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El paso a paso para entrenar a la IA
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Una vez se escoja la finalidad, se recopila información para que la inteligencia artificial pueda ser entrenada. Además, se debe elegir un algoritmo de aprendizaje
La inteligencia artificial, IA, generativa puede ser un gran aliado para la productividad empresarial. Según la Universidad de Los Andes, automatizar tareas repetitivas, organizar agendas, analizar datos rápidamente y crear contenido en segundos, son algunas de las labores que esta tecnología puede desarrollar.
Para que las inteligencias artificiales sean cada vez más eficaces, se las debe entrenar en las labores. Hay varios pasos que recoge el Inesdi Business School para tener claridad sobre cómo optimizar el aprendizaje de la IA. “La inteligencia artificial debe ser expuesta, en primer lugar, a cantidades muy grandes de datos, ya que después trabajará sobre estos. Para transformarlos en información de valor, es necesario usar algoritmos, que son los que detectarán tendencias o patrones”, explican desde la entidad.
El primer paso para entrenar a una IA es identificar si se trata de una tecnología “débil” o “fuerte”. La “débil” hace referencia a las inteligencias que tienen un rango específico o limitado de actividades, mientras que las “fuertes” pueden realizar un amplio rango de tareas. Luego, se debe definir un objetivo, sea identificar fotos, analizar algoritmos o entender textos con lenguaje natural.
Una vez se escoja la finalidad, se recopila información para que la inteligencia artificial pueda ser entrenada. Además, se debe elegir un algoritmo de aprendizaje.
Las redes neuronales, frameworks de IA, árboles de decisión o máquinas de vectores de soporte son algunas estrategias que el Inesdi Business School menciona para entrenar.
Una vez se haya decidido el mecanismo, se puede entrenar a la inteligencia artificial. En esa etapa, “se ajustan sus parámetros internos para minimizar la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales en aquellos”, de acuerdo con el Inesdi.
En esta fase, los prompts, que son “instrucciones o texto inicial proporcionado a una herramienta generativa de IA para dirigir la generación de respuestas o resultados específicos”, según el Panamerican Business School, son claves.
Posteriormente, se debe validar el proceso de aprendizaje de la inteligencia artificial. Si el modelo no genera los resultados esperados, se debe reconfigurar con la IA, a través de nuevos prompts, más detallados y concretos. Una vez creado el modelo, se debe hacer una revisión periódica.
En Colombia, dos de cada tres Pymes utilizan estas tecnologías, de acuerdo con Microsoft. Por otro lado, una encuesta de HubSpot, afirma que 60% de las compañías nacionales ya usan de alguna forma la inteligencia artificial, en sus actividades.
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