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Explicación del ciclo de proyectos de IA: Del planteamiento del problema al impacto en el mundo real

Descubre nuestra guía paso a paso del ciclo del proyecto de IA y aprende a transformar las ideas de IA en proyectos de trabajo.
Actualizado 16 ene 2025  · 10 min de lectura

La Inteligencia Artificial (IA) ya no es sólo un concepto de ciencia ficción; es una fuerza impulsora de las innovaciones que encontramos en nuestra vida cotidiana.  Desde que Netflix te recomiende tu próxima serie favorita hasta los coches autoconducidos de Tesla y el asistente virtual de Amazon Alexa, la IA impulsa las tecnologías de vanguardia que dan forma a nuestras vidas. Pero, ¿te has preguntado alguna vez:

¿Qué hay detrás de estos sistemas? 

¿Cómo se hacen realidad?

La respuesta está en el ciclo de proyectos de IA, un marco estructurado que transforma las ideas en soluciones impactantes. 

Este artículo desglosa las siete etapas clave del ciclo del proyecto de IA, explicando cómo cada paso -desde el planteamiento del problema hasta el despliegue- contribuye a crear sistemas de IA eficaces. Si eres nuevo en el tema de la IA, asegúrate de echar un vistazo a nuestros Fundamentos de la IA para dominar los fundamentos.

¿Qué es el Ciclo de Proyectos de IA?

El ciclo de proyectos de IA es un marco paso a paso para desarrollar e implantar soluciones de inteligencia artificial (IA) para abordar problemas concretos, transformando las ideas en aplicaciones impactantes en el mundo real.

Abarcando múltiples etapas, guía a organizaciones e individuos a través de tareas que van desde la identificación del problema hasta la implantación del modelo. Cada paso desempeña un papel fundamental para garantizar el éxito de una solución de IA, proporcionando una hoja de ruta clara para alcanzar los objetivos definidos y el éxito final. 

el ciclo del proyecto de IA

Imagen del autor

Ciclo de vida de un proyecto de IA paso a paso

Desglosemos cada sección del estilo de vida del proyecto de IA para entenderlo con más detalle.

Fase 1 - Planteamiento del problema

Antes de iniciar cualquier proyecto, sea del ámbito que sea, identificar el problema que pretendemos resolver es una de las acciones fundamentales a realizar. Por eso, el ciclo del Proyecto de IA no es diferente y debe iniciarse con una fase de Determinación del Problema. 

Es el proceso de definir el reto o la oportunidad que puede abordar la IA, fijar objetivos específicos y establecer criterios claros de éxito. 

Lienzo de problemas 4Ws

Para delimitar eficazmente el problema, es esencial reunir requisitos detallados y analizar el contexto utilizando el Lienzo del Problema de las 4W-un marco estructurado que garantiza una comprensión profunda del problema:

  1. Quién: Empieza por identificar a las partes interesadas afectadas por el problema: personas u organizaciones que pueden beneficiarse de la solución propuesta.
  2. Qué: Luego viene la comprensión de la naturaleza del problema. Analiza sus características, valida su existencia con pruebas y aclara por qué es un problema. 
  3. Dónde: La siguiente acción consiste en determinar los lugares y contextos en los que surge el problema. Comprender cuándo y dónde se produce ayuda a identificar pautas y tendencias fundamentales para desarrollar una solución eficaz.
  4. Por qué: Por último, establecemos el propósito de abordar el problema. Define los beneficios, los resultados esperados y el valor que la solución de IA aportará a las partes interesadas.

Al abordar sistemáticamente estas cuestiones, la determinación del alcance del problema sienta las bases para alinear el proyecto de IA con los objetivos empresariales y las expectativas de las partes interesadas. 

Fase 2 - Adquisición de datos

En cualquier proyecto de IA, los datos actúan como el combustible que permite el aprendizaje. Por eso unos datos limpios, bien organizados y relevantes proporcionan una base sólida para las etapas posteriores, como la exploración, el modelado y la implantación. Los datos adquiridos adecuadamente garantizan que tu proyecto de IA comience por el buen camino, minimizando los errores y maximizando el impacto.

En esto consiste exactamente la adquisición de datos; implica la obtención, limpieza y organización de los datos necesarios para entrenar y validar tu sistema de IA. El objetivo es garantizar que los datos sean completos, precisos y adecuados para el problema en cuestión, al tiempo que se tienen en cuenta la privacidad y las consideraciones éticas.

Estos son los pasos clave:

  1. Recogida de datos: Identifica y recopila datos de diversas fuentes, como:
    • Encuestas
    • Raspado web
    • Sensores y cámaras
    • Estudios observacionales
    • APIs
  2. Garantía de calidad de los datos: Los datos brutos suelen contener errores, valores omitidos o incoherencias. Antes de utilizarlo, debemos asegurarnos de que los datos están limpios. Los datos de alta calidad garantizan que el modelo de IA pueda aprender eficazmente y ofrecer predicciones precisas.
  3. Selección de características: Identifica los atributos específicos de los datos -llamados características- necesarios para el modelo de IA. Elegir características relevantes es fundamental para el éxito del modelo.
  4. Consideraciones éticas: Salvaguardar la privacidad de los datos y garantizar un tratamiento ético de la información sensible. Esto incluye el cumplimiento de normativas como la GDPR y el mantenimiento de la transparencia sobre el uso de los datos.

Fase 3 - Exploración de datos

Cuando observamos datos, normalmente sólo vemos un montón de números. Sin embargo, es importante darle sentido. Aquí es donde exploración de datos nos permite encontrar patrones ocultos. Se trata de convertir esos números en imágenes fáciles de entender para la gente. La exploración de datos transforma los datos brutos en información procesable, descubriendo pautas, tendencias y anomalías. 

Este proceso consta de varios pasos: 

  • Patrones de localización: Identificar correlaciones y tendencias que guíen el desarrollo de modelos.
  • Visualizar datos: Simplifica los datos con elementos visuales para mejorar la comprensión y resaltar las ideas clave.
  • Tratamiento de las anomalías: Detecta y aborda los valores atípicos para garantizar la integridad de los datos.
  • Informar de los próximos pasos: Elige los métodos y herramientas analíticos adecuados para la modelización.

Una exploración eficaz garantiza que los datos estén listos para el modelado y se ajusten a los objetivos del proyecto, lo que nos lleva a la siguiente etapa:

Fase 4 - Modelización

El modelado es el núcleo del ciclo del proyecto de IA, en el que los datos se transforman en perspectivas procesables mediante algoritmos y marcos matemáticos. Esta etapa consiste en seleccionar, entrenar y afinar los modelos de IA para resolver eficazmente el problema identificado.

Los principales componentes de este paso son

  1. Elegir el modelo adecuado: Selecciona un modelo de IA adaptado al problema, como Regresión Logística, Bayas Ingenuas u opciones avanzadas como Redes Neuronales Recurrentes (RNN). La elección del modelo influye significativamente en la precisión y eficacia de la solución.
  2. Entrenamiento del modelo: Utiliza los datos preparados para entrenar el modelo seleccionado. El entrenamiento permite a la IA aprender patrones y relaciones en los datos, formando la base para hacer predicciones o tomar decisiones. Este paso puede requerir recursos informáticos y tiempo considerables, dependiendo de la complejidad de la tarea.
  3. Ajuste fino y optimización: Perfecciona el modelo ajustando los hiperparámetros y modificando su arquitectura para mejorar el rendimiento. Este proceso iterativo garantiza que el modelo se alinea con los objetivos del proyecto y ofrece resultados óptimos.
  4. Evaluación de múltiples modelos: Prueba y compara distintos modelos para identificar el más eficaz. La evaluación garantiza que el modelo elegido no sólo es preciso, sino también robusto y eficaz para la tarea en cuestión.

El modelado tiende un puente entre los datos brutos y la información procesable, lo que permite a las soluciones de IA ofrecer resultados fiables e impactantes en escenarios del mundo real. 

Fase 5 - Evaluación

La evaluación es una etapa fundamental en el ciclo del proyecto de IA, en la que se comprueba rigurosamente el rendimiento del modelo para garantizar que funciona según lo previsto. Este paso implica evaluar el modelo en función de métricas clave, validar su fiabilidad en datos no vistos y confirmar la alineación con los objetivos empresariales.

Los pasos clave aquí son:

  1. Evaluación de las métricas de rendimiento: Evalúa la eficacia del modelo utilizando las siguientes métricas:
    • Precisión: Mide la proporción global de predicciones correctas.
    • Precisión: Indica la capacidad del modelo para minimizar los falsos positivos, evaluando la proporción de predicciones positivas verdaderas de entre todas las predicciones positivas.
    • Recuperación (Sensibilidad): Refleja la capacidad del modelo para identificar todos los casos positivos relevantes, garantizando que no se pase por alto ningún dato importante.
    • Puntuación F1: Equilibra la precisión y la recuperación, especialmente valioso cuando se trabaja con conjuntos de datos desequilibrados.
  2. Validación cruzada: Realiza una validación cruzada para comprobar la solidez del modelo en diferentes subconjuntos de datos. Esto garantiza que el modelo funcione de forma coherente y evita el sobreajuste a conjuntos de datos específicos.
  3. Pruebas con datos no vistos: Utiliza un conjunto de datos de prueba independiente para simular las condiciones del mundo real y evaluar la capacidad del modelo para generalizar más allá de los datos de entrenamiento.
  4. Alineación empresarial: Verifica que el modelo cumple los objetivos empresariales del proyecto y las expectativas de las partes interesadas. Una solución de IA de éxito no sólo es técnicamente sólida, sino también impactante en la consecución de los objetivos previstos.

Una evaluación minuciosa garantiza que el modelo de IA es preciso, fiable y se ajusta al problema que pretende resolver. Esta etapa proporciona confianza en la capacidad del modelo para funcionar eficazmente en aplicaciones del mundo real y sienta las bases para su despliegue.

Fase 6 - Despliegue

El despliegue es donde el modelo de IA pasa del desarrollo a la aplicación en el mundo real. Este paso integra el modelo en sistemas o plataformas, asegurándose de que funciona eficazmente para resolver problemas prácticos.

Las etapas clave del despliegue son:

  1. Integración: Integrar el modelo en la infraestructura, las aplicaciones o los servicios existentes.
  2. Opciones de despliegue: Elige entre soluciones basadas en la nube, configuraciones locales o dispositivos periféricos según las necesidades del proyecto.
  3. Supervisión del rendimiento: Realiza un seguimiento del modelo en condiciones reales para garantizar su precisión y abordar posibles problemas como la deriva.
  4. Escalabilidad y mantenimiento: Configúralo para mayores cargas de datos y establece protocolos para actualizaciones periódicas.

Un despliegue eficaz garantiza que el modelo ofrezca los beneficios previstos sin dejar de ser fiable, escalable y adaptable. Para un enfoque práctico del despliegue y mantenimiento de los modelos de IA, explora nuestro curso sobre despliegue y ciclo de vida de MLOps.

Etapa 7: Mantenimiento y vigilancia

El mantenimiento garantiza que los modelos de IA sigan siendo precisos y eficaces a lo largo del tiempo, adaptándose a los nuevos datos y a la evolución de las condiciones.

Los pasos a seguir aquí incluyen:

  1. Actualizaciones periódicas: Vuelve a entrenar y perfeccionar el modelo con datos nuevos para mantener la precisión.
  2. Seguimiento del rendimiento: Supervisa las métricas para detectar problemas como la deriva o la degradación.
  3. Circuitos de retroalimentación: Utiliza los conocimientos del mundo real para mejorar el modelo de forma iterativa.

El mantenimiento continuo mantiene el modelo de IA fiable, relevante y alineado con sus objetivos, garantizando el éxito a largo plazo. Si quieres explorar un marco similar específicamente para el aprendizaje automático, consulta esta guía completa sobre el ciclo de vida del aprendizaje automático.

Buenas prácticas en el ciclo del proyecto de IA

Implantar la IA con eficacia requiere una planificación cuidadosa, colaboración y centrarse en la ética y la escalabilidad. Adoptar las mejores prácticas puede ayudar a garantizar el éxito al tiempo que se minimizan los riesgos.

  1. Dar prioridad a la ética y la responsabilidad: Desarrollar sistemas de IA con transparencia, imparcialidad y explicabilidad, garantizando el cumplimiento de las directrices y normativas éticas.
  2. Fomentar la colaboración: Implica a equipos multidisciplinares, que incluyan expertos técnicos, especialistas de dominio y partes interesadas no técnicas, para obtener perspectivas diversas y alinear las expectativas.
  3. Aprovecha las pruebas sólidas: Utiliza múltiples conjuntos de datos y pruebas adversariales para evaluar los modelos en diversos escenarios e identificar posibles modos de fallo.
  4. Compara regularmente: Compara continuamente el rendimiento de tu modelo con el de otros para garantizar la competitividad y la adaptabilidad.
  5. Define claramente el éxito: Establece métricas de éxito claras y mensurables para evitar la ambigüedad y la ampliación del alcance.
  6. Adopta un enfoque incremental: Piensa a lo grande, pero empieza por lo pequeño: céntrate en casos de uso sencillos e impactantes como base para el crecimiento futuro.
  7. Invierte en MLOps: Construye pronto un sólido marco de MLOps para gestionar eficazmente las complejidades de desplegar y mantener modelos de IA en producción.

Para conocer estrategias adicionales sobre la gestión de iniciativas de IA, lee este perspicaz blog sobre la gestión eficaz de proyectos de IA.

Retos comunes del ciclo de proyectos de IA y cómo superarlos

Los proyectos de IA a menudo se enfrentan a retos técnicos, éticos y operativos. Abordarlas de forma proactiva puede aumentar el éxito del proyecto y su valor a largo plazo. Por eso he diseñado una tabla con algunos de los retos más comunes a los que te enfrentarás y cómo evaluarlos. 

Desafío principal

Soluciones sugeridas

Escasez o desequilibrio de datos

Utiliza el aumento de datos, la generación de datos sintéticos o el aprendizaje por transferencia para mejorar la diversidad del conjunto de datos.

Sesgo en datos y modelos

Controla regularmente los sesgos mediante herramientas especializadas, y emplea el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) para mitigar los riesgos éticos.

Cumplimiento y normativa

Garantizar el cumplimiento de las normas legales mediante auditorías rigurosas y mantener la documentación para la transparencia.

Sobreajuste y pérdida de generalizabilidad

Utiliza técnicas como la validación cruzada y la regularización para crear modelos que generalicen bien entre varias entradas.

Latencia en aplicaciones de tiempo real

Optimiza los modelos con técnicas de cuantización y destilación para mejorar la velocidad sin sacrificar la precisión.

Complejidad de la integración

Implementa arquitecturas modulares y API bien definidas para agilizar la integración en los sistemas existentes.

Gestión de costes

Optimiza la arquitectura y las operaciones del modelo para conseguir eficiencia, y selecciona soluciones rentables en la nube.

Casos prácticos y aplicaciones reales del ciclo de proyectos de IA

El ciclo del proyecto de IA es relevante en diversas aplicaciones, desde el comercio electrónico hasta ámbitos especializados como la sanidad. Aquí tienes dos ejemplos que ilustran su aplicación:

1. Sistema de recomendación para una plataforma de comercio electrónico

Objetivo: Mejora el compromiso de los usuarios y aumenta las ventas mediante recomendaciones personalizadas.

El ciclo del proyecto de IA en acción:

  • Planteamiento del problema: Define el objetivo de recomendar productos que se ajusten a las preferencias y comportamientos de los usuarios, identificando a las partes interesadas, como los clientes y el equipo empresarial.
  • Adquisición de datos: Recopila datos de clientes, incluido el historial de compras, los patrones de navegación y los datos demográficos, al tiempo que garantizas el cumplimiento de la privacidad de los datos.
  • Exploración de datos: Analiza los datos en busca de patrones, como artículos comprados con frecuencia o tendencias estacionales, e identifica posibles anomalías.
  • Modelado: Desarrolla y entrena modelos de aprendizaje automático, como el filtrado colaborativo o las redes neuronales, para predecir con precisión las preferencias de productos.
  • Evaluación: Prueba el modelo utilizando métricas como la precisión y el recuerdo para garantizar recomendaciones precisas y significativas.
  • Despliegue: Integrar el modelo en la plataforma de comercio electrónico, garantizando un funcionamiento sin fisuras junto con los sistemas existentes.
  • Mantenimiento y supervisión: Actualiza continuamente el modelo con nuevos datos y haz un seguimiento del rendimiento para abordar problemas como la deriva o el cambio de comportamiento de los usuarios.

Resultado: Un sistema de recomendación dinámico que mejora la experiencia del cliente e impulsa el crecimiento de los ingresos.

2. Un chatbot como ChatGPT especializado en el ámbito sanitario

Objetivo: Proporcionar a los usuarios información sanitaria precisa y fiable mediante una interfaz conversacional de IA.

El ciclo del proyecto de IA en acción:

  • Planteamiento del problema: Establece la finalidad del chatbot para responder a consultas relacionadas con la salud, asegurándote de que cumple las normas éticas y legales. Las partes interesadas son los pacientes, los profesionales sanitarios y los organismos reguladores.
  • Adquisición de datos: Reúne conjuntos de datos médicos diversos y de alta calidad, como directrices clínicas, literatura médica y registros de interacción de los usuarios, salvaguardando al mismo tiempo la privacidad de los pacientes.
  • Exploración de datos: Analiza los datos para identificar las preocupaciones sanitarias comunes, las preguntas más frecuentes y los patrones lingüísticos para una formación eficaz del modelo.
  • Modelado: Afinar un gran modelo lingüístico como ChatGPT en conjuntos de datos de dominios específicos, incorporando el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) para alinear las respuestas con los consejos de los expertos.
  • Evaluación: Evalúa el modelo utilizando métricas como la precisión, la pertinencia y la seguridad de las respuestas para garantizar un suministro de información fiable.
  • Despliegue: Despliega el chatbot como un servicio basado en web o app, integrándolo en los sistemas sanitarios existentes para que sea accesible.
  • Mantenimiento y vigilancia: Supervisa las interacciones para perfeccionar las respuestas, abordar la desinformación y volver a entrenar el modelo con conocimientos médicos actualizados.

Resultado: Un chatbot fiable centrado en la salud que proporciona información precisa, accesible y ética, capacitando a los usuarios para tomar decisiones sobre salud con conocimiento de causa. 

Para aquellos interesados en comprender el papel de la IA en los negocios, este Fundamentos empresariales de la IA es un buen punto de partida.

Conclusión

El ciclo de proyectos de IA proporciona una hoja de ruta estructurada para convertir ideas innovadoras en soluciones impactantes para el mundo real. Desde el planteamiento del problema hasta el despliegue y el mantenimiento continuo, cada etapa desempeña un papel fundamental para garantizar el éxito y la fiabilidad de los sistemas de IA. Este enfoque sistemático nos permite definir objetivos claros y descubrir ideas valiosas, a la vez que apoyamos la creación de modelos de IA sólidos, éticos y eficaces.

Al adoptar el ciclo del proyecto de IA, las organizaciones pueden navegar por las complejidades del desarrollo de la IA con confianza. Fomenta la colaboración, promueve la responsabilidad ética y alinea los esfuerzos técnicos con los objetivos empresariales. Tanto si lanzas una nueva iniciativa de IA como si perfeccionas una solución existente, adoptar este ciclo de vida es clave para lograr resultados significativos y sostenibles en el campo en constante evolución de la inteligencia artificial. Si eres totalmente nuevo en el campo de la IA, puedes empezar con el curso de DataCamp Fundamentos de la IA de DataCamp. Para usuarios más avanzados, otros buenos recursos para mejorar tus habilidades con la IA son: 


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Josep es Científico de Datos y Gestor de Proyectos en la Agencia Catalana de Turismo, utilizando datos para mejorar la experiencia de los turistas en Cataluña. Su experiencia incluye la gestión del almacenamiento y procesamiento de datos, junto con la analítica avanzada y la comunicación eficaz de las perspectivas de los datos.

También es un dedicado educador, que imparte clases en el Máster de Big Data de la Universidad de Navarra, y contribuye regularmente con artículos perspicaces sobre ciencia de datos en Medium y KDNuggets.

Es Licenciado en Ingeniería Física por la Universidad Politécnica de Cataluña y Máster en Sistemas Interactivos Inteligentes por la Universidad Pompeu Fabra.

En la actualidad, se dedica con pasión a hacer que las tecnologías relacionadas con los datos sean más accesibles a un público más amplio a través de la publicación de Medium ForCode'Sake.

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