Cuanto Cuesta Crear una IA en 2024-2025
La Inteligencia Artificial se está convirtiendo cada vez más en una parte insustituible de las aplicaciones móviles, el software y los sistemas CRM de diferentes tipos. La nómina es una partida importante en el presupuesto de una empresa, ya que representa entre el 20, el 30 y el 60% de los costes, lo que supone un 40% de media. Implementar algoritmos de IA en los procesos tecnológicos significa abandonar a los empleados poco cualificados y de nivel medio, reducir los costes laborales y aumentar progresivamente los beneficios. Echemos un vistazo a ejemplos que muestran cómo la introducción y adaptación de la IA en la estructura de los procesos de negocio demuestra su eficacia y cuánto cuesta desarrollar una aplicación de IA.
Esta solución es útil para ingenieros y diseñadores, constructores y analistas. Simplemente dibuje un dibujo a mano y complételo con aclaraciones textuales, y el software producirá un cuadro, diagrama o plano listo para usar con líneas y dimensiones claras en cuestión de segundos. El código simple escrito en Python e integrado en los servicios de IA proporciona una reproducción clara de un formato lineal determinado. Para resolver problemas complejos, importe módulos y paquetes, descargue y compile distribuciones e instale otras bibliotecas.
El proyecto Jupyter tiene opciones para implementar y desarrollar algoritmos de IA: entorno web, aplicación para calcular análisis y datos digitales, versión simplificada de páginas estáticas, widgets y paneles con interacción multilateral. Se pueden utilizar uno o más elementos de la funcionalidad dependiendo de cuál sea la tarea de los desarrolladores, adaptando la IA a las solicitudes.
Labelme es un ejemplo de una aplicación gráfica clásica creada en la plataforma LabelMe de código abierto desarrollada por especialistas con sede en Massachusetts en 2008. La segmentación y clasificación, el formato de interfaz de usuario personalizable garantizan un cómodo trabajo de marcado manual en línea o fuera de línea. Qt es la herramienta gráfica de su interfaz.
El reconocimiento facial en tiempo real utilizando la biblioteca Deepface, creada en Python, proporciona identificación humana con una precisión del 98-99%. Asimismo, los modelos de IA basados en él identifican la edad, las emociones y el género de una persona y los comparan instantáneamente con cientos de imágenes. La biblioteca es un extracto de soluciones de modelos probadas como VGG-Face y OpenFace, ArcFace con Dlib, GhostFaceNet y otras, que realizan tareas de reconocimiento como detector en 5 segundos. Esto es importante para la seguridad en lugares con alta concentración y transitabilidad de personas: aeropuertos, estaciones, centros comerciales.
Estas soluciones suelen desarrollarse en código cerrado para garantizar la seguridad de los usuarios y propietarios. Probar y escribir indicaciones es la base, el “corazón” de la idea. El modelo Mistral 7B con licencia pública Apache 2.0 se encuentra entre los mejores disponibles en la actualidad. El modelo correcto puede ser seleccionado, desarrollado y lanzado únicamente por un equipo experimentado de especialistas que evaluarán el alcance de las tareas, la disponibilidad de recursos e instalaciones y el lenguaje de programación utilizado.
La decodificación multitarea se basa en la interacción de múltiples variables objetivo y relaciones de regresión detectadas, la evaluación de datos en una escala de pérdidas y su posterior equilibrio para lograr el efecto deseado. Se trata de tareas de alto nivel, por lo que el coste de desarrollar este tipo de aplicaciones de IA multiplataforma oscila entre 100.000 y 150.000 dólares. La duración del entrenamiento de varios modelos en una arquitectura multifactorial compleja con la introducción del razonamiento algorítmico oscila entre 300 y 500 mil horas, lo que explica el alto costo de este tipo de proyectos.
Gemma (un producto API de Gemini), que se ejecuta en pruebas 2B y 7B, ilustra claramente la ampliación de la gama de uso del modelo de lenguaje. La biblioteca Keras 3.0 integrada en el modelo es responsable de la compatibilidad con los marcos JAX y PyTorch, la biblioteca de entrenamiento abierta TensorFlow, preservando un alto rendimiento operativo y la flexibilidad de las soluciones propuestas. La ampliación de la funcionalidad existente para cumplir con los requisitos comerciales se basa en la interpolación de variables, la personalización de los parámetros del intérprete, las pruebas unitarias y la depuración con creación de perfiles.
Sin embargo, las capacidades técnicas y de software de la plataforma son suficientes para generar un sitio de tarjetas de presentación, una página de marca personal con un portafolio, un simple plataforma de venta online con un número reducido de puestos. Una plataforma de este tipo también se puede desarrollar para otros fines, por ejemplo, para el modelado artificial de interiores de edificios y casas, diseño de carreteras, complejos de soporte vital y producción de alimentos. Los primeros tres sitios de Wegic son gratuitos: se otorgan 120 créditos. Cuando se agotan, el pago de los planes de bajo costo comienza en $10 por mes. Una vez creado un sitio, la plataforma lo publica en línea al poco tiempo.
La información proporcionada confirma el hecho de que las soluciones OpenAI y otros desarrollos en el campo de las redes neuronales están ganando impulso. Análisis inmediato de los datos de los clientes, segmentación de solicitudes y activos financieros, mantenimiento de contacto personal basado en transacciones anteriores: una pequeña lista de capacidades de IA que vale la pena implementar en un proyecto empresarial para aumentar la rentabilidad.
La base de datos recordará que una persona específica encargó una cabina no tripulada con asiento para niños. La próxima vez, la aplicación con IA incorporada especificará si se necesita un asiento para el automóvil. Al comprador de una computadora portátil dentro de uno o dos años se le ofrecerá actualizar a un nuevo modelo que sea mejor y más potente que la versión anterior. La IA enviará una oferta favorable con una cesta del juego preferido si se sabe que durante determinadas épocas del año la gente compra sólo pescado y marisco, rechazando carne, huevos y leche.
He aquí un ejemplo: una mujer puede hablar por teléfono con un dispositivo inalámbrico, freír filetes y servir yogur a su hijo al mismo tiempo, y luego dedicarse a otros asuntos. Hoy en día, una red neuronal genera y ejecuta hasta una decena de algoritmos de acciones en paralelo. Pero necesitamos control y protocolos de prohibición bien definidos, porque para lograr una eficiencia y un ahorro de energía superiores al umbral, la IA podría permitir acciones peligrosas.
Presumiblemente, para calcular que un coche drone viajará más rápido sobre tres ruedas. Se puede considerar que los familiares desconocidos que vinieron de visita durante la ausencia de los propietarios son ladrones, por lo que es necesario bloquear ventanas y puertas y llamar a la guardia. Para ello es necesario un control con indicación de prohibición absoluta de realizar determinadas operaciones.
La textura modificada por IA será útil para los fabricantes de muebles y telas, fabricantes de porcelana y otros fabricantes donde sea necesario ajustar la combinación de colores. El método representa una “varita mágica” indispensable para el diseño gráfico y el diseño exterior e interior de edificios. Supongamos que el cliente quiere decorar la sala de estar y el dormitorio en estilo rococó o barroco, clasicismo o lujo. Elija los elementos correctos y la aplicación de IA los generará de nuevo en la paleta adecuada, presentando instantáneamente una serie de prototipos.
Estas funciones también son adecuadas para la creación de juegos, el diseño, el soporte visual del proyecto, por lo que pueden considerarse un componente de la sociedad con una importancia cada vez mayor. El análogo del DALL-E cerrado es CLIP, cuya funcionalidad se ha reducido a la mitad en comparación con el original. Una extensión de las dos redes neuronales es el VQGAN adversario, que funciona en un formato de generación adversario donde el generador y el discriminador compiten. VQGAN y CLIP interactúan perfectamente, ya que el primero genera la imagen y el segundo, como clasificador, analiza la relevancia para la tarea.
El mayor coste del entrenamiento de redes neuronales está en la recopilación de datos y el posterior desarrollo de IA. Para producir imágenes de alta resolución, se enseña al codificador y decodificador cuantificados a reconstruir patrones basados en la semántica. Requiere un libro de códigos y una cuantificación vectorial con distribución. Existe un problema en el volumen limitado de capas convolucionales y arquitectura de transformador considerando la escalabilidad cuadrática. Es por eso que pasar de los píxeles a codificar palabras con secuencias de índice y utilizar el servicio Colab es una forma de solucionar el problema de escasez de recursos.
Trillium, el TPU de sexta generación que Google lanzará pronto a gran escala, combinado con interruptores ópticos, está listo para entrenar modelos de IA de complejidad baja a media. Trillium es 5 veces más rápido que la versión anterior y contiene 256 chips en funcionamiento en una sola unidad. TPU es capaz de utilizar 4096 chips en un clúster que funciona con múltiples cortes. Hay cientos de “cápsulas” en el propio grupo.
Si tenemos en cuenta que el salario medio anual de un empleado en EE.UU. y los países desarrollados de la UE es de 50.000 a 60.000 dólares, y que el desarrollo de una aplicación de IA sustituirá a entre una, tres y cinco personas, los beneficios económicos son obvios. La capacitación del modelo neuronal, la creación y la implementación de una aplicación de IA en CRM de nivel de complejidad medio se amortizarán en 3 a 12 meses. El desarrollo de la estructura de suministro de datos, los algoritmos para activar módulos actualizados y el análisis de bases relacionales requieren el uso de programación y sockets paralelos y pruebas de operaciones durante el proceso de lanzamiento, por lo que el precio del pedido puede ser mayor.
Self-Discover se basa en el principio de autoconsistencia y razonamiento paradójico, cuando un modelo de IA crea un algoritmo lógicamente correcto sobre la base de la pila involucrada. El razonamiento universal pasa por las etapas de seleccionar una forma de resolver el problema, adaptarlo a condiciones específicas y ejecución directa. El entorno es adecuado para la resolución de pruebas complejas, se implementan estructuras de razonamiento y se transfieren a diferentes LLM.
Entrenar modelos de IA para producir imágenes y dibujos de 1080p es indispensable para las empresas que producen fotografías y vídeos realistas y de alta calidad o para el desarrollo de aplicaciones de RA. Este método también es importante para SLAM en situaciones en las que se utilizan mapas y navegación robóticos, basados en observaciones de sensores y odometría. En la práctica, se implementa en procesos de entrenamiento de IA para el movimiento seguro de vehículos no tripulados, dispositivos submarinos y voladores como drones y visualización de órganos del cuerpo durante exámenes médicos.
Recientemente se ha escrito en Python un complemento para seleccionar momentos atractivos de podcasts, vídeos y conferencias, de modo que el software interactúe con CrewAI y la versión 4 de GPT-o (este último servicio de IA necesita una clave). La aplicación añade subtítulos al nuevo vídeo después de cortar los fotogramas según el algoritmo establecido. Reducir y extraer inteligentemente los puntos clave de información disminuye el tiempo para analizar el volumen: este es el principio "No hacer pensar demasiado al cliente".
El aprendizaje de modelos de lenguaje ofrece un amplio campo para los empresarios de diseño gráfico y sitios web que realizan generación multimodal. Las aplicaciones de IA desarrolladas se basan en el principio gaussiano y el método de autorreconocimiento. Los asistentes de IA ayudan con el entrenamiento de modelos de IA. Lo más importante es una declaración precisa de protocolos y algoritmos: la complejidad determina el precio del desarrollo de aplicaciones de IA, sin exceder el umbral de precio de 150.000 dólares.
