Estamos en un punto de quiebre, en el cual los avances en Inteligencia Artificial (IA) están cambiando nuestro mundo, es el caso de áreas como medicina, donde la IA puede predecir en un 90% enfermedades como el Alzheimer. En tanto, el campo laboral se empezará a dividir entre los que saben usar la IA para mejorar sus actividades y los que las desconocen.
A la vez, programar para hacer IA es una habilidad cada vez más demandada, un área apasionante y que te puede ofrece un futuro profesional brillantes. A continuación enumeramos los aspectos que debes tener en cuenta para hacer aplicaciones de IA.
En primer lugar debes conocer los fundamentos de la programación, los conceptos básicos, así como dominar lenguajes como Python, Java o C++. Además de comprender los términos relacionados con la IA, la cual se refiere a la capacidad de las máquinas de imitar la inteligencia humana y efectuar tareas inteligentes. Para facilitar la tarea de realizar programación de IA hay una gran variedad de bibliotecas y herramientas de código abierto.
A la vez, es importante conocer conceptos como Aprendizaje Automático (Machine Learning), este es un subcampo de la IA, con el cual las máquinas pueden aprender a tomar decisiones según los datos con los que son alimentadas. En este punto empiezas a entender la magia de desarrollar IA. En el aprendizaje automático hay dos enfoques: el aprendizaje supervisado y el no supervisado.
Otro concepto importante es el procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP), el cual es una rama de la IA que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Es el uso de la programación para entender el lenguaje humano, es el caso de los chatbots o las aplicaciones de traducción automática.
El paso siguiente es la construcción de modelos de IA. Aquí se involucran dos conceptos, Deep Learning y redes neuronales. Se refiere a la selección de la arquitectura indicada y entrenar el modelo. Para ellos se pueden usar redes neuronales es el caso de las convolucionales (CNN) y las recurrentes (RNN), empleadas para el procesamiento de lenguaje natural o visión por computadora. Cabe mencionar que existe frameworks que pueden ayudar al desarrollo de modelos, es el caso de PyTorch o TensorFlow.
Para alimentar tu aplicación es importante realizar una preparación y procesamiento de datos, que se refiere a limpiarlos, para ello se pueden usar bibliotecas que ayudan a el análisis de los datos.
A continuación se debe mejorar y optimizar los modelos de IA, donde es necesario realizar un ajuste de hiper parámetros o aplicar estrategias de validación cruzada.
Finalmente se realiza la implementación y despliegue de modelos de IA. Un punto que debe estar presente es hacer una IA responsable, el tener en cuenta los desafíos éticos que implica, la seguridad de datos o los posibles sesgos en los algoritmos. En pocas palabras, usar la IA de manera responsable.
