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Un marco para evaluar cuándo las soluciones de IA superan a los métodos tradicionales
Pregunta: ¿Qué productos son adecuados para el aprendizaje automático?
Respuesta del jefe de proyecto: Sí.
Bromas aparte, el auge de la IA generativa ha modificado radicalmente nuestra perspectiva sobre los casos de uso más adecuados para el aprendizaje automático. Tradicionalmente, el aprendizaje automático se ha aplicado a patrones repetitivos y predecibles en las experiencias de los clientes. Hoy en día, sin embargo, es incluso posible utilizar ciertas formas de ML sin necesidad de un conjunto de datos de entrenamiento masivo.
Aun así, la respuesta a "¿Estas necesidades del cliente requieren una solución de IA?" no siempre es afirmativa. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden seguir siendo demasiado caros para algunos proyectos y, como todos los modelos de ML, su precisión no está garantizada. Siempre habrá situaciones en las que la implementación de ML no sea el mejor enfoque. Entonces, ¿cómo deben evaluar los gestores de proyectos de IA si las necesidades de un cliente justifican una solución de ML?
Entre los factores clave que deben guiar esta decisión se incluyen
- Entradas y salidas necesarias para satisfacer las necesidades del cliente: Un cliente proporciona una entrada a su producto, que luego ofrece una salida. Por ejemplo, una lista de reproducción de Spotify generada por ML (la salida) podría basarse en entradas como las preferencias del usuario, las canciones que le gustan, los artistas favoritos y los géneros preferidos.
- Combinaciones de entradas y salidas: Los requisitos de los clientes difieren en función de si esperan las mismas o diferentes salidas de las mismas o diferentes entradas. A medida que aumenta el número de posibles combinaciones de entrada y salida, sobre todo a gran escala, los argumentos a favor del ML frente a los sistemas basados en reglas se hacen más fuertes.
- Patrones en entradas y salidas: Reconocer patrones en la forma en que se relacionan las entradas y salidas ayuda a determinar el tipo adecuado de modelo de ML. Si existen patrones claros, como el análisis de los comentarios de los clientes para determinar el sentimiento, los modelos supervisados o semisupervisados pueden ser más rentables que los LLM.
- Coste y precisión: A escala, las llamadas LLM pueden ser caras y sus resultados no siempre son precisos, incluso con un ajuste fino y una ingeniería rápida. En algunos casos, los modelos supervisados o las redes neuronales que clasifican las entradas utilizando un conjunto fijo de etiquetas (o incluso un sistema basado en reglas) pueden ser una mejor opción que un LLM.
Para ayudar a los jefes de proyecto a evaluar las necesidades del cliente y decidir si el ML es la dirección correcta, he resumido las consideraciones anteriores en una sencilla tabla.
Tipo de necesidad del cliente Ejemplo Implantación de ML (Sí/No/Depende) Tipo de implementación de ML Tareas repetitivas que requieren la misma salida para la misma entrada Autocompletar el correo electrónico en formularios en línea No Un sistema basado en reglas es adecuado para estos resultados Tareas repetitivas que requieren diferentes resultados para la misma entrada El cliente está explorando y espera una experiencia nueva con cada acción repetida (por ejemplo, iniciar sesión):
- Generar nuevas obras de arte por clic
- StumbleUpon (¿lo recuerdas?) encontrar un nuevo rincón aleatorio de Internet Sí - Generación de imágenes LLM
- Algoritmos de recomendación (filtrado colaborativo) Tareas repetitivas que requieren un resultado idéntico o similar para diferentes entradas - Calificación de ensayos
- Identificación de temas en las opiniones de los clientes Depende de Si las combinaciones de entrada y salida son sencillas, puede bastar con un sistema determinista basado en reglas.
Si el escalado da lugar a demasiadas combinaciones para un sistema basado en reglas, considere la posibilidad:
- Clasificadores
- Modelización de temas
Pero sólo si existen patrones en las entradas.
Si no existen patrones, los LLM pueden utilizarse para tareas puntuales (aunque son menos precisos que los modelos supervisados). Tareas repetitivas que requieren diferentes resultados para diferentes entradas - Respuesta a consultas de atención al cliente
- Funciones de búsqueda Sí No es habitual gestionar entradas y salidas variadas a escala sin ML.
Los enfoques basados en reglas no pueden gestionar eficazmente el enorme número de permutaciones. Considérelo:
- LLM con generación aumentada por recuperación (RAG)
- Árboles de decisión para productos de búsqueda Tareas no repetitivas con diferentes resultados Escribir una reseña sobre un hotel o un restaurante Sí Antes de los LLM, estas tareas solían requerir modelos especialmente entrenados como:
- Redes neuronales recurrentes (RNN)
- Redes de memoria a corto plazo (LSTM) para la predicción de la siguiente palabra.
En la actualidad, los LLM se adaptan perfectamente a este escenario.
Lo más importante: No utilice un sable láser cuando unas tijeras basten. Utilice la matriz anterior para evaluar las necesidades del cliente, teniendo en cuenta tanto los costes de implementación como la precisión de los resultados, para crear productos escalables, precisos y rentables.
Sharanya Rao es directora de producto del grupo de tecnología financiera. Las opiniones expresadas en este artículo son las de la autora y no reflejan necesariamente las de su empleador u organizaciones afiliadas.
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xix.ai
comentario (1)
0/500
![JustinKing]()
Interesting framework, but I wonder how they define 'outperform'? In my experience, traditional methods often win when data is scarce. 🤔 #AIvsTraditional
Pregunta: ¿Qué productos son adecuados para el aprendizaje automático?
Respuesta del jefe de proyecto: Sí.
Bromas aparte, el auge de la IA generativa ha modificado radicalmente nuestra perspectiva sobre los casos de uso más adecuados para el aprendizaje automático. Tradicionalmente, el aprendizaje automático se ha aplicado a patrones repetitivos y predecibles en las experiencias de los clientes. Hoy en día, sin embargo, es incluso posible utilizar ciertas formas de ML sin necesidad de un conjunto de datos de entrenamiento masivo.
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|---|---|---|---|
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Lo más importante: No utilice un sable láser cuando unas tijeras basten. Utilice la matriz anterior para evaluar las necesidades del cliente, teniendo en cuenta tanto los costes de implementación como la precisión de los resultados, para crear productos escalables, precisos y rentables.
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Interesting framework, but I wonder how they define 'outperform'? In my experience, traditional methods often win when data is scarce. 🤔 #AIvsTraditional
