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La Inteligencia Artificial (IA) no es un concepto reci\u00e9n llegado al \u00e1mbito tecnol\u00f3gico; sus ra\u00edces se remontan a la d\u00e9cada de 1950. A pesar de haber atravesado diversos \u201cinviernos\u201d, es en los \u00faltimos 15 a\u00f1os cuando, impulsada por el aumento de datos disponibles y el incremento en capacidad de c\u00f3mputo, ha experimentado un florecimiento significativo. No obstante, no fue sino hasta la popularizaci\u00f3n de tecnolog\u00edas como GPT-3 cuando la IA atrajo la mirada del p\u00fablico general.<\/p>\n
Este art\u00edculo tiene como objetivo explorar las mejores estrategias de inversi\u00f3n en IA desde la perspectiva de un desarrollador, considerando las necesidades esenciales para la creaci\u00f3n de algoritmos de IA.<\/p>\n
Dentro del amplio espectro de la IA, encontramos campos variados como Machine Learning, Redes Neuronales, GANs, Aprendizaje por Refuerzo, y Procesamiento del Lenguaje Natural, entre otros. A pesar de sus diferencias, todos comparten una necesidad fundamental: los datos.<\/p>\n
Protagonistas<\/strong><\/p>\n Los modelos de IA requieren datos no solo abundantes, sino tambi\u00e9n de alta calidad; Cuanto m\u00e1s limpios y etiquetados est\u00e9n, m\u00e1s fluido ser\u00e1 el proceso de desarrollo. En el mercado burs\u00e1til, empresas como Factset, S&P Global, Morningstar, y MSCI \u2014especializadas en datos financieros\u2014, junto a gigantes tecnol\u00f3gicos como Google, Amazon, Microsoft y X (anteriormente Twitter), se destacan en este sector.<\/p>\n Una vez adquiridos los datos, es imperativo almacenarlos adecuadamente. Aqu\u00ed surge la disyuntiva entre utilizar bases de datos propias, generalmente soportadas por Oracle, o inclinarse por opciones m\u00e1s populares entre startups, como MongoDB o las soluciones que ofrecen nubes destacadas como AWS (Amazon), Azure (Microsoft) o Google Cloud (Alphabet). .<\/p>\n Con los datos en mano, el siguiente paso implica la limpieza y preparaci\u00f3n de estos para la creaci\u00f3n de algoritmos. Dependiendo del proyecto, se seleccionar\u00e1n librer\u00edas espec\u00edficas con modelos preestablecidos de IA, generalmente de c\u00f3digo abierto, respaldadas por empresas como Alphabet, Facebook y OpenAI.<\/p>\n El desarrollo de modelos se coordina, en general, mediante plataformas de gesti\u00f3n de proyectos como Jira, ofrecida por Atlassian. Posteriormente, se procede con las fases de entrenamiento y prueba, que pueden requerir capacidades computacionales que superan las de un equipo convencional. En estos casos, es com\u00fan recurrir a servicios de c\u00f3mputo en la nube como AWS, Google Cloud o Azure.<\/p>\n Para configurar sus servidores, estas empresas conf\u00edan en proveedores como Dell, Hewlett Packard, IBM, Lenovo, Cisco, Nvidia, Intel, AMD, Samsung Electronics, Western Digital, Netapp, Micron y Quanta, entre otros. Estos, a su vez, dependen de una cadena de suministros que incluye a compa\u00f1\u00edas como TSMC, GlobalFoundries, ASML, Texas Instrument, TE Connectivity, Entegris, Sumco, Siltronic y Globalwafers.<\/p>\n Una vez desarrollado y afinado el algoritmo, se procede a la fase de implementaci\u00f3n para garantizar su acceso a una audiencia m\u00e1s amplia. De nuevo, las soluciones en la nube, particularmente AWS, Azure y Google Cloud, ofrecen herramientas cruciales para el despliegue efectivo de aplicaciones, facilitando el desarrollo de APIs necesarias para su funcionamiento.<\/p>\n Finalmente, tras la puesta en marcha, es esencial monitorear la aplicaci\u00f3n, tarea para la cual se pueden utilizar herramientas proporcionadas por las plataformas de nube o alternativas como DataDog.<\/p>\n Cabe destacar que muchas compa\u00f1\u00edas, al no contar con las capacidades para desarrollar proyectos de manera aut\u00f3noma, optan por colaborar con consultoras externas. Aunque este sector est\u00e1 altamente fragmentado, existen referencias en el mercado como Accenture y Capgemini.<\/p>\n Todas estas compa\u00f1\u00edas nos ofrecen oportunidades interesantes de inversi\u00f3n en un universo en pleno crecimiento<\/p>\n<\/div>\n