Datos en acción: 7 ejemplos reales de cómo la Ingeniería de IA está revolucionando el juego
La Ingeniería de IA (AI Engineering) está en la vanguardia, llevando modelos de Machine Learning a producción a escala. Descubre 7 casos de uso reales donde la arquitectura, el MLOps y la baja latencia transforman industrias, desde diagnósticos médicos hasta logística inteligente.
El campo de la Ingeniería de Inteligencia Artificial experimenta un crecimiento exponencial. En la próxima década, la habilidad de llevar modelos de Machine Learning a producción a escala (MLOps) e impulsar la eficiencia a niveles inimaginables será el diferenciador clave.
No hay mejor manera de comprender la naturaleza transformadora de la Ingeniería de IA que examinando ejemplos concretos de su aplicación diaria. Así que, tanto si consideras iniciar una carrera en esta disciplina como si ya eres un profesional buscando anticipar el futuro de este campo, ¡has llegado al lugar correcto!
A continuación, exploraremos 7 casos prácticos del mundo de la Ingeniería de IA que revelan el inmenso potencial de esta disciplina, tanto para los negocios como para la investigación.
¿Por qué los casos de estudio en Ingeniería de IA son fundamentales?
Los casos prácticos son herramientas muy útiles para ilustrar un punto o concepto específico: pueden emplearse para demostrar cómo funciona un proyecto de una disciplina en la vida real, o como un ejemplo claro de lo que se debe evitar.
Los estudios de caso en Ingeniería de IA ayudan a los profesionales a comprender cómo los ingenieros han abordado desafíos de deployment y escalabilidad. Brindan ideas valiosas para enfrentar tus propios retos y, en última instancia, aspirar a la innovación con tus soluciones de producción.
Los 7 ejemplos que demuestran el poder de la Ingeniería de IA
A continuación, te presentamos 7 estudios de caso destacados que muestran cómo empresas y organizaciones han abordado desafíos comunes con soluciones de Ingeniería de IA verdaderamente innovadoras:
1️⃣Geociencias: Entendiendo y protegiendo nuestro planeta
La Ingeniería de IA es una herramienta poderosa que nos ayuda a comprender mejor y predecir los fenómenos geocientíficos. Al recopilar y analizar datos, podemos tomar decisiones basadas en evidencia para responder ante desastres naturales, como huracanes o terremotos. También es clave para recolectar información sobre el clima de la Tierra, lo que nos permite determinar su ritmo de cambio y cómo podemos mitigar algunos de esos efectos.
💡 Método de alerta temprana de tsunamis de la Universidad de Stanford
Este sistema de alerta temprana puede proporcionar a las comunidades información valiosa para ayudar a los geocientíficos a prepararse y mitigar los impactos de un posible tsunami. No obstante, este método presenta desafíos: las mareas, las corrientes, la temperatura y los cambios de salinidad pueden alterar los datos generados por los sensores, lo que potencialmente genera falsos positivos.
👉 Aquí es donde la Ingeniería de IA es crucial: los ingenieros de IA están mejorando la precisión del sistema de alerta mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje automático en entornos de producción. Lograr esta precisión requiere no solo modelos robustos, sino el dominio de MLOps para el monitoreo continuo de la deriva de datos (Data Drift) y el reentrenamiento automatizado, asegurando que el sistema sea confiable en tiempo real y en situaciones críticas. Este sistema también tiene implicaciones significativas para la investigación sobre el cambio climático y la ayuda en caso de desastres. Al utilizar la Ingeniería de IA para comprender mejor los efectos del cambio climático, los científicos pueden desarrollar estrategias para reducir el riesgo de desastres naturales y ayudar a las comunidades a prepararse y responder mejor ante ellos.
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2️⃣ Cuidado de la salud: Diagnósticos más rápidos y precisos
La Ingeniería de IA y las tecnologías de aprendizaje automático están revolucionando la industria médica. Con estas herramientas, los médicos pueden detectar incluso los cambios más sutiles en los indicadores de salud del paciente y predecir posibles enfermedades antes de que se agraven, mejorando sustancialmente la prevención.
💡 LYNA de Google para la detección del cáncer de mama metastásico
La patología es esencial para el diagnóstico del cáncer, siendo el examen microscópico de los tumores el método de referencia. Esta evaluación es crucial para determinar el pronóstico y las decisiones de tratamiento. Un aspecto clave de este proceso es la detección del cáncer que ha metastatizado desde el sitio primario a los ganglios linfáticos cercanos. Lamentablemente, estudios han demostrado que alrededor del 25% de las clasificaciones de estadificación de ganglios linfáticos metastásicos se revisan tras una segunda evaluación patológica. Además, la sensibilidad de detección de metástasis pequeñas en portaobjetos individuales puede ser tan baja como el 38% cuando se revisan con limitaciones de tiempo.
👉 Gracias a la incorporación de la Ingeniería de IA, el Asistente de Nódulos Linfáticos (LYNA) de Google logró tasas de detección de cáncer significativamente más altas que las reportadas previamente. LYNA fue aplicado a muestras de patología y a un conjunto de datos independiente, con un éxito notable al distinguir correctamente las preparaciones con cáncer metastásico de las que no lo tenían en el 99% de los casos. Incluso pudo identificar áreas problemáticas dentro de cada preparación que eran demasiado pequeñas para ser detectadas por los patólogos.
Para desarrollar y desplegar sistemas de misión crítica como este, es esencial el rol del AI Engineer. Este profesional debe dominar la arquitectura del serving para que el modelo responda en milisegundos, garantizando que el diagnóstico llegue de forma inmediata. Se necesita la capacidad de manipular grandes datasets de imágenes, entrenar modelos de Deep Learning y, crucialmente, orquestar el pipeline de MLOps para mantener el modelo LYNA actualizado y funcionando 24/7 sin fallas. Esto podría ser de gran ayuda para los patólogos, ya que LYNA podría resaltar estas áreas para una revisión más rápida y un diagnóstico final con mayor precisión.
3️⃣ Logística: Entregas más eficientes y ahorro de costos
La Ingeniería de IA se ha convertido en una herramienta poderosa para que las empresas de logística optimicen sus operaciones. Específicamente, permite determinar las rutas de entrega más eficientes, gestionar el consumo de combustible en los momentos más rentables del día y realizar predicciones más precisas sobre la oferta y la demanda. Todos estos factores contribuyen a que las empresas de logística ahorren tiempo y dinero significativamente.
💡 Herramientas de Planificación de Red (NPT) de UPS
Las Herramientas de Planificación de Red (NPT) son una aplicación desarrollada por UPS que facilita la navegación y el transporte eficiente de paquetes en todo el mundo, independientemente de las condiciones meteorológicas. NPT utiliza aprendizaje automático para procesar y analizar grandes cantidades de datos reales, lo que permite a UPS visualizar todas sus instalaciones, desviar paquetes en caso de tormentas o transportar un envío grande con rapidez.
👉 Trabajar con sistemas de predicción en tiempo real como NPT exige la experticia del AI Engineer en Arquitectura Cloud y MLOps. Esto incluye no solo el entrenamiento con PySpark, sino el diseño del pipeline completo de deployment para garantizar que las decisiones sobre las rutas se entreguen con baja latencia. La arquitectura del sistema debe ser elástica para manejar picos de demanda y garantizar que la inteligencia del modelo esté disponible 24/7 para el equipo logístico.
Al utilizar NPT, UPS aprovecha varias funcionalidades, como dirigir los envíos a las instalaciones con mayor capacidad, mover el volumen a modos de transporte de menor costo, redirigir preventivamente los paquetes a rutas alternativas para evitar costos inesperados y demoras debido a tormentas u otros eventos, y crear pronósticos sobre el volumen y el peso de los paquetes basándose en un análisis detallado de datos históricos.
El futuro de la IA no es solo crear modelos, sino ponerlos a trabajar. Domina el MLOps y el serving a baja latencia ¡conviértete en AI Engineer!
4️⃣ Bancario: Lucha contra el fraude y decisiones financieras inteligentes
La Ingeniería de IA ha revolucionado la forma en que las empresas detectan actividades fraudulentas. Desempeña un papel crucial en la recopilación, el resumen y la predicción de bases de datos de clientes para identificar actividades fraudulentas con precisión.
💡 Inteligencia de Contratos (COiN) de JP Morgan
JP Morgan utiliza aprendizaje automático e Inteligencia Artificial para desarrollar un nuevo software llamado COIN (Inteligencia de Contratos). Esta herramienta revisó miles de contratos de crédito del banco, utilizando reconocimiento de imágenes para identificar patrones en estos acuerdos. Esta tecnología emplea aprendizaje no supervisado, lo que permite al algoritmo clasificar las cláusulas según uno de los aproximadamente 150 "atributos" diferentes de los contratos de crédito. Por ejemplo, el algoritmo puede detectar patrones específicos según la redacción de las cláusulas o su ubicación en el acuerdo.
👉 Proyectos como COIN, que manejan información sensible a escala, exigen un AI Engineer con profundo dominio en la integración de modelos de PNL con sistemas empresariales. Es fundamental la capacidad de llevar el modelo a producción mediante un Model Serving seguro y escalable, que interactúe con las bases de datos transaccionales del banco. La clave aquí es la Ingeniería de Sistemas para transformar el algoritmo en una herramienta que sustituye miles de horas humanas de forma precisa y auditable.
La inversión de JPMorgan en Ingeniería de IA se basa en el ahorro de costos. El software puede revisar contratos en segundos, un proceso que antes requería más de 360.000 horas de trabajo para los abogados. El algoritmo no solo ahorra tiempo y dinero, sino que también mejora la precisión del proceso. En comparación con los abogados humanos, la precisión de COIN es significativamente mayor. Por lo tanto, la inversión del banco no se centra únicamente en reducir costos, sino también en aumentar la calidad.
5️⃣ Comercio electrónico: Experiencias de compra que te conocen
La Ingeniería de IA en el comercio electrónico está revolucionando la forma en que las empresas operan, al permitirles recopilar y analizar información valiosa. También se utilizan tecnologías innovadoras para aumentar las ganancias con listas de recomendaciones personalizadas, precios dinámicos y la capacidad de predecir el comportamiento de compra de los clientes. Esto proporciona a las empresas de comercio electrónico una ventaja competitiva, ayudándolas a mantenerse a la vanguardia en un mercado cada vez más competitivo.
💡 Motor de recomendaciones de Amazon
El motor de recomendaciones de Amazon es uno de los ejemplos más conocidos de este tipo de tecnología. Utiliza el aprendizaje automático para conectar a los usuarios con artículos similares a aquellos con los que han interactuado previamente. Para ello, analiza qué tipos de artículos compra, navega, ve o escucha un usuario. A continuación, conecta a otros usuarios con interacciones similares con artículos similares y los recomienda según sus preferencias.
👉 Diseñar y operar sistemas de misión crítica como el motor de Amazon requiere un AI Engineer enfocado en el Model Serving a baja latencia. La diferencia entre una recomendación instantánea y un retraso de 500 ms puede costarle millones a la empresa. Se necesita el conocimiento de arquitecturas de serving altamente optimizadas (como el uso de Triton Inference Server), además de la capacidad de orquestar pipelines de datos en tiempo real para asegurar que las recomendaciones se basen en la interacción actual del usuario.
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6️⃣ Agricultura: Optimizando cosechas y reduciendo pérdidas
La agricultura siempre ha sido un negocio impredecible. Sin embargo, la Ingeniería de IA está transformando la forma en que los agricultores gestionan sus negocios, brindándoles acceso a información que antes no tenían. Les ayuda a optimizar sus operaciones y a generar más ingresos, permitiéndoles reducir el desperdicio y aumentar la productividad.
💡 Plataforma de decisión Watson para la agricultura de IBM
IBM trabaja para mejorar la productividad agrícola mediante Inteligencia Artificial y aprendizaje automático: desarrolla un sistema de IA llamado Watson Decision Platform for Agriculture. Este sistema proporcionará a los agricultores datos sobre sus cultivos y las condiciones del suelo para que puedan tomar decisiones más informadas sobre su cultivo.
👉 Abordar desafíos como este en agricultura demanda el manejo de grandes volúmenes de datos y la implementación de pipelines de datos en producción. La clave está en la capacidad del AI Engineer de construir modelos predictivos robustos que permitan anticipar rendimientos y riesgos de plagas, y desplegarlos como servicios accesibles para la toma de decisiones en el campo.
Además, la API utiliza los detalles del pronóstico meteorológico para predecir el riesgo de plagas y brotes de enfermedades del maíz, así como la probabilidad de transporte de esporas. Los agricultores pueden usar esta información para reducir el uso de pesticidas y tomar medidas preventivas o curativas para evitar pérdidas inesperadas de rendimiento.
7️⃣ Transporte: Rutas inteligentes y precios justos
La Ingeniería de IA se puede utilizar para mejorar las operaciones de transporte de varias maneras:
- Optimización de la ruta de entrega: reduce los costos de flete al evaluar varias rutas de entrega y determinar la más rentable.
- Coincidencia dinámica de precios: para adaptar la oferta a la demanda y maximizar las ganancias.
- Optimización del almacén: para maximizar la eficiencia de las operaciones del almacén.
- Previsión de la demanda: para anticipar las necesidades de los clientes y prepararse con antelación.
💡 Gairos de Uber para precios dinámicos
Uber, quizás la empresa más innovadora del sector del transporte, ha aprovechado esta situación con el desarrollo de Gairos, una plataforma de procesamiento, almacenamiento y lenguaje de consulta de datos en tiempo real. Esta plataforma facilita la exploración de datos optimizada y eficiente a escala, lo que permite a los equipos obtener información valiosa sobre Uber Marketplace.
👉 Proyectos como Gairos son un caso de éxito de AI Engineering. Se construyen sobre la base sólida de MLOps, donde la habilidad de desplegar modelos en producción mediante APIs de baja latencia y la arquitectura de streaming de datos en tiempo real son cruciales para el impacto. El AI Engineer garantiza que el modelo de tarificación dinámica esté siempre funcionando con datos frescos, orquestando el pipeline completo desde la ingesta hasta la inferencia en milisegundos.
El futuro está en la Ingeniería de IA: Lidera la revolución de la producción
Como has visto, la Ingeniería de IA es el campo que transforma el potencial del Machine Learning en valor real de negocio. Los profesionales que dominan el ciclo completo —desde el diseño de la arquitectura hasta el despliegue a escala y el monitoreo continuo— son los que están liderando la innovación en el diagnóstico médico, la seguridad financiera y la optimización logística.
El AI Engineer es el arquitecto de sistemas. Es el profesional que no solo entiende la precisión del modelo, sino también la escalabilidad, la latencia y la rentabilidad de la solución en la nube. Si tu ambición es trascender el notebook y convertirte en el constructor de los sistemas inteligentes de misión crítica que definen la próxima década, la AI Engineering es tu camino.
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