Esta es la segunda parte de una entrevista que se le hizo a Inteligencia Artificial (IA).  En este caso, se indagó sobre la introducción de la Inteligencia Artificial (IA) en una organización, cómo aprender sobre Inteligencia Artificial y finalmente se profundizó en la habilidad de prompting. Hay varios prompts, que aparecen en verde, y que anteceden a la respuesta de IA. Podrán observar que se aprendió de la primera parte de la entrevista y que ahora los prompts son más extensos y específicos. Así que veamos que tal quedó Inteligencia Artificial como entrevistado en esta ocasión.

Prompt – ¿Soy un gerente de alto nivel en una empresa que mira hacia el futuro, donde se quiere introducir Inteligencia Artificial, qué se recomienda para este esfuerzo? Cuál debería ser la composición del equipo de trabajo que se ensamble para esa iniciativa?  ¿Cuáles son los potenciales riesgos y recompensas?

La introducción de Inteligencia Artificial (IA) en una organización es un movimiento estratégico que puede ofrecer recompensas significativas acompañadas de un conjunto de riesgos. La introducción exitosa de IA en la organización exige planificación cuidadosa, un claro entendimiento de los objetivos y un compromiso con aprendizaje continuo y adaptación. El siguiente sería un enfoque integral para guiar a través de la iniciativa:

  1. Definir los objetivos – Definir claramente lo que desea lograr con IA. Esto podría ser mejorar productos, optimizar operaciones o mejorar la toma de decisiones,
  2. Conformar un equipo multidisciplinario – Ensamblar un equipo con diferentes habilidades, que incluya expertos en IA, científicos de los datos, analistas de negocios y gerentes de proyecto.
  3. Evaluar la disponibilidad de la data – Asegurar la disposición de la infraestructura de data apropiada para apoyar las aplicaciones de IA.
  4. Seleccionar las herramientas y tecnologías apropiada de IA – Seleccionar las soluciones de IA que estén alineadas con los objetivos de negocios y las capacidades técnicas de la organización.
  5. Adquirir o desarrollar modelos de IA – Decidir si se construyen los modelos de IA internamente o se adquieren externamente.
  6. Preprocesar y limpiar la data – Preparar la data para ser utilizada en forma efectiva por los sistemas de IA.
  7. Entrenar y validar el modelo – Asegurar que los modelos de IA sean precisos y confiables.
  8. Integrar a los procesos de negocios – Integrar IA en los flujos de trabajo existentes.

Composición del equipo:

  • Especialistas en IA – para desarrollar y mantener los modelos de IA.
  • Ingenieros de la Data – para administrar los canales de los datos y la infraestructura.
  • Analistas de Negocios – para traducir las necesidades de negocios a requerimientos técnicos.
  • Gerentes de Proyectos – para cuidar los tiempos y los entregables del proyecto.
  • Expertos en Manejo del Cambio – para facilitar la adopción de IA dentro de la organización.

Riesgos potenciales:

  • Privacidad de datos y seguridad – los sistemas de IA requieren acceso a grandes conjuntos de datos, lo cual genera preocupaciones de privacidad y de seguridad.
  • Consideraciones éticas – las decisiones de IA deben alinearse con estándares éticos y evitar la perpetuación de sesgos.
  • Retos de integración – la integración de IA a sistemas existentes puede ser compleja y con alta exigencia de recursos.
  • Brechas de habilidades – las iniciativas de IA pueden enfrentar escasez de personal con las habilidades necesarias.

Recompensas potenciales:

  • Mayor eficiencia – IA puede automatizar tareas rutinarias, liberando al personal para trabajo de mayor valor.
  • Tomas de decisiones realzadas – IA puede proveer insights que lleven a mejores decisiones de negocios.
  • Ventaja competitiva – Apalancarse en IA puede proveer ventajas sobre competidores.
  • Innovación – IA puede potenciar la innovación identificando nuevas oportunidades y soluciones.

Prompt :  ¿Qué se debería hacer para comenzar a aprender acerca de Inteligencia Artificial? ¿Cuáles serían las diferencias para una persona del área de tecnología y para una de negocios?

Comenzar el recorrido en IA puede ser emocionante y con sus recompensas. Algunos de los pasos a seguir son: 

  • Entender lo básico – (a) ¿Qué es IA? – IA involucra la creación de tareas que típicamente requieren inteligencia humana, cómo reconocer patrones, tomar decisiones y aprender de la experiencia; (b) Conceptos claves – aprender sobre aprendizaje de máquina, aprendizaje profundo, redes neurales y procesamiento de lenguaje natural.
  • Tomar cursos remotos – (a) Cursos básicos – ofrecidos por plataformas como Coursera y Udacity; (b) Cursos especializados – explorar tópicos IA Generativa, aprendizaje reforzado y ética de IA.
  • Practicar programación – (a) Lenguajes de programación – Phyton es el lenguaje más popular para IA y conocer librerías como TensorFlow, Keras y PyTorch; (b) Proyectos – para aplicar lo aprendido, puede ser un chatbot simple o un sistema de recomendaciones.
  • Mantenerse al día – (a) Leer artículos y libros – papers, blogs y libros mantenerse al día con las tendencias y avances; (b) Unirse a grupos – participar en foros de IA, webinars y grupos de IA en redes sociales.

Perfil de Negocios – (a) Foco – en aplicaciones de IA para el negocio, en el entendimiento de cómo IA puede resolver problemas de negocios e impulsar innovación; (b) Habilidades – aprender de estrategia de IA, manejo de proyectos y la integración de IA a los procesos de negocios; (c) Herramientas – familiarizarse con herramientas de IA que ayudan a la toma de decisiones, como software de inteligencia de negocios y plataformas de analíticos potenciadas por IA.

Perfil de Tecnología – (a) Foco – profundizar en aspectos técnicos como algoritmos, estructuras de datos y programación; (b) Habilidades – enfatizar el aprendizaje de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, ciencias de los datos y desarrollo de software; (c) Herramientas – adquirir experiencia con herramientas de desarrollo de IA y con plataformas como TensorFlow, PyTorch y Jupyter Notebooks.

Prompt : ¿Cómo desarrollar la habilidad de Prompting? ¿Es importante para todos? ¿Basado en la importancia del Prompting, la programación podría cambiar a futuro?

Desarrollar la habilidad de hacer prompts efectivos, frecuentemente denominada “ingeniería de prompts” se ha ha hecho cada vez más importante en el mundo de IA. Algunas ideas para  desarrollar la habilidad y porqué es importante:

Cómo desarrollar habilidades de Prompting.

  1. Entender lo básico – (a) ¿Qué es un prompt? – Un prompt es una entrada o una instrucción a un modelo de IA para generar una salida.  Puede ser una pregunta, una afirmación o un comando; (b) ¿Cómo responde IA? –  Modelos de IA cómo GPT4 utilizan el procesamiento de lenguaje natural para entender y responder a los prompts. La calidad de la respuesta es altamente dependiente de la calidad de la elaboración del prompt.
  2. Practicar la elaboración de Prompts – (a) Comenzar simple – comenzar con prompts directos y progresivamente evolucionar a prompts más complejos; (b) Ser específico – mientras más específico y detallado el prompt, mejor responde IA; (c) Iterar y refinar – experimentar con la redacción y con estructuras diferentes para ver cual funciona mejor, ajustando de acuerdo a las respuestas de IA.
  3. Aprender con ejemplos – (a) Estudiar prompts efectivos – ver prompts bien redactados y analizar porqué funcionan bien; (b) Utilizar recursos – existen guías y cursos para ingeniería de prompts.
  4. Unirse a grupos – (a) Foros y grupos – participar en comunidades de IA y de ingeniería de prompts, la capacidad de comunicar efectivamente con IA realza el trabajo de la persona; (b) Talleres y webinars – asistir a eventos focalizados en la elaboración de prompts.

Prompting se está convirtiendo en una habilidad crucial por varias razones:

  • Interacción potenciada con IA – Prompting efectivo le permite a los usuarios aprovechar las herramientas de IA al máximo, haciendo las interacciones más productivas y significativas.
  • Aplicación amplia – En cualquier campo, incluyendo tecnología, negocios, educación u otro, la capacidad de comunicación efectiva con IA realza el trabajo de la persona.
  • Impacto futuro – En la medida que IA continúe integrándose a diversos aspectos de la vida y el trabajo, conformar prompts efectivos será una habilidad valiosa.

El desarrollo de la ingeniería de prompts tendrá impacto en el futuro de la programación de diferentes maneras:

  • Desplazamiento del conjunto de habilidades – Las habilidades tradicionales de programación continuarán siendo importantes, pero habrá un creciente énfasis en entender y aprovechar IA a través de prompting efectivo.
  • Nuevos roles – Posiblemente aparecerán nuevos roles enfocados a la ingeniería de prompts y al diseño de la interacción con IA.
  • Integración con programación – La programación, en forma creciente, involucrará la integración de  herramientas de IA que requieren prompting preciso y efectivo para funcionar en forma óptima.

Los prompts de la entrevista se hicieron en inglés (a través de Copilot de Microsoft), por cuanto IA tiene más data en la cual fue entrenada en ese idioma. Cómo en toda entrevista, se ajustaron las respuestas y se hicieron algunas interpretaciones. En todo caso, se conservaron las respuestas originales en inglés y las traducciones de estas. Para los interesados, se les puede proveer de los recursos y ejemplos recomendados que acompañaron a los prompts. La imagen es cortesía Bing Image Creator.