Aunque la mayoría de la información que se puede encontrar en Internet sobre el funcionamiento de la inteligencia artificial centra su atención en el entrenamiento de modelos, la verdadera utilidad de esta tecnología está en la inferencia de la IA, porque es cuando el modelo ya entrenado se enfrenta a una situación real y debe responder.
Tal como vamos a ver en este artículo, la inferencia afecta a la velocidad de respuesta al cliente, a la eficiencia de tu empresa automatizando procesos con inteligencia artificial, y a muchas otras cosas que son, en realidad, lo que hace que la IA sea una herramienta que aumenta la productividad y que merece la pena como inversión.
¿Qué es la inferencia de inteligencia artificial?
La inferencia de inteligencia artificial es el proceso mediante el cual un modelo ya entrenado aplica lo que ha aprendido para generar una respuesta ante datos nuevos, así que mientras que el entrenamiento tiene como objetivo ajustar sus parámetros a partir de ejemplos históricos, la inferencia toma esos parámetros y los usa para producir algo concreto.
Pero para entender su verdadero potencial, hay que saber distinguir entre la inferencia por lotes y la inferencia en tiempo real, ya que la primera procesa los datos de una forma programada, mientras que la segunda está preparada para ofrecer respuestas en milisegundos, como ocurre en un sistema de control de calidad.
Por otra parte, los equipos de ingeniería miden el rendimiento de la inferencia a través de dos métricas principales, que son la latencia y el ‘throughput’, donde la latencia es el tiempo que transcurre desde que llega una petición hasta que el modelo devuelve una respuesta, y el ‘throughput’ es la cantidad de respuestas que el sistema puede generar por segundo.
En el desarrollo de un chatbot para empresas, para que sirva de ejemplo, se necesita una latencia baja para no frustrar a las personas que van a interactuar con la herramienta, mientras que un motor de recomendaciones puede priorizar el ‘throughput’ para atender a millones de personas a la vez.
Lo bueno es que para mejorar ambos valores, en el desarrollo de proyectos de IA se pueden utilizar técnicas como la cuantización, además de otras optimizaciones que no cambian los fundamentos del sistema de inteligencia artificial, pero sí su viabilidad económica.
¿Para qué sirve la inferencia de IA en una empresa?
La inferencia de IA sirve para convertir un modelo entrenado en una herramienta que realmente sea útil para una empresa, puesto que si este está guardado en un servidor no genera valor por sí mismo, este aparece cuando ese modelo responde a una consulta real.
De hecho, el gasto mundial en infraestructura para inferencia ya superó al destinado al entrenamiento de modelos, y se espera que la mayoría de las empresas se centren en la evolución de los casos de uso con la inteligencia artificial generativa, lo que nos dice hacia dónde va el interés empresarial.
Si bien en el día a día de un negocio, la inferencia hace posible el automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial, la utilidad que tiene realmente es la de ser como un filtro inteligente, y precisamente por eso, el impacto económico de la inferencia se mide en eficiencia y en capacidad de respuesta.
Al fin y al cabo, la inferencia es el momento en que la IA se convierte en un servicio que la empresa presta a sus clientes, a sus empleados, o a sus propios procesos internos, así que hace falta una buena estrategia de despliegue, puesto que con ella, es como la tecnología se integra en la rutina y genera un valor medible.
¿Qué tipos de modelos de IA pueden utilizar inferencia?
Prácticamente cualquier modelo de inteligencia artificial que haya completado su fase de entrenamiento puede ejecutar inferencia, por la sencilla razón de que la inferencia no es una propiedad exclusiva de una arquitectura concreta, se trata de una etapa del ciclo de vida de un modelo.
Así que una vez que el entrenamiento fija los parámetros, el sistema puede recibir datos nuevos y producir una respuesta, y por eso, desde el modelo más simple hasta el más complejo encuentran en la inferencia su forma de trabajar en producción.
No obstante, los modelos clásicos de aprendizaje automático, como la regresión logística, o los árboles de decisión, ejecutan inferencias muy rápidas y ligeras, así que su ventaja está en que funcionan en servidores modestos, e incluso en un ordenador portátil, y su coste operativo resulta muy bajo por ello. De hecho, muchas empresas siguen confiando en ellos para tareas de clasificación y predicción porque ofrecen un equilibrio excelente entre precisión y consumo de recursos.
Por otra parte, se puede decir que las redes neuronales profundas aumentan las opciones, y aunque su inferencia exige más capacidad de cómputo, a cambio ofrecen una capacidad de generalización bastante superior a la de otros modelos.
Y bueno no podemos dejar de lado el hecho de que existen modelos generativos de imágenes y audio, como los de difusión, que crean contenido original a partir de una indicación textual, y también hay ‘autoencoders’ para detectar anomalías en datos industriales, entre otros.
Pero en todos los casos, la inferencia es el mecanismo que convierte el conocimiento almacenado en una acción concreta, y la diferencia entre unos y otros está en la latencia, el throughput y el hardware que necesitan.
¿Cómo puede una empresa utilizar la inferencia de IA para automatizar tareas?
La automatización de tareas ha sido un objetivo empresarial desde la llegada de la informática, así que en realidad, no es algo ligado exclusivamente a la inteligencia artificial, lo que ocurre es que los sistemas tradicionales basados en reglas encuentran su límite en el momento en que los datos no siguen una estructura concreta, o en el momento en el que tienen que trabajar mediante el procesamiento del lenguaje natural.
Así que se puede decir que la inferencia de IA cubre ese hueco, y para poner en marcha esa automatización, lo primero que hay que hacer es ver que tareas repetitivas consumen tiempo teniendo un patrón reconocible.
Por supuesto, la integración con los sistemas existentes que ya tiene el negocio es determinante para que se pueda implementar la inferencia de IA, porque no tendría sentido tener que cambiarlo todo y empezar de cero para mejorar los sistemas digitales de una empresa, y por que la inferencia se conecta con el ERP, o con el CRM precisamente para poder trabajar con los datos de la empresa.
Así que si necesitas ayuda para estudiar tu caso particular y ver cómo se puede utilizar la inferencia en IA en el caso concreto de tu empresa, contacta con nosotros.