El Integrador Tecnológico Clave de la Gestión del Envejecimiento Cognitivo de la IA.

Los modelos de IA están diseñados emulando las redes neuronales de un cerebro humano para establecer interconexiones con datos. Esto les confiere un ciclo de vida cognitivo similar al de nuestro cerebro con ciertas carencias cognitivas según van envejeciendo. 

Según el reciente estudio LLM Cognitive Impairment: Age Against the Machine Analysis, que evalúa las capacidades cognitivas de Modelos de lenguaje grandes (LLM) líderes del mercado, mediante la prueba de Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA), la mayoría de los LLM muestran signos de "deterioro cognitivo leve", especialmente en tareas visuoespaciales (responsables de ayudar a entender el espacio que nos rodea para movernos en él) y ejecutivas. 

Por otro lado, curiosamente, el análisis revela que versiones más "antiguas" de chatbots obtuvieron puntuaciones más bajas, sugiriendo un declive cognitivo similar al observado en humanos.

El estudio pone en duda la idea de que la IA pueda reemplazar pronto a ciertos profesionales, en este caso, los médicos, debido a estas limitaciones cognitivas. A pesar de su destreza en el análisis textual, los LLM exhiben debilidades significativas en la función ejecutiva visual y en tareas que requieren razonamiento abstracto.

Envejecen, como todos, es completamente normal y hasta bueno que lo hagan, pero debes contemplarlo dentro de tu proyecto de TI de integración, desarrollo y mantenimiento de despliegue Tecnológico y puede que esto no lo hayas contemplado. Hoy te traemos algo con lo que analizar tu integración tecnológica sin sesgo.  

 ¿Cómo deberías afrontar un proyecto de Orquestación Tecnológica con/de IA teniendo en cuenta esta importante variable?

“El criterio humano sigue siendo esencial para elaborar la visión estratégica, que combina la ambición de la organización con una visión de cómo hacerla realidad. Sin embargo, la IA puede acelerar y aportar mayor rigor al trabajo de los equipos de estrategia. Incluso en estos primeros tiempos, vemos cinco roles para la IA: investigador, intérprete, compañero de pensamiento, simulador y comunicador”. February 5, 2025. (Article) How AI is transforming strategy development. McKinsey & Company.

Abordar un proyecto de orquestación tecnológica hoy es considerar el ciclo de vida de los modelos y agentes y su posible "envejecimiento". Diseñar arquitecturas robustas, implementar estrategias de gestión del ciclo de vida y utilizar herramientas de orquestación adecuadas son determinantes para garantizar el éxito de cualquier proyecto de TI a largo plazo.

Monitorea continuamente el rendimiento del modelo en el mundo real para identificar cualquier signo de "envejecimiento" o disminución en su capacidad para tomar decisiones efectivas.

Sabemos de antemano que los modelos necesitan datos integrados. Los Agentes deben reentrenarse periódicamente con datos nuevos y relevantes para mantenerse actualizados y adaptarse a los cambios en su entorno y eso, precisamente, es lo que permite y ayuda a prevenir el "envejecimiento" al mantener el modelo al día con la información más reciente. ¿No te recuerda a algo?

Los hiperparámetros del modelo (parámetros que controlan el proceso de aprendizaje) se tienen que ajustar y optimizar de forma continua para garantizar que el modelo funcione de manera óptima a lo largo del tiempo.

A medida que surgen nuevas técnicas y Algoritmos en el campo del Machine Learning es importante evaluar e incorporar aquellos que puedan mejorar el rendimiento y la longevidad del modelo.

Si se detecta un problema, es importante diagnosticar la causa raíz. La mejor forma de hacerlo es analizar los datos de entrenamiento, la arquitectura del modelo o los hiperparámetros. ¿Estamos generando la obsolescencia de modelo nosotros mismos?  

Para evitar un problema de esta índole, primero debes establecer las métricas claras para evaluar el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. Estas métricas podrían incluir precisión, exactitud, sensibilidad, especificidad, entre otras, personalizadas por la intención agéntica que deba generar el modelo.

• Arquitecturas de datos y sistemas distribuidos, ambos robustos, capaces de sostener la evolución de la IA en las Aplicaciones y Herramientas, sustituyendo unos algoritmos por otros, sin perjudicar a la estructura, de ahí la importancia del integrador tecnológico en la evolución de la IA, su ciclo de vida.
   
• La necesidad de un integrador tecnológico con un profundo conocimiento de los procesos empresariales e industriales se vuelve decisiva y crítica cuando se trata de implementar y mantener sistemas de IA.

El integrador actúa entre expertos en IA y responsables de los procesos empresariales.Traduce las necesidades de las Compañías en requisitos técnicos para los sistemas de IA. 

¿Por qué es tan importante el integrador tecnológico en este contexto?

Porque evalúa y selecciona las tecnologías de IA más adecuadas para cada caso y eso no es sencillo, precisamente, teniendo en cuenta las particularidades de los procesos que cambian con la economía de la intención y la infraestructura existente y futura.

Además, adapta y configura estas tecnologías, a veces completamente novedosas con éxito para que funcionen de manera óptima en el entorno empresarial. Es el que se encarga de integrar los componentes de IA con los sistemas existentes como los ERP, CRM y SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition), garantizando la interoperabilidad y el flujo de datos entre ellos.

• La implementación de IA genera cambios críticos en los procesos y en la forma de trabajar, en este aspecto el Integrador Tecnológico ayuda a gestionar este cambio minimizando el trauma y la escisión entre la necesidad y el conocimiento, capacitando al personal para una transición fluida.
• Además, el equipo de integración realiza los mantenimientos y las actualizaciones de los sistemas de IA, incluyendo el monitoreo del rendimiento, el reentrenamiento de modelos y la adaptación a nuevas necesidades empresariales e industriales de las Compañías.

El integrador tecnológico con conocimiento de procesos es el actor clave en la implementación exitosa de sistemas de IA en el ámbito empresarial e industrial.

¿Qué habilidades debe tener un integrador tecnológico en este contexto?

De base, el integrador tecnológico debe comprender la evolución de los fundamentos de la IA, los diferentes tipos de algoritmos y modelos, y sus aplicaciones en diversos campos a veces distantes pero conectados con la estrategia empresarial y de negocio.

1. Poseer un conocimiento profundo de los procesos empresariales e industriales, sus desafíos y oportunidades de mejora.
2. Dominar las tecnologías de integración, las herramientas de desarrollo de IA y las plataformas de orquestación.
3. Comunicar eficazmente con expertos en IA, responsables de procesos y personal técnico.
4. Liderar proyectos de implementación de IA, incluyendo la capacitación del personal y la gestión de la resistencia al cambio.

La capacidad para implementar las necesidades, seleccionar tecnologías, integrar sistemas y gestionar el cambio garantiza que la IA se utilice de manera efectiva para mejorar la eficiencia, la productividad y la colaboración. 

Para todo ello, como integradores, somos decisivos al diseñar Arquitecturas robustas y evolutivas. 

• Diseña sistemas y arquitecturas de datos modulares, con lo que reemplazar o actualizar componentes de IA (algoritmos, modelos) sin afectar la estructura general es estratégico.
• Utiliza capas de abstracción para separar la lógica de IA específica de las funcionalidades principales de las aplicaciones. Esto facilita el intercambio de modelos y algoritmos.
• Emplea tecnologías de contenedorización (como Docker) para aislar los componentes de IA y sus dependencias para simplificar la implementación, el despliegue y la actualización.
• Accede a una arquitectura de microservicios donde cada componente de IA se ejecuta como un servicio independiente, con lo que mejora la escalabilidad y la capacidad de actualización.
   

La Gestión del Ciclo de Vida de la IA tiene que estar contemplado en el Proyecto de TI desde el inicio, de no ser así, podrías estar generando un proyecto fallido. La fiabilidad de los datos y su calidad es el mayor conflicto para desentrañar valor a través de la orquestación tecnológica.

Detecta posibles desviaciones o "envejecimiento del modelo de Agente.

• Implementa sistemas de monitoreo para evaluar el rendimiento y la precisión de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
• Planifica procesos de reentrenamiento periódico de los modelos con datos nuevos y relevantes, lo que facilita el mantenimiento, su precisión y adaptabilidad.
• Mantén un registro de versiones de los modelos de IA y realiza pruebas exhaustivas antes de implementar nuevas versiones en producción.
• Controla la obsolescencia de ciertos modelos o algoritmos con un plan para su reemplazo o actualización sin interrumpir el funcionamiento de las Aplicaciones.
   

Es en este punto cuando la Orquestación por parte del Integrador Tecnológico se observa como el componente más importante del Proyecto de TI, indisoluble de la Inteligencia Artificial.  

Las plataformas de Orquestación de contenedores (como Kubernetes) ayudan a gestionar el despliegue, la escalabilidad y la actualización de los componentes de IA. 

En este caso es cuando podemos implementar flujos de trabajo automatizados para el entrenamiento, la evaluación y el despliegue de modelos de IA, agilizando el ciclo de vida y reduciendo el riesgo de errores, adoptando prácticas de CI/CD para automatizar la integración y la entrega de cambios en los componentes de IA, garantizando una implementación fluida y más confiable.

Establece políticas claras para la gestión y el gobierno de los datos utilizados para entrenar y operar los modelos de IA.

• Incluye la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos.
• Asegúrate de que los modelos de IA sean éticos, transparentes y comprensibles.
• Evita sesgos y explica cómo toman decisiones.
• Invierte en talento especializado en IA y en tecnologías de orquestación.

El Aprendizaje en Edge necesita de técnicas implementadas que le ayuden a aprender y a adaptarse continuamente a nuevos datos y escenarios sin necesidad de un reentrenamiento completo del modelo. Esto puede ayudar a prolongar la vida útil del Agente. Utilizar técnicas de transferencia de aprendizaje fomenta que el modelo aproveche el conocimiento adquirido en tareas anteriores para mejorar su rendimiento en tareas nuevas y relacionadas. Con ello el aprendizaje mejora dada la adaptabilidad del modelo.

Diseñar el modelo con una arquitectura modular permite actualizar o reemplazar componentes individuales sin tener que reconstruir todo el modelo para su mantenimiento y actualización a lo largo del tiempo alarga su ciclo de vida.

No obstante, un modelo con pérdida cognitiva puede perpetuar o incluso amplificar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento originales. Sin obviar los posibles de desastres entre procesos y flujos, podría resultar en malas decisiones de todo tipo e incluso discriminatorias o injustas hacia ciertos grupos de personas. La sustitución del modelo debe ir acompañada de una evaluación exhaustiva para identificar y mitigar cualquier sesgo y garantizar que el nuevo modelo no discrimine a ninguna área de trabajo o grupo. 

Para salvaguardar el ciclo de vida de un modelo de Agente, adopta un enfoque holístico que abarque el mantenimiento continuo, el monitoreo del rendimiento, la adaptabilidad, el aprendizaje continuo y las consideraciones éticas y sociales. Con estas estrategias, puedes garantizar que los modelos de Agentes sigan siendo efectivos, relevantes y confiables a lo largo del tiempo.

Decía John Coltrane sobre el proceso creativo que “Nunca hay un final... Siempre hay nuevos sonidos que imaginar; nuevos sentimientos a los que llegar. Y siempre existe la necesidad de seguir purificando estos sentimientos y sonidos para poder ver realmente lo que hemos descubierto en estado puro”.

Puede que la IA nos ayude a imagina nuevos procesos para la innovación y puede que ayude también a ver realmente lo que hemos descubierto en estado puro para seguir mejorando nuestros negocios. Al igual que con unas botas desgastadas, con las que nos resulta verdaderamente cómodo para avanzar hacia esos nuevos procesos creativos industriales y empresariales, puede que los modelos envejezcan con nosotros, o a pesar de nosotros, pero se reinventan igualmente en este proceso creativo del que todos somos parte y testigos.

Una Orquestación Tecnológica es un proceso creativo por excelencia, que implica a millones de actores, es mejor afrontarlo cómodamente. El momento es fascinante y es el del talento humano unido a las capacidades de las Inteligencias Artificiales.