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Low-Code para Inteligencia Artificial

Por Johanna Pingel, AI Product Marketing Manager, MathWorks

11/09/2023
en Industria
Las aplicaciones de bajo código como Regression Learner proporcionan a los ingenieros una plataforma para comparar fácilmente muchos algoritmos simultáneamente sin depender de muchas líneas de código. ©2022 The MathWorks, Inc.

Las aplicaciones de bajo código como Regression Learner proporcionan a los ingenieros una plataforma para comparar fácilmente muchos algoritmos simultáneamente sin depender de muchas líneas de código. ©2022 The MathWorks, Inc.

En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una herramienta esencial para potenciar una amplia gama de aplicaciones, los ingenieros se enfrentan al desafío de adoptarla en su día a día laboral. La IA ofrece un inmenso potencial, pero para aprovecharlo plenamente, se requieren habilidades y herramientas especializadas. Aquí es donde entra en juego el concepto de «Low-Code para Inteligencia Artificial».

La creciente popularidad de las soluciones de desarrollo bajo en código para la IA está siendo impulsada por la necesidad de ampliar la comunidad de usuarios de la IA y garantizar la velocidad y eficiencia en los proyectos. Estas soluciones no solo acortan los ciclos de producción y reducen los costes, sino que también sirven de puente entre los científicos de datos y los ingenieros de campo. A medida que más ingenieros adopten la IA, el enfoque de «low-code» se convertirá en una extensión natural de su trabajo, aumentando la productividad y la eficacia de los equipos interdisciplinarios.

Las aplicaciones del Low-Code se extienden por todo el flujo de trabajo de la IA, abarcando desde el preprocesamiento de datos hasta el modelado, la simulación, las pruebas y el despliegue. Por ejemplo, el etiquetado de datos es un proceso que se presta especialmente a un enfoque gráfico de «apuntar y hacer clic». Esto es crucial para la limpieza de datos de entrenamiento utilizados en modelos de IA, como radares y redes inalámbricas.

Un enfoque interactivo como el «low-code» presenta dos ventajas clave. En primer lugar, facilita la colaboración entre equipos interdisciplinarios con diferentes niveles de habilidades de programación, nivelando el campo de juego. Esto es especialmente útil en la supervisión de sistemas multicomponente en aplicaciones específicas.

En segundo lugar, las soluciones de «low-code» permiten a los ingenieros ejecutar variaciones de algoritmos y evaluar rápidamente sus ventajas y desventajas a través de interfaces de «apuntar y hacer clic». Este ahorro de tiempo en la codificación es especialmente valioso en proyectos de IA que requieren múltiples iteraciones.

Low-Code: a la vanguardia de la innovación

El «low-code» también facilita la incorporación de tecnología avanzada y modelos de IA producidos por científicos de datos en interfaces gráficas adaptadas a las necesidades de los ingenieros. Esto es esencial, ya que los modelos de investigación en lenguajes de programación específicos a menudo son difíciles de implementar en entornos de «low-code» preferidos por los ingenieros. La compresión de modelos es un ejemplo donde las herramientas de «apuntar y hacer clic» permiten que los ingenieros compriman modelos complejos para que se ajusten a sistemas de bajo coste y baja potencia, manteniendo la fidelidad.

Si bien el «low-code» simplifica la gestión de proyectos con múltiples componentes de IA, es crucial tener objetivos claros. Sin una comprensión clara de lo que se necesita etiquetar o implementar, las herramientas de «apuntar y hacer clic» no pueden ser efectivas.

La asignación adecuada de tiempo y recursos también es esencial. Aprovechar la velocidad que ofrece el «low-code» implica que los ingenieros deben decidir cómo utilizar el tiempo ahorrado para beneficiar al proyecto en su conjunto.

El futuro del Low-Code

A medida que más industrias incorporan la IA a su trabajo, el «low-code» se convertirá en una extensión natural de cualquier proyecto basado en la IA. Las soluciones de «low-code» aportarán un nivel adicional de sofisticación al trabajo que los ingenieros pueden realizar con diversos tipos de datos. La incorporación de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo a las aplicaciones para ingenieros será cada vez más importante en la medida en que la industria continúe avanzando.

En este sentido, el «Low-Code para Inteligencia Artificial» es una herramienta que está revolucionando la forma en que los ingenieros trabajan con la IA, permitiendo una colaboración más amplia y una mayor eficiencia en proyectos que abarcan múltiples disciplinas y aplicaciones. Para obtener más información sobre este tema, puede visitar el siguiente link.

Tags: Inteligencia artificialLow-CodeMathWorks
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