6 desafíos habituales de entrenamiento de modelos de IA

En los proyectos de IA, cada proceso de 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 influyen en la ecuación, lo que genera una amplia gama de desafíos.

Aunque puede que cada grupo de dificultades del entrenamiento de modelos sea único, existen algunas similitudes. En este artículo se revisan seis de los problemas más habituales detectados durante el entrenamiento de modelos de IA y se ofrecen soluciones y alternativas tanto para el equipo de desarrollo como para la organización en su conjunto.

¿Qué hace que el entrenamiento de modelos de IA resulte tan difícil?

A pesar de la rápida expansión de los recursos relacionados con la IA, el proceso de entrenamiento de modelos de IA sigue siendo un desafío. Algunos asuntos generan un conjunto de problemas en espiral: a medida que los recursos se vuelven más potentes y disponibles, los modelos de IA aumentan su complejidad. ¿Son precisos? ¿Se escalan?

Conclusiones clave

• Los desafíos del entrenamiento de modelos de IA pueden abarcar una amplia gama de factores en toda una organización y ir más allá de los problemas técnicos.
• Los desafíos técnicos a menudo se pueden resolver aumentando los juegos de datos de entrenamiento o agregando recursos externos en la nube para obtener más poder de computación.
• Superar estos desafíos requiere una combinación de conocimientos técnicos, procesos flexibles y una cultura de colaboración entre los implicados.

6 desafíos habituales de entrenamiento de modelos de IA

Desde la definición inicial del proyecto hasta el despliegue final de la implantación, 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 abordar el abastecimiento de juegos de datos de entrenamiento y los desarrolladores deben sopesar invertir en otro software y sistemas.

Desde un punto de vista organizativo, el tipo de proyecto de IA define los departamentos operativos a los que afecta el proyecto: marketing, ventas, RR. HH. y otros equipos pueden tener información sobre el propósito, el alcance o los objetivos del proyecto.

Esto hace que muchas personas participen en el entrenamiento del modelo de IA. Y cuanto más personas sean, habrá más restricciones y variables, lo que aumenta los desafíos organizativos. La siguiente lista profundiza en seis de los desafíos más habituales durante el entrenamiento de modelos de IA:

En esta imagen se muestran 6 desafíos del entrenamiento de modelos de IA:

• Hardware y software: limitaciones de recursos/capacidad de hardware y software incompatible
• Algoritmos: selección del tipo de modelo, ajuste excesivo o ajuste insuficiente
• Conjuntos de datos: datos insuficientes, desequilibrados o de mala calidad
• Reserva de talento: un mercado laboral candente y la competencia por los trabajadores cualificados en IA
• Gestión de proyectos: lagunas de comunicación y expectativas problemáticas entre departamentos
• Gestión de datos: inquietudes de seguridad, privacidad, acceso y propiedad en toda la organización

1. Desafíos relacionados los con juegos de datos

Los juegos de datos de entrenamiento constituyen la base de cualquier modelo de IA. Esto implica que la calidad y la amplitud de los juegos de datos de entrenamiento dictan la precisión de los datos producidos por la IA, o la falta de ella. Los problemas relativos a los datos pueden incluir:

• Datos desequilibrados: los datos desequilibrados generan un sesgo en el modelo de entrenamiento de IA. Por ejemplo, si un modelo de IA de un minorista de ropa utiliza solo datos del calzado, el modelo no podrá tener en cuenta las variables creadas exclusivamente con las tallas de las camisas o vestidos.
• Datos insuficientes: cuando los modelos de entrenamiento de IA funcionan con solo un pequeño volumen de datos, la capacidad del modelo de predecir con precisión se vuelve extremadamente limitada. Los proyectos requieren suficientes datos de entrenamiento para poder refinar completamente los resultados y eliminar los sesgos. De lo contrario, es como conducir a un destino con solo algunos de los tramos de la ruta.
• Datos de mala calidad: si bien los datos desequilibrados crean sesgos en las predicciones y los resultados, los datos de mala calidad provocan a una inexactitud general. Un primer paso clave consiste en verificar la calidad de las fuentes.

2. Desafíos relacionados con el algoritmo

Si los juegos de datos de entrenamiento son la base del modelo de IA, el algoritmo representa la estructura principal. Para obtener de manera consistente resultados precisos con el modelo de IA, los desarrolladores deben diseñar y entrenar cuidadosamente el algoritmo de cara a garantizar que se ajuste a las necesidades del proyecto.

• Selección del algoritmo adecuado: ¿qué algoritmo se adecua a tu proyecto? Como punto de partida están disponibles una gama de algoritmos de IA, y cada uno tiene sus propios puntos fuertes y débiles. Por ejemplo, los algoritmos de regresión logística pueden hacer que los proyectos avancen rápidamente, pero solo proporcionan resultados binarios. Con el equilibrio adecuado entre alcance, resultados y recursos se reúnen todos los factores para lograr la mejor opción para tu proyecto.
• Ajuste excesivo: el ajuste excesivo se produce cuando un modelo de IA se sintoniza demasiado para un resultado específico, lo que provoca que se pierdan otros resultados que deben estar dentro del alcance. Estas situaciones ocurren por una variedad de razones, incluida la escasez de juegos de datos de entrenamiento, la falta de homogeneidad en los juegos de datos de entrenamiento y la excesiva complejidad de los modelos, lo que provoca malentendidos y "ruido de datos".
• Ajuste insuficiente: el ajuste insuficiente se produce cuando un modelo de IA requiere más entrenamiento y ofrece resultados precisos solo en circunstancias extremadamente limitadas. Un ejemplo común de ajuste insuficiente es cuando el modelo funciona bien con los juegos de datos de entrenamiento iniciales, pero falla con la validación adicional y los datos del mundo real. El ajuste insuficiente a menudo se produce cuando el modelo es demasiado simple para los objetivos del proyecto o los equipos no limpian correctamente los juegos de datos de entrenamiento antes de su uso.

3. Desafíos de hardware y software

Los departamentos de TI se enfrentan a desafíos de hardware y software a la hora de respaldar el entrenamiento de modelos de IA. Los posibles obstáculos incluyen tener suficiente capacidad de almacenamiento y potencia de computación, recursos de datos y herramientas de integración y compatibilidad para ver un proyecto de IA hasta su finalización.

En general, para lograr el éxito del entrenamiento del modelo de IA se han de gestionar juegos de datos muy grandes. Esto significa que los departamentos de TI deben garantizar que los entrenadores cuenten con una cantidad suficiente de 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 juegos de datos, especialmente para modelos muy complejos, como los de investigación médica, el departamento de TI debe proteger un número suficiente de servidores y sistemas de almacenamiento de alto rendimiento. Para el entrenamiento del modelo de IA se requiere una potencia computacional significativa, 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 deben integrar una serie de herramientas de software, marcos y sistemas especializados, tanto ascendentes como descendentes. Esto hace que la comprobación de la compatibilidad sea una parte clave del trabajo inicial de un proyecto, ya que integrar herramientas especializadas con los sistemas de TI existentes puede ser una tarea compleja.

4. Desafíos para contratar talento cualificado

Se necesitan personas con diferentes conjuntos de habilidades especializadas en distintas disciplinas técnicas para desarrollar, gestionar e iterar el entrenamiento de modelos de IA. La falta de experiencia en cualquier área podría hacer fácilmente que el proceso de capacitación descarrilase, lo que, en última instancia, conduciría a un reinicio completo de un proyecto.

• Demanda de talentos de IA: para reunir un excelente equipo de desarrolladores y científicos de datos, tendrás que contratar sabiamente. Sin embargo, las habilidades de IA y machine learning están muy demandadas, lo que significa que para incorporar a las personas adecuadas puede que las organizaciones deban realizar un proceso de contratación altamente competitivo. Por lo tanto, los empleadores deben actuar con rapidez cuando identifiquen a una persona cualificada y han de mantenerse al tanto del estado de la demanda del mercado. Para atraer al mejor talento, demuestra tu compromiso con la tecnología, por ejemplo, lanzando un centro de excelencia de IA.
• Falta de profesionales de IA capacitados: si una organización inicia un proyecto de IA con un equipo de desarrollo insuficiente, la iniciativa puede terminar siendo crónicamente inexacta o sesgada, si, con suerte, llega a finalizarse. Continuar con un proyecto para el que faltan profesionales capacitados desperdicia tiempo y dinero, así que prepárate para invertir tanto en talento como en tecnología.

5. Desafíos de la gestión de proyectos de IA

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

• Lagunas 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, legales y financieros, además de con los usuarios finales del proyecto. Las lagunas en la comunicación pueden provocar problemas que tienen efectos dominó y que cuestan a la organización precisión, tiempo, dinero o todos esos elementos a la vez.
• Expectativas mal alineadas: la cultura popular ha establecido altas expectativas sobre aquello de lo que la IA es capaz. Para traer a la tierra esas expectativas se requiere una comunicación efectiva de los líderes del equipo acerca del propósito, los objetivos y las capacidades del proyecto de IA. Sin esto, puede que los usuarios no entiendan los aspectos prácticos o limitaciones del proyecto.

6. Desafíos de la gestión de datos

En el contexto del entrenamiento de IA, se aplican diferentes elementos de seguridad de datos en cada etapa. En su conjunto, esto crea una serie de desafíos bajo el paraguas de la gestión de datos.

• Acceso a datos y propiedad: ¿quién tiene acceso a los datos de entrenamiento? ¿Quién puede ver los resultados del entrenamiento? ¿Quién dirige, archiva y gestiona el proceso? Se deben abordar todas estas preguntas. Sin estrategias sólidas de gestión de datos, como el uso de acceso basado en roles, la logística del proyecto puede quedarse atascada en los pasos más pequeños, y estos problemas pueden abrir la puerta a las brechas de seguridad.
• Privacidad y seguridad de los datos: los juegos de datos de entrenamiento pueden contener datos sensibles, como información de identificación personal, detalles financieros y planes corporativos sensibles. Para garantizar la privacidad se puede requerir cifrado y/o limpieza de los datos de entrenamiento y salida. Además, durante el entrenamiento y el despliegue surgen inquietudes habituales relacionadas con la ciberseguridad, particularmente si el proyecto entraña recursos públicos o externos.

Cómo superar los desafíos del entrenamiento de modelos de IA

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

Para superar estos desafíos se requiere planificación, uso inteligente de recursos y, quizás lo más importante, una comunicación frecuente, completa e inclusiva.

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 proporcionar. Otras veces, el juego de datos de entrenamiento no se ha preparado correctamente o puede que necesite más juegos de datos de entrenamiento además de los disponibles. Las siguientes tres técnicas pueden ayudar a superar los desafíos técnicos habituales.

• Aumento de datos: si tu modelo de IA necesita más juegos de datos de entrenamiento o una diversidad más amplia de esos juegos de datos, aunque aún no se pueda acceder a más recursos, puede que los equipos sean capaces de generar sus juegos propios. El aumento de datos hace referencia al proceso de aumento manual de los juegos de datos de entrenamiento para proporcionar más entrenamiento al modelo, en ocasiones con un objetivo específico en mente.
• Regularización: el sobreajuste es uno de los problemas más comunes durante el entrenamiento de modelos de IA. La regularización ofrece técnicas para compensar ese problema dentro de un juego de datos de entrenamiento. Con la regularización, los modelos se calibran para compensar el sobreajuste a través de varias optimizaciones que crean una salida más simple y precisa. Las técnicas comunes de regularización incluyen la regresión contraída, la regresión lasso y la red elástica.
• Aprendizaje de transferencia: el aprendizaje de transferencia permite a los desarrolladores saltarse varios pasos mediante el uso de un algoritmo existente como punto de partida. El éxito del aprendizaje de transferencia depende de varios factores. En primer lugar, debe existir un modelo viable, que demuestre un proceso similar que haya tenido éxito, además de ser lo suficientemente flexible como 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 organizativas

En cualquier organización, para que los modelos de IA tengan éxito se requiere algo más que experiencia técnica. Dado que pueden participar una variedad de implicados durante el proceso de entrenamiento, incluso para cuestiones no técnicas, como finanzas y objetivos, el éxito del proyecto a menudo depende de la implicación de toda la organización. Por lo tanto, crear un frente unificado supone ya un desafío.

Aquí se indican algunas formas prácticas de lograr un proceso organizativo más fluido.

• Establecer canales de comunicación claros: los proyectos de IA pueden requerir diversos conjuntos de habilidades en diferentes equipos. Pueden surgir desafíos si estos equipos no suelen trabajar juntos. Por lo tanto, la comunicación abierta y clara sobre los objetivos, el alcance y la cadencia de trabajo de un proyecto genera unidad y evita la confusión, que puede generar trabajos duplicados o pasos perdidos.
• Fomentar una cultura de colaboración: en los proyectos de IA de éxito participan muchos implicados diferentes con distintos puntos de vista. Para generar en todas estas personas una unidad de trabajo cohesiva se requiere una cultura de colaboración. Para idear soluciones creativas, asegúrate de que las opiniones individuales se puedan expresar y que se debata de una manera constructiva y respetuosa.
• Fomentar el aprendizaje continuo: las capacidades de IA han evolucionado significativamente en los últimos 10 años, al tiempo que el poder de computación y la accesibilidad a la nube han crecido a un ritmo vertiginoso. Están surgiendo nuevas posibilidades, habilidades y estrategias, y para mantenerse al tanto de los avances se requiere un aprendizaje continuo. Los equipos deben estar atentos al futuro, incluso a medida que avanzan en los proyectos actuales.

Supera los desafíos de entrenamiento de tu modelo de IA con Oracle

Los desafíos de entrenamiento del modelo de IA pueden abarcar desde aspectos técnicos hasta organizativos; afortunadamente, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) puede formar parte de la solución para casi todos ellos. Los recursos informáticos y de almacenamiento escalables pueden impulsar el entrenamiento incluso con grandes juegos de datos y modelos complejos, mientras que las complejas herramientas de seguridad y gobernanza ayudan a cumplir los últimos requisitos de privacidad y seguridad.

OCI también acelera la colaboración y la comunicación entre departamentos al permitir el uso compartido de datos y la conexión de orígenes de datos de cara a proporcionar más transparencia durante el desarrollo. Con una cobertura completa de los servicios informáticos, de almacenamiento, de redes, de base de datos y de plataforma, OCI ofrece una ventaja flexible y potente para el entrenamiento de modelos de IA al tiempo que reduce los costes organizativos y del proyecto.

Para las organizaciones que persisten y superan los desafíos inherentes al entrenamiento de modelos de IA, los beneficios pueden incluir mejoras en los niveles de automatización y ventajas competitivas, incluso productos y servicios completamente nuevos basados en información que no se podría descubrir sin IA.

Los equipos de TI, los gestores de proyectos y el liderazgo ejecutivo tienen las herramientas para superar estos desafíos y otros inherentes al entrenamiento de modelos de IA específicos. Se necesita un poco de pensamiento creativo.

Preguntas frecuentes sobre los desafíos del entrenamiento de modelos de IA

¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje de transferencia para mejorar la precisión de los modelos de IA?

El aprendizaje de transferencia en modelos de IA hace referencia al proceso de uso de un modelo existente como punto de partida para un nuevo proyecto. Esto ofrece una ventaja en los proyectos, aunque con limitaciones. El aprendizaje de transferencia funciona mejor cuando el modelo existente aborda una situación general, y se profundiza en más detalles dentro del nuevo proyecto. A medida que las capacidades de IA se vuelven más sofisticadas, la latitud de los puntos de inicio/fin del aprendizaje de transferencia debería ir ampliándose.

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

Las organizaciones a menudo necesitan que los equipos colaboren con diversos conjuntos de habilidades para completar con éxito los proyectos de IA. Para fomentar la colaboración, los líderes deben promover líneas abiertas de comunicación, contribución y discusión constructiva entre todos los implicados, así como una filosofía de aprendizaje continuo. Al resaltar el cómo y el por qué de "todos estamos juntos en esto" y analizar, al mismo tiempo, las posibilidades futuras, una organización puede mejorar la cohesión y comunicación generales dentro de sus diferentes equipos.

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

Muchas soluciones diferentes permiten superar las limitaciones de hardware y software. Algunas pueden lograrse dentro de la organización, por ejemplo, mediante la asignación de personal interno con más experiencia para evaluar y refinar el modelo en particular. Otras se dan en los propios juegos de datos de entrenamiento: es posible que se necesite una limpieza y preparación adecuadas para limitar el impacto en los recursos. En otras situaciones, el uso de recursos externos, como una plataforma de infraestructura basada en la nube, puede permitir que los equipos escalen más fácilmente con una mayor flexibilidad para poder hacer frente a las demandas de recursos informáticos.