
El machine learning ha avanzado tanto que, a día de hoy, es más fácil que nunca empezar a trabajar con él. Gracias a herramientas y bibliotecas accesibles y el apoyo de la IA generativa, cualquier programador con conocimientos básicos puede implementar modelos que realicen predicciones, clasificaciones y optimizaciones de datos en poco tiempo. Sin embargo, aunque esta accesibilidad es positiva, también trae consigo nuevos desafíos que muchos que están empezando pasan por alto y que no te enseñan en las habituales formaciones rápidas, que se limitan a darte "recetas" y que no profundizan.
El verdadero reto: entender y trabajar con los datos
Uno de los grandes retos es que, aunque estos modelos son fáciles de usar, entender sus aplicaciones y sus limitaciones sigue siendo complejo. El hecho de que un algoritmo arroje un resultado no significa que ese resultado sea correcto o útil. Los modelos de machine learning, por muy sofisticados que sean, pueden cometer errores, especialmente si no están entrenados adecuadamente o si los datos de entrada no son representativos de la realidad que se pretende modelar.
Por ejemplo, si entrenas un modelo con datos históricos incompletos o sesgados, el algoritmo no sabrá distinguir entre patrones válidos y errores sistemáticos en los datos.
La complejidad oculta del mantenimiento y optimización
Otro reto importante es que el mantenimiento y la optimización de estos modelos no es tarea trivial. Aunque la parte inicial del machine learning pueda parecer sencilla, lo realmente complicado viene después: ajustar los modelos, mejorar su precisión y evitar errores graves que pueden surgir de datos deficientes o interpretaciones erróneas.
Caso de estudio: Predicción de ventas que falla
Supongamos que has creado un modelo de predicción de ventas para una tienda online. El modelo funciona bien durante los primeros meses, pero de repente, sus predicciones empiezan a ser cada vez menos precisas. ¿Qué ha ocurrido?
Al investigar, descubres que:
- La última pandemia ha cambiado drásticamente los patrones de compra de los consumidores.
- La tienda ha introducido nuevos productos que no estaban representados en los datos de entrenamiento originales.
- Un competidor ha lanzado una agresiva campaña de marketing que está afectando a las ventas.
Toca reajustar todo, captar nuevos datos y desechar otros antiguos (pero ¿cuáles exactamente?).
Este ejemplo muestra cómo los modelos de machine learning necesitan un mantenimiento constante y una actualización de los datos para seguir siendo relevantes en un mundo cambiante.
La importancia de conocer bien los datos que manejas
En el mundo de la inteligencia artificial y el machine learning, los datos son el combustible que lo hace todo posible. Pero no todos los datos son iguales, y comprender su valor —así como sus limitaciones— es una habilidad clave que todo profesional de la tecnología debe desarrollar (y no solo los que se dedican a la ciencia de datos per se).
De hecho, el éxito de un modelo de IA no depende solo de los algoritmos utilizados, sino de la calidad y de la relevancia de los datos que se le proporcionan.
Limpieza y estructuración de datos: Un ejemplo práctico
Imagina que trabajas para una empresa de logística que quiere optimizar sus rutas de entrega utilizando machine learning. Te proporcionan años de datos históricos, pero al examinarlos, te encuentras con varios problemas:
- Datos incompletos: muchos registros carecen de información crucial como la hora exacta de entrega.
- Errores de entrada: algunas direcciones están mal escritas o utilizan formatos inconsistentes.
- Datos obsoletos: la empresa ha cambiado sus zonas de reparto, pero esto no se refleja en los datos más antiguos.
Antes de poder crear un modelo efectivo, necesitas:
- Desarrollar algoritmos para detectar y corregir errores en las direcciones.
- Implementar técnicas de imputación para estimar los datos faltantes de manera apropiada, que sirva para los modelos.
- Filtrar o ajustar los datos obsoletos para que reflejen la realidad actual de la empresa.
Este proceso de limpieza y estructuración de datos puede llevar semanas, pero es absolutamente crucial para el éxito del proyecto. Y no se puede hacer de cualquier manera.
Más allá de los algoritmos: El pensamiento crítico en IA
El éxito en el uso de machine learning no solo depende de saber implementar un modelo, sino de ser capaz de preguntarse: "¿Por qué este modelo está funcionando (o no)?", "¿Qué significan estos resultados?", "¿Cómo puedo mejorar la calidad de los datos?" o "¿Qué pasa si los resultados son incorrectos?".
Estas preguntas requieren un nivel de pensamiento crítico que va más allá de la programación tradicional y que es esencial en la era de la IA. Como desarrollador, necesitas cultivar la capacidad de cuestionar constantemente tus datos y resultados.
Ejercicio de pensamiento crítico
Supongamos que has desarrollado un modelo de IA para predecir qué clientes de un banco son más propensos a solicitar un préstamo. El modelo muestra una precisión del 95% en los datos de prueba, lo cual parece excelente. Sin embargo, antes de implementarlo, deberías hacerte preguntas como:
- ¿Es posible que el modelo esté "haciendo trampa"? Por ejemplo, ¿podría estar utilizando variables que no deberían influir en la decisión de un préstamo, como el código postal (que podría ser un proxy para la raza o el nivel socioeconómico)?
- ¿El conjunto de datos de prueba es verdaderamente representativo de la población real de clientes del banco?
- ¿Cómo se comportaría el modelo en situaciones económicas diferentes a las representadas en los datos de entrenamiento?
- ¿Qué impacto ético podría tener la implementación de este modelo en la sociedad?
Estas preguntas pueden llevar a descubrimientos importantes sobre la calidad y relevancia de tus datos, y potencialmente evitar problemas graves en el futuro.
En resumen
Uno de los grandes desafíos al trabajar con IA, quizá el principal, es que los datos no siempre están en su mejor forma. A menudo, las empresas tienen años de datos desestructurados, incompletos o incluso erróneos que pueden dificultar el entrenamiento de los modelos. A la hora de crear sistemas basados en IA, es esencial no solo tener acceso a grandes cantidades de datos, sino saber cómo limpiarlos, estructurarlos y enriquecerlos. Aquí es donde entra en juego la capacidad de hacer las preguntas correctas: "¿Qué patrones están presentes?", "¿Qué datos faltan?", "¿Hay sesgos en los datos que puedan distorsionar los resultados?".
Además, no todo consiste en mejorar la calidad de los datos; también es crucial saber cuándo y cómo confiar en ellos. Los modelos de IA no siempre te darán la respuesta correcta, y a menudo será difícil saber si los resultados que generan son válidos. Saber cuándo un modelo está cometiendo un error y cómo corregirlo es una habilidad que va más allá del simple uso de algoritmos.
Por lo tanto, un desarrollador o técnico que quiera destacar en la era de la inteligencia artificial debe invertir tiempo en entender a fondo los datos con los que trabaja. Preguntarse constantemente si esos datos son realmente útiles y representativos, y aprender a manejar datos no estructurados o incompletos, será clave para crear soluciones eficaces en el nuevo panorama de la IA.
Si estás considerando adentrarte en el mundo del machine learning, recuerda: los algoritmos son importantes, pero los datos son el rey. Domina el arte de trabajar con datos, y estarás preparado para enfrentar los verdaderos desafíos del machine learning en el mundo real.
Escapa de las recetas fáciles y el "experto en IA en un mes" y aprende Machine Learning de verdad.