La mayor parte del trabajo de IA en una app llega tras su lanzamiento

27 noviembre, 2020
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Un experto en soluciones de Google Cloud advierte de que una vez se ha lanzado la aplicación, hay que comprobar que todo funciona correctamente e implementar las mejoras necesarias.

Las aplicaciones de inteligencia artificial exitosas son difíciles de desarrollar. Pero aún más difícil que desarrollarlas es el tiempo que se dedica después del lanzamiento a administrar y monitorizar una herramienta para asegurarse de que no tiene errores.

Así lo ha hecho ver Andrew Moore, vicepresidente de ingeniería y gerente general de inteligencia artificial y soluciones industriales de Google Cloud, durante su discurso de apertura en FedTalks 2020.

Moore relata su experiencia profesional en el desarrollo de este tipo de aplicaciones. Así, dice que a pesar de que su equipo desarrolló una herramienta lo suficientemente precisa para resolver problemas, después de implementarla “en cada ocasión, terminé creando un equipo mucho más grande para hacer todo el monitoreo, la mejora y la capacidad de ejecutar nuevos experimentos para este sistema de aprendizaje automático».

Más tiempo dedicados a la IA

Por esta razón, señala que al crear aplicaciones de inteligencia artificial, la mayor parte del tiempo se dedica a «asegurarse de que estas se ejecutan de forma segura, que pueden comprender e identificar un problema si comienzan a comportarse de manera extraña, o si uno de los clientes se queja de que ha ocurrido algo realmente extraño «.

Cuando estás a punto de ejecutar un sistema de IA, o estás a cargo de un proyecto de IA, «la mayor parte de tu pensamiento desde el principio debería ser lo que vas a hacer después de que se haya lanzado», asegura, enfatizando que el mes posterior a la puesta en funcionamiento del sistema de aprendizaje automático es aún más importante para que éste alcance un desarrollo óptimo. 

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