Cinco desafíos clave en el desarrollo de modelos de IA

• SAS identifica los principales obstáculos que enfrentan los desarrolladores de modelos de IA y propone soluciones para optimizar cada fase del proceso.
• SAS Viya Workbench se posiciona como la solución clave que permite superar estos retos logrando un flujo de trabajo eficiente y simplificado.

Hoy en día, la inteligencia artificial está en el centro de una transformación que redefine el uso de la tecnología en las organizaciones. Al permitir la automatización de tareas rutinarias y desarrollar sistemas capaces de tomar decisiones complejas, la IA impulsa la eficiencia y fortalece la capacidad de respuesta de las compañías en el contexto empresarial actual. Sin embargo, detrás de cada modelo, los desarrolladores de IA y machine learning se encuentran con múltiples obstáculos que ralentizan los proyectos y elevan tanto los costes operativos como la carga de trabajo de los equipos.

Para ayudar a superar estos retos, SAS, compañía líder en datos e IA, ha identificado los principales desafíos que enfrentan los desarrolladores, con el objetivo de ofrecer soluciones efectivas que permitan optimizar la implementación de modelos de IA y machine learning en las organizaciones. 

Obstáculos clave en el desarrollo de modelos de IA

Para garantizar una implementación exitosa de modelos de IA en el entorno empresarial, es fundamental anticiparse a los desafíos que puedan surgir durante su desarrollo, así como abordarlos de manera precisa para facilitar una integración sólida y alineada con las necesidades de la organización:

1. Limitaciones en el acceso a los datos: el acceso rápido y confiable a los datos es uno de los mayores desafíos para los desarrolladores de IA y machine learning. La necesidad de combinar datos de múltiples fuentes y evaluar su calidad suele causar retrasos y reducir la precisión de los modelos. En una encuesta de IDC, el 60% de los participantes señaló los problemas de infraestructura, incluido el acceso a los datos, como el principal obstáculo para el desarrollo eficiente de modelos.
2. Retrasos en la velocidad de desarrollo: la necesidad de desarrollar y desplegar modelos con rapidez es otro desafío crítico. Los desarrolladores suelen contar con plazos muy ajustados y necesitan trabajar en entornos que faciliten la reutilización de código con mínimas modificaciones. Sin embargo, la variedad de lenguajes de programación y herramientas puede provocar a menudo cuellos de botella que ralentizan el ciclo de desarrollo, lo que dificulta cumplir los tiempos de entrega y aumenta los costes operativos.
3. Complejidad en el despliegue de modelos: el despliegue de modelos de machine learning es un proceso complejo. Para asegurar un rendimiento óptimo, los modelos deben pasar de la fase de desarrollo a entornos de producción de forma rápida, requiriendo una monitorización constante. Este proceso de MLOps demanda una infraestructura adecuada y recursos considerables, lo que representa un obstáculo importante para los equipos de desarrollo.
4. Infraestructura rígida: los desarrolladores deben ajustar la potencia de procesamiento según las demandas del proyecto, ya que los modelos de IA requieren distintos niveles de procesamiento en cada etapa, desde el entrenamiento de datos hasta el ajuste y la inferencia en producción. Sin embargo, la dependencia de los administradores de TI limita esta flexibilidad, lo que impide un aprovisionamiento adecuado de recursos y resulta en un uso ineficiente de la infraestructura.
5. Costes elevados: la falta de una infraestructura flexible y adaptable incrementa los costes operativos, además del tiempo invertido. Minimizar estos costes requiere de soluciones que simplifiquen la complejidad del desarrollo y permitan gestionar eficientemente los recursos disponibles.

Dado el impacto de estos desafíos en el desarrollo de modelos de IA, contar con una herramienta que simplifique cada fase del proceso resulta esencial. Por ello, SAS ha desarrollado Viya Workbench, una solución integral que ayuda a los desarrolladores a superar estos retos logrando un flujo de trabajo eficiente.

Así, Viya Workbench facilita el acceso y la preparación de datos desde múltiples fuentes, asegurando su calidad desde el inicio. Soporta varios lenguajes de programación, lo que reduce fricciones y fomenta la colaboración entre desarrolladores. Además, permite ajustar la infraestructura de forma flexible, adaptando los recursos de cómputo a las necesidades del proyecto sin intervención de TI. Esto optimiza recursos, facilita la adaptación a cambios y reduce tiempos y costes.

En conjunto, Viya Workbench ayuda a los equipos a concentrarse en generar valor con modelos de IA sólidos, eliminando los obstáculos logísticos que ralentizan el desarrollo y permitiendo un enfoque efectivo en los objetivos del proyecto.

"Viya Workbench facilita la eliminación de los silos que pueden existir entre departamentos que trabajan con diferentes herramientas y lenguajes. Al unificar todo en un solo entorno, bajo un mismo marco tecnológico, se mejora la comunicación entre desarrolladores y se optimiza la gobernanza de los modelos. Esto no solo aumenta la productividad, sino que también reduce la curva de aprendizaje y permite una mayor operacionalización de los modelos. Además, el rendimiento de los algoritmos probados en Viya Workbench ha demostrado ser hasta 30 veces más rápido, ofreciendo una solución más eficiente para los equipos de desarrollo” asegura Marcos García, AI & Enterprise Arquitecture Manager SAS en España.