¿Cómo se construye un modelo de inteligencia artificial?
Fecha del post: 04-02-2025

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista y se ha convertido en una herramienta clave en nuestra vida diaria. Desde las recomendaciones de películas o series en plataformas de streaming hasta los asistentes virtuales como Alexa o Google Assistant en nuestros dispositivos, la IA está en todas partes. Pero, ¿cómo se construye un modelo de IA? A pesar de lo que podría parecer, el proceso es menos intimidante si lo desglosamos en pasos claros y comprensibles.
Paso 1: definir el problema
Antes de empezar, necesitamos tener muy claro qué queremos resolver. La IA no es una varita mágica: diferentes modelos funcionarán mejor en diferentes aplicaciones y contextos por lo que es importante definir la tarea específica que deseamos ejecutar. Por ejemplo, ¿queremos predecir las ventas de un producto? ¿Clasificar correos como spam o no spam? Tener una definición clara del problema nos ayudará a estructurar el resto del proceso.
Además, debemos plantearnos qué tipo de datos tenemos y cuáles son las expectativas. Esto incluye determinar el nivel de precisión deseado y las limitaciones de tiempo o recursos disponibles.
Paso 2: recopilar los datos
La calidad de un modelo de IA depende directamente de la calidad de los datos utilizados para entrenarlo. Este paso consiste en recopilar y organizar los datos relevantes para nuestro problema. Por ejemplo, si queremos predecir ventas, necesitaremos datos históricos como precios, promociones o patrones de compra.
La recopilación de datos comienza identificando las fuentes relevantes, que pueden ser bases de datos internas, sensores, encuestas… Además de los datos propios de cada empresa, existe un amplio ecosistema de datos, tanto abiertos como propietarios, a los que podemos recurrir en busca de la construcción de modelos más potentes. Por ejemplo, el Gobierno de España habilita a través del portal datos.gob.es múltiples conjuntos de datos abiertos publicados por instituciones públicas. Por otro lado, la empresa Amazon Web Services (AWS) a través de su portal AWS Data Exchange permite el acceso y suscripción a miles de conjuntos de datos propietarios publicados y mantenidos por diferentes empresas y organizaciones.
En este punto también se debe considerar la cantidad de datos necesaria. Los modelos de IA suelen necesitar grandes volúmenes de información para aprender de manera efectiva. También es crucial que los datos sean representativos y no contengan sesgos que puedan afectar los resultados. Por ejemplo, si entrenamos un modelo para predecir patrones de consumo y solo usamos datos de un grupo limitado de personas, es probable que las predicciones no sean válidas para otros grupos con comportamientos diferentes.
Paso 3: preparar y explorar los datos
Una vez recopilados los datos, es hora de limpiarlos y normalizarlos. En muchas ocasiones, los datos en bruto pueden contener problemas como errores, duplicidades, valores faltantes, inconsistencias o formatos no estandarizados. Por ejemplo, podríamos encontrarnos con celdas vacías en un conjunto de datos de ventas o con fechas que no siguen un formato coherente. Antes de alimentar el modelo con estos datos, es fundamental adecuarlos para garantizar que el análisis sea preciso y confiable. Este paso no solo mejora la calidad de los resultados, sino que también asegura que el modelo pueda interpretar correctamente la información.
Una vez tenemos los datos limpios es fundamental realizar la ingeniería de características (feature engineering), un proceso creativo que puede marcar la diferencia entre un modelo básico y uno excelente. Esta fase consiste en crear nuevas variables que capturen mejor la naturaleza del problema que queremos resolver. Por ejemplo, si estamos analizando ventas online, además de usar el precio directo del producto, podríamos crear nuevas características como el ratio precio/media_categoría, los días desde la última promoción, o variables que capturen la estacionalidad de las ventas. La experiencia demuestra que contar con características bien diseñadas suele ser más determinante para el éxito del modelo que la elección del algoritmo en sí mismo.
En esta fase, también realizaremos un primer análisis exploratorio de los datos, buscando familiarizarnos con ellos y detectar posibles patrones, tendencias o irregularidades que puedan influir en el modelo. En esta guía podemos encontrar mayor detalle sobre cómo realizar un análisis exploratorio de datos.
Otra actividad típica de esta etapa es dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Por ejemplo, si tenemos 10.000 registros, podríamos usar el 70% para entrenamiento, el 20% para validación y el 10% para pruebas. Esto permite que el modelo aprenda sin sobreajustarse a un conjunto de datos específico.
Para garantizar que nuestra evaluación sea robusta, especialmente cuando trabajamos con conjuntos de datos limitados, es recomendable implementar técnicas de validación cruzada (cross-alidatiovn). Esta metodología divide los datos en múltiples subconjuntos y realiza varias iteraciones de entrenamiento y validación. Por ejemplo, en una validación cruzada de 5 pliegues, dividimos los datos en 5 partes y entrenamos 5 veces, usando cada vez una parte diferente como conjunto de validación. Esto nos proporciona una estimación más fiable del rendimiento real del modelo y nos ayuda a detectar problemas de sobreajuste o variabilidad en los resultados.
Paso 4: seleccionar un modelo
Existen múltiples tipos de modelos de IA, y la elección depende del problema que deseemos resolver. Algunos ejemplos comunes son regresión, modelos de árboles de decisión, modelos de agrupamiento, modelos de series temporales o redes neuronales. En general, existen modelos supervisados, modelos no supervisados y modelos de aprendizaje por refuerzo. Podemos encontrar un mayor detalle en este post sobre cómo las maquinas aprenden.
A la hora de seleccionar un modelo, es importante tener en cuenta factores como la naturaleza de los datos, la complejidad del problema y el objetivo final. Por ejemplo, un modelo simple como la regresión lineal puede ser suficiente para problemas sencillos y bien estructurados, mientras que redes neuronales o modelos avanzados podrían ser necesarios para tareas como reconocimiento de imágenes o procesamiento del lenguaje natural. Además, también se debe considerar el balance entre precisión, tiempo de entrenamiento y recursos computacionales. Un modelo más preciso generalmente requiere configuraciones más complejas, como más datos, redes neuronales más profundas o parámetros optimizados. Aumentar la complejidad del modelo o trabajar con conjuntos de datos grandes puede alargar significativamente el tiempo necesario para entrenarlo. Esto puede ser un problema en entornos donde las decisiones deben tomarse rápidamente o los recursos son limitados y requerir hardware especializado, como GPUs o TPUs, y mayores cantidades de memoria y almacenamiento.
Hoy en día, muchas bibliotecas de código abiertas facilitan la implementación de estos modelos, como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
Paso 5: entrenar el modelo
El entrenamiento es el corazón del proceso. Durante esta etapa, alimentamos el modelo con los datos de entrenamiento para que aprenda a realizar su tarea. Esto se logra ajustando los parámetros del modelo para minimizar el error entre sus predicciones y los resultados reales.
Aquí es clave evaluar constantemente el rendimiento del modelo con el conjunto de validación y realizar ajustes si es necesario. Por ejemplo, en un modelo de tipo red neuronal podríamos probar diferentes configuraciones de hiperparámetros como tasa de aprendizaje, número de capas ocultas y neuronas, tamaño del lote, número de épocas, o función de activación, entre otros.
Paso 6: evaluar el modelo
Una vez entrenado, es momento de poner a prueba el modelo utilizando el conjunto de datos de prueba que apartamos durante la fase de entrenamiento. Este paso es crucial para medir cómo se desempeña con datos que para el modelo son nuevos y garantiza que no esté “sobreentrenado”, es decir, que no solo funcione bien con los datos de entrenamiento, sino que sea capaz de aplicar el aprendizaje sobre nuevos datos que puedan generarse en el día a día.
Al evaluar un modelo, además de la precisión, también es común considerar:
- Confianza en las predicciones: evaluar cuán seguras son las predicciones realizadas.
- Velocidad de respuesta: tiempo que toma el modelo en procesar y generar una predicción.
- Eficiencia en recursos: medir cuánto uso de memoria y cómputo requiere el modelo.
- Adaptabilidad: cuán bien puede ajustarse el modelo a nuevos datos o condiciones sin necesidad de un reentrenamiento completo.
Paso 7: desplegar y mantener el modelo
Cuando el modelo cumple con nuestras expectativas, está listo para ser desplegado en un entorno real. Esto podría implicar integrar el modelo en una aplicación, automatizar tareas o generar informes.
Sin embargo, el trabajo no termina aquí. La IA necesita mantenimiento continuo para adaptarse a los cambios en los datos o en las condiciones del mundo real. Por ejemplo, si los patrones de compra cambian por una nueva tendencia, el modelo deberá ser actualizado.
Construir modelos de IA no es una ciencia exacta, es el resultado de un proceso estructurado que combina lógica, creatividad y perseverancia. Esto se debe a que intervienen múltiples factores, como la calidad de los datos, las elecciones en el diseño del modelo y las decisiones humanas durante la optimización. Aunque existen metodologías claras y herramientas avanzadas, la construcción de modelos requiere experimentación, ajustes y, a menudo, un enfoque iterativo para obtener resultados satisfactorios. Aunque cada paso requiere atención al detalle, las herramientas y tecnologías disponibles hoy en día hacen que este desafío sea accesible para cualquier persona interesada en explorar el mundo de la IA.
ANEXO I – Definiciones tipos de modelos
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Regresión: técnicas supervisadas que modelan la relación entre una variable dependiente (resultado) y una o más variables independientes (predictores). La regresión se utiliza para predecir valores continuos, como ventas futuras o temperaturas, y puede incluir enfoques como la regresión lineal, logística o polinómica, dependiendo de la complejidad del problema y la relación entre las variables.
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Modelos de árboles de decisión: métodos supervisados que representan decisiones y sus posibles consecuencias en forma de árbol. En cada nodo, se toma una decisión basada en una característica de los datos, dividiendo el conjunto en subconjuntos más pequeños. Estos modelos son intuitivos y útiles para clasificación y predicción, ya que generan reglas claras que explican el razonamiento detrás de cada decisión.
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Modelos de agrupamiento: técnicas no supervisadas que agrupan datos en subconjuntos llamados clústeres, basándose en similitudes o proximidad entre los datos. Por ejemplo, se pueden agrupar clientes con hábitos de compra similares para personalizar estrategias de marketing. Modelos como k-means o DBSCAN permiten identificar patrones útiles sin necesidad de datos etiquetados.
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Modelos de series temporales: diseñados para trabajar con datos ordenados cronológicamente, estos modelos analizan patrones temporales y realizan predicciones basadas en el historial. Se utilizan en casos como predicción de demanda, análisis financiero o meteorología. Incorporan tendencias, estacionalidad y relaciones entre los datos pasados y futuros.
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Redes neuronales: modelos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, donde capas de neuronas artificiales procesan información y detectan patrones complejos. Son especialmente útiles en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y juegos. Las redes neuronales pueden ser simples o muy profundas (deep learning), dependiendo del problema y la cantidad de datos.
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Modelos supervisados: estos modelos aprenden de datos etiquetados, es decir, conjuntos en los que cada entrada tiene un resultado conocido. El objetivo es que el modelo generalice para predecir resultados en datos nuevos. Ejemplos incluyen clasificación de correos en spam o no spam y predicciones de precios.
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Modelos no supervisados: trabajan con datos sin etiquetas, buscando patrones ocultos, estructuras o relaciones dentro de los datos. Son ideales para tareas exploratorias donde no se conoce de antemano el resultado esperado, como segmentación de mercados o reducción de dimensionalidad.
- Modelo de aprendizaje por refuerzo: en este enfoque, un agente aprende interactuando con un entorno, tomando decisiones y recibiendo recompensas o penalizaciones según su desempeño. Este tipo de aprendizaje es útil en problemas donde las decisiones afectan un objetivo a largo plazo, como entrenar robots, jugar videojuegos o desarrollar estrategias de inversión.
Contenido elaborado por Juan Benavente, ingeniero superior industrial y experto en tecnologías ligadas a la economía del dato. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.