deben considerar el abastecimiento de conjuntos de datos de formación y los desarrolladores deben sopesar las inversiones en otros programas y sistemas.

Desde una perspectiva organizacional, el tipo de proyecto de IA define los departamentos operativos afectados por el proyecto: Marketing, ventas, RR. HH. y otros equipos pueden tener información sobre el propósito, el alcance o los objetivos del proyecto.

Eso suma muchos participantes al entrenamiento de modelos de IA. Y cuantos más participantes, más restricciones y variables, todo lo cual aumenta los retos empresariales. La siguiente lista profundiza en seis de los retos más comunes que hay que enfrentar al entrenar modelos de IA:

Esta imagen muestra 6 retos del entrenamiento de modelos de IA:

• Hardware y software: limitaciones de recursos/capacidad del hardware y software incompatible.
• Algoritmos: selección del tipo de modelo, sobreadaptación o inadaptación
• Conjuntos de datos: datos insuficientes, desequilibrados o de mala calidad.
• Reserva de talentos: un mercado laboral saturado y competencia para trabajadores con habilidades en IA
• Gestión de proyectos: brechas de comunicación y expectativas problemáticas entre departamentos
• Gestión de datos: asuntos de seguridad, privacidad, acceso y propiedad en toda la organización.

1. Retos relacionados con los conjuntos de datos

Los conjuntos de datos de entrenamiento son la base de cualquier modelo de IA. Esto significa que la calidad y la amplitud de los conjuntos de datos de entrenamiento dictan la precisión —o la falta de ella— de los datos producidos por la IA. Los problemas con los datos pueden incluir

• Datos desequilibrados: los datos desequilibrados crean un sesgo en el modelo de entrenamiento de la IA. Por ejemplo, si un modelo de IA de un retailer de ropa utiliza solo datos de calzado, el modelo no podrá tener en cuenta las variables creadas exclusivamente por el tallaje de camisas o vestidos.
• Datos insuficientes: cuando los modelos de entrenamiento de IA trabajan con un volumen reducido de datos, la capacidad del modelo para predecir con precisión se vuelve extremadamente limitada. Los proyectos requieren datos de entrenamiento suficientes para perfeccionar los resultados y eliminar los sesgos. De lo contrario, es como conducir hacia un destino con solo algunos de los pasos trazados.
• Datos de mala calidad: mientras que los datos desequilibrados crean sesgos en las predicciones y los resultados, los datos de mala calidad conducen a una inexactitud general. El primer paso consiste en verificar la calidad de las fuentes.

2. Retos relacionados con los algoritmos

Si los conjuntos de datos de entrenamiento son la base del modelo de IA, el algoritmo representa la estructura principal. Para obtener siempre resultados precisos del modelo de IA, los desarrolladores deben elaborar y entrenar cuidadosamente el algoritmo para garantizar que se ajusta a las necesidades del proyecto.

• Elegir el algoritmo adecuado: ¿qué algoritmo es el correcto para tu proyecto? Existen varios algoritmos de IA como punto de partida, y cada uno tiene sus fortalezas y debilidades. Por ejemplo, los algoritmos de regresión logística pueden hacer avanzar rápidamente los proyectos, pero solo proporcionan resultados binarios. El equilibrio adecuado entre el alcance, los resultados y el uso de recursos son factores que influyen en la mejor elección para tu proyecto.
• Sobreajuste: el sobreajuste se produce cuando un modelo de IA se adapta demasiado a un resultado específico, haciendo que pase por alto otros resultados que deberían estar dentro de su alcance. Estas situaciones se producen por diversas razones, como la escasez de conjuntos de datos de formación, la homogeneidad de los conjuntos de datos de formación y la excesiva complejidad de los modelos, que conducen a malentendidos y a "ruido de datos".
• Inadaptación: la inadaptación se produce cuando un modelo de IA requiere más entrenamiento y ofrece resultados precisos solo en circunstancias extremadamente limitadas. Un ejemplo habitual de inadaptación es cuando el modelo funciona bien con los conjuntos de datos de entrenamiento iniciales, pero falla tanto con la validación posterior como con los datos del mundo real. La inadaptación suele producirse cuando el modelo es demasiado simple para los objetivos del proyecto o cuando los equipos no limpian adecuadamente los conjuntos de datos de entrenamiento antes de utilizarlos.

3. Retos de hardware y software

Los departamentos de TI se enfrentan a retos de hardware y software a la hora de respaldar el entrenamiento de modelos de IA. Entre los posibles obstáculos se encuentran disponer de suficiente potencia informática y capacidad de almacenamiento, recursos de datos y herramientas de compatibilidad e integración para llevar un proyecto de IA hasta su finalización.

En general, el éxito del entrenamiento de modelos de IA implica la gestión de conjuntos de datos muy grandes. Esto significa que los departamentos de TI deben garantizar que los formadores dispongan de suficiente almacenamiento de datos, el acceso necesario, un sistema de gestión de datos y herramientas y marcos de software compatibles.

• Recursos de hardware: para gestionar el procesamiento y el análisis de grandes conjuntos de datos, especialmente para modelos muy complejos, como los de investigación médica, la infraestructura de TI debe asegurar suficientes servidores y sistemas de almacenamiento de alto rendimiento. El entrenamiento del modelo de IA requiere una potencia informática importante, por lo que las organizaciones deben garantizar que el alcance de un proyecto se alinee con los recursos disponibles.
• Consideraciones sobre el software: los proyectos de entrenamiento de IA necesitan integrar una serie de herramientas, marcos y sistemas de software especializados, tanto ascendentes como descendentes. Por eso, la comprobación de la compatibilidad es una parte fundamental del trabajo inicial de un proyecto, porque integrar herramientas especializadas en los sistemas informáticos existentes puede ser una tarea compleja.

4. Retos en la contratación de personal calificado

Para desarrollar, gestionar e iterar el entrenamiento de modelos de IA se necesitan personas con conocimientos especializados en distintas disciplinas técnicas. La falta de experiencia en cualquier área podría hacer descarrilar fácilmente el proceso de entrenamiento, lo que en última instancia conduciría a reiniciar por completo un proyecto.

• Demanda de talentos en IA: para reunir un excelente equipo de desarrolladores y científicos de datos, tendrás que contratar sabiamente. Sin embargo, las habilidades de IA y aprendizaje automático están muy demandadas, lo que significa que incorporar a las personas adecuadas puede obligar a las organizaciones a un proceso de contratación muy competitivo. Así pues, los empresarios deben actuar con rapidez cuando identifican a una persona calificada y mantenerse al corriente del estado de la demanda del mercado. Para atraer a los mejores talentos, muestra tu compromiso con la tecnología, por ejemplo, lanzando un centro de excelencia de IA.
• Falta de profesionales capacitados en IA: si una organización comienza un proyecto de IA con un equipo de desarrollo débil, la iniciativa puede terminar siendo terriblemente imprecisa o sesgada, si es que llega a completarse. Avanzar con falta de profesionales formados supone una pérdida de tiempo y dinero, así que prepárate para invertir tanto en talento como en tecnología.

5. Retos de la gestión de proyectos de IA

Los proyectos de IA empresarial pueden ser costosos y requerir muchos recursos. Más allá de las preocupaciones inmediatas de desarrollo de modelos, selección de fuentes de datos y entrenamiento de modelos de IA, la gestión requiere un delicado equilibrio de supervisión financiera, tecnológica y de programación.

• Fallas de comunicación: la gestión eficaz de proyectos para cualquier sector requiere una comunicación sólida, pero los gestores de proyectos de IA deben interactuar con muchos equipos, incluidos los de TI, jurídicos y financieros, y con los usuarios finales del proyecto. Las brechas en la comunicación pueden dar lugar a problemas que tienen efectos dominó y cuestan a la organización precisión, tiempo, dinero o todo a la vez.
• Expectativas desalineadas: la cultura popular ha creado grandes expectativas sobre lo que puede hacer la IA. Para que esas expectativas se hagan realidad, es necesario que los líderes de equipo comuniquen con eficacia la finalidad, los objetivos y las capacidades del proyecto de IA. Sin ellas, es posible que los usuarios no comprendan los aspectos prácticos o las limitaciones del proyecto.

6. Retos de la gestión de datos

En el contexto del entrenamiento de IA, en cada fase se aplican distintos elementos de seguridad de los datos. En conjunto, esto crea una serie de retos en toda la gestión de datos.

• Acceso a los datos y propiedad: ¿quién tiene acceso a los datos de entrenamiento? ¿Quién puede ver los resultados del entrenamiento? ¿Quién conserva, archiva y gestiona el proceso? Todos estos aspectos deben tenerse en cuenta. Sin unas estrategias de gestión de datos sólidas, como el uso de un acceso basado en funciones, la logística de los proyectos puede quedar estancada en el más pequeño de los pasos, y estos contratiempos pueden abrir la puerta a problemas de seguridad.
• Privacidad y seguridad de los datos: los conjuntos de datos de entrenamiento pueden contener datos sensibles, incluida información de identificación personal, detalles financieros y planes corporativos confidenciales. Para garantizar la privacidad puede ser necesario cifrar y/o limpiar tanto los datos de entrenamiento como los de salida. Además, los problemas de ciberseguridad habituales se aplican al modelo de IA tanto durante el entrenamiento como durante la implementación, especialmente cuando el proyecto implica recursos públicos o externos.

Superar los retos del entrenamiento de modelos de IA

Durante el proceso de entrenamiento de modelos de IA, los retos pueden venir de todas partes. Los problemas técnicos relacionados con los recursos de hardware, los aspectos prácticos de los algoritmos o los conjuntos de datos pueden hacer que los desarrolladores se pregunten: "¿cómo vamos a hacer esto realmente?".

Superar estos retos requiere planificación, un uso inteligente de los recursos y —quizá lo más importante— una comunicación frecuente, completa e incluyente.

El uso inteligente de la tecnología también puede ayudar.

Soluciones técnicas

Los problemas técnicos en el entrenamiento de modelos de IA pueden deberse a muchas causas. En algunos casos, el tipo de modelo exige más recursos de los que la organización puede suministrar. Otras veces, el conjunto de datos de entrenamiento no está bien preparado, o el modelo puede necesitar más conjuntos de datos de entrenamiento de los que hay disponibles. Las tres técnicas siguientes pueden ayudar a superar retos técnicos comunes.

• Aumento de datos: si tu modelo de IA necesita más conjuntos de datos de entrenamiento, o que ellos tengan una diversidad más amplia, pero aún hay más recursos inaccesibles, los equipos pueden ser capaces de generar datos propios. El aumento de datos se refiere al proceso de incrementar manualmente los conjuntos de información para el entrenamiento, con el fin de proporcionar un mayor entrenamiento del modelo, a veces con un objetivo específico en mente.
• Regularización: el sobreajuste es uno de los problemas más comunes encontrados durante el entrenamiento del modelo de IA. La regularización ofrece técnicas para compensar este hecho en un conjunto de datos de entrenamiento. Mediante la regularización, los modelos se calibran para compensar el exceso de ajuste a través de diversas optimizaciones que crean resultados más sencillos y precisos. Entre las técnicas de regularización más comunes se encuentran la regresión ridge, la regresión lasso y la red elástica.
• Aprendizaje por transferencia: el aprendizaje por transferencia permite a los desarrolladores saltarse varios pasos utilizando un algoritmo existente como punto de partida. El éxito del aprendizaje por transferencia depende de varios factores. En primer lugar, debe existir un modelo viable que demuestre el éxito de un proceso similar y que, al mismo tiempo, sea suficientemente flexible para adaptarse al contexto de un nuevo proyecto. En segundo lugar, el alcance y los objetivos del proyecto deben poder adaptarse al trabajo existente.

Soluciones organizacionales

En cualquier organización, los modelos de IA exitosos requieren más que experiencia técnica. Dado que durante el proceso de entrenamiento pueden intervenir diversas partes interesadas, incluso en cuestiones no técnicas como las finanzas y los objetivos, el éxito del proyecto depende a menudo de la participación de toda la organización. Así pues, crear un frente unificado es un reto en sí mismo.

He aquí algunas formas prácticas de lograr un proceso organizacional más fluido.

• Establece canales de comunicación claros: los proyectos de IA pueden requerir diversos conjuntos de habilidades en diferentes equipos. Pueden surgir problemas si estos equipos no suelen trabajar juntos. Por lo tanto, una comunicación abierta y clara sobre los objetivos, el alcance y la cadencia de trabajo de un proyecto fomenta la unidad y limita la confusión, que puede dar lugar a duplicaciones de tareas o pasos en falso.
• Fomentar una cultura de colaboración: en los proyectos de IA de éxito participan muchas partes interesadas con diferentes puntos de vista. Reunir a toda esta gente en una unidad de trabajo sólida requiere una cultura de colaboración. Para encontrar soluciones creativas, asegúrate de que las opiniones individuales puedan expresarse y debatirse de forma constructiva y respetuosa.
• Fomentar el aprendizaje continuo: las capacidades de IA han evolucionado significativamente en los últimos 10 años, con un crecimiento especialmente rápido de la potencia informática y la accesibilidad a la nube. Están surgiendo nuevas posibilidades, habilidades y estrategias, y mantenerse al día de los avances exige un aprendizaje continuo. Los equipos deben tener un ojo puesto en el futuro, aunque sigan adelante con los proyectos actuales.

Supera tus retos de entrenamientos de modelos de IA con Oracle

Los retos del entrenamiento de modelos de IA pueden ser de todo tipo, desde técnicos hasta organizacionales; afortunadamente, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) puede ser parte de la solución para casi todos ellos. Los recursos de computación y almacenamiento escalables pueden potenciar la formación incluso con grandes conjuntos de datos y modelos complejos, mientras que las herramientas de seguridad y gobernanza en profundidad ayudan a cumplir los últimos requisitos de privacidad y seguridad.

OCI también agiliza la colaboración y la comunicación entre departamentos al permitir compartir y conectar fuentes de datos, todo ello para ofrecer más transparencia durante el desarrollo. Con una cobertura completa de los servicios de computación, almacenamiento, redes, base de datos y plataforma, OCI ofrece una ventaja flexible y potente para el entrenamiento de modelos de IA, al tiempo que reduce los costos del proyecto y de la organización.

Para las organizaciones que persisten y superan los retos inherentes al entrenamiento de modelos de IA, los beneficios pueden incluir niveles mejorados de automatización y ventajas competitivas, incluso productos y servicios totalmente nuevos, basados en conocimientos que no podrían descubrirse sin la IA.

Los equipos de TI, los líderes de proyectos y la dirección disponen de las herramientas necesarias para superar estos retos y otros que implican el entrenamiento de modelos de IA específicos para cada caso. Solo hay que ser creativo.

Preguntas frecuentes sobre los retos del entrenamiento de modelos de IA

¿Cómo puede utilizarse el aprendizaje por transferencia para mejorar la precisión de los modelos de IA?

El aprendizaje por transferencia en los modelos de IA se refiere al proceso de utilizar un modelo existente como punto de partida para un nuevo proyecto. Esto da ventaja a los proyectos, aunque tiene sus limitaciones. El aprendizaje por transferencia funciona mejor cuando el modelo existente aborda una situación general y el nuevo proyecto profundiza en aspectos más específicos. A medida que las capacidades de la IA se vuelven más sofisticadas, la latitud de los puntos de inicio/final del aprendizaje por transferencia debería ampliarse cada vez más.

¿Cómo pueden las organizaciones promover una cultura de colaboración entre los miembros de los equipos que participan en el entrenamiento de modelos de IA?

A menudo, las organizaciones necesitan la colaboración de equipos con diversos conjuntos de competencias para completar con éxito los proyectos de IA. Para fomentar la colaboración, los líderes deben promover líneas abiertas de comunicación, aportes y debates constructivos entre todas las partes interesadas, así como una filosofía de aprendizaje continuo. Al hacer hincapié en el cómo y el porqué de "estamos todos juntos en esto", al tiempo que se contemplan las posibilidades de futuro, una organización puede avanzar hacia una mayor cohesión y comunicación generales dentro de sus distintos equipos.

¿Cómo pueden las organizaciones superar las limitaciones de hardware y software durante el entrenamiento de modelos de IA?

Muchas soluciones diferentes pueden superar las limitaciones de hardware y software. Algunas pueden lograrse dentro de la organización, por ejemplo asignando personal interno con más experiencia para evaluar y perfeccionar el modelo concreto. Otro ejemplo puede estar en los propios conjuntos de datos de formación: pueden necesitar una limpieza y preparación adecuadas para limitar su impacto en los recursos. En otras situaciones, el uso de recursos externos, como una plataforma de infraestructura basada en la nube, puede permitir a los equipos escalar más fácilmente con mayor flexibilidad para gestionar las demandas informáticas.