22 de agosto de 2024
Puede supervisar el éxito de sus innovaciones de IA con los KPI y las métricas de rendimiento adecuados. Aprenda a realizar un seguimiento y optimizar el impacto de las aplicaciones de IA.
Ya hemos analizado cómo puede utilizarse la IA en distintos sectores, como la sanidad, la fabricación y el turismo. También hemos estudiado cómo la IA puede mejorar las tareas laborales cotidianas y hemos debatido ideas empresariales punteras en este campo. Todos estos debates conducen inevitablemente a la misma pregunta clave: ¿cómo podemos medir el éxito de estas implantaciones de IA? Es una pregunta importante porque no basta con implantar soluciones de IA. Garantizar que estas soluciones realmente ofrecen resultados es lo que hace que cambien las reglas del juego.
Podemos medir las métricas de rendimiento de la IA para determinar si un modelo de IA es realmente eficaz a la hora de hacer más eficientes los procesos, impulsar la innovación o resolver problemas. Al centrarnos en los indicadores clave de rendimiento (KPI) adecuados, podemos comprender lo bien que funciona una solución de IA y dónde podría necesitar mejoras.
En este artículo, veremos cómo medir el éxito de las implementaciones de IA con los KPI más relevantes. Trataremos las diferencias entre los KPI empresariales y los KPI de rendimiento de la IA, repasaremos métricas clave como la precisión y la recuperación, y le ayudaremos a elegir los mejores KPI para sus soluciones de IA específicas.
Cuando se piensa en los KPI, es natural suponer que se trata de métricas empresariales como el retorno de la inversión (ROI), el ahorro de costes o los ingresos generados, especialmente cuando se habla de IA empresarial. Estos KPI empresariales de IA miden el impacto de la IA en el éxito general de una empresa y se alinean con objetivos empresariales más amplios.
Sin embargo, los KPI de rendimiento de la IA se centran en lo bien que funciona el propio sistema de IA, utilizando métricas como la exactitud, la precisión y la recuperación. Más adelante entraremos en los detalles de estas métricas, pero en esencia, mientras que los KPI empresariales muestran los beneficios financieros y estratégicos de la IA, los KPI de rendimiento garantizan que un modelo de IA está haciendo su trabajo con eficacia.
Algunas métricas pueden servir para ambos fines. Por ejemplo, el aumento de la eficiencia, como la reducción del tiempo o los recursos necesarios para completar una tarea, puede ser tanto un KPI de rendimiento (que muestre lo bien que funciona la solución de IA) como un KPI de negocio (que mida el ahorro de costes y las mejoras de productividad). La satisfacción del cliente es otra métrica transversal. Puede reflejar el éxito de una herramienta de atención al cliente basada en IA tanto en términos de su rendimiento técnico como de su impacto en los objetivos empresariales generales.
Hay algunas métricas comunes que se utilizan para medir el rendimiento de un modelo de IA. En primer lugar, veremos su definición y cómo se calculan. A continuación, veremos cómo se pueden supervisar estas métricas.
La precisión es una métrica que mide la exactitud con la que un modelo de IA identifica verdaderos positivos (casos en los que el modelo identifica correctamente un objeto o condición como se supone que debe hacerlo). Por ejemplo, en un sistema de reconocimiento facial, un verdadero positivo se produciría cuando el sistema reconoce e identifica correctamente la cara de una persona para cuya detección ha sido entrenado.
Para calcular la precisión, cuente primero el número de verdaderos positivos. A continuación, divídalo por el número total de elementos etiquetados como positivos por el modelo. Este total incluye tanto las identificaciones correctas como los errores, que se denominan falsos positivos. Básicamente, la precisión indica la frecuencia con la que el modelo acierta cuando afirma haber reconocido algo.
Es especialmente importante en situaciones en las que las consecuencias de los falsos positivos pueden ser costosas o perjudiciales. Por ejemplo, en la fabricación automatizada, un alto índice de precisión indica que el sistema puede detectar con mayor exactitud los productos defectuosos y evitar el descarte o la reelaboración innecesarios de artículos en buen estado. Otro buen ejemplo es la vigilancia de la seguridad. Una alta precisión ayuda a minimizar las falsas alarmas y a centrarse sólo en las amenazas reales que requieren una respuesta de seguridad.
La recuperación ayuda a medir la capacidad de un modelo de IA para identificar todos los casos relevantes, o verdaderos positivos, dentro de un conjunto de datos. En pocas palabras, representa lo bien que un sistema de IA puede capturar todos los casos reales de una condición u objeto que está diseñado para detectar. La recuperación puede calcularse dividiendo el número de detecciones correctas por el número total de casos positivos que deberían haberse detectado (incluye tanto los casos que el modelo identificó correctamente como los que no detectó).
Consideremos un sistema de imágenes médicas con IA utilizado para la detección del cáncer. En este contexto, la recuperación refleja el porcentaje de casos reales de cáncer que el sistema identifica correctamente. En estos casos, es fundamental que la recuperación sea alta, ya que omitir un diagnóstico de cáncer puede tener graves consecuencias para la atención al paciente.
La precisión y la recuperación son como dos caras de la misma moneda cuando se trata de evaluar el rendimiento de un modelo de IA, y a menudo requieren un equilibrio. El reto es que la mejora de una métrica a menudo puede ir en detrimento de la otra.
Digamos que usted busca una mayor precisión. El modelo puede volverse más selectivo y ser capaz de identificar sólo los positivos de los que está muy seguro. Por otro lado, si tu objetivo es mejorar la recuperación, el modelo puede identificar más positivos, pero esto podría incluir más falsos positivos y acabar reduciendo la precisión.
La clave está en encontrar el equilibrio adecuado entre precisión y recuperación en función de las necesidades específicas de tu aplicación. Una herramienta útil para ello es la curva Precision-Recall, que muestra la relación entre las dos métricas en diferentes umbrales. Analizando esta curva, puedes determinar el punto óptimo en el que el modelo funciona mejor para tu caso de uso específico. Comprender el equilibrio ayuda a ajustar los modelos de IA para que funcionen de forma óptima en los casos de uso previstos.
La Precisión Media Promedio (mAP) es una métrica utilizada para evaluar el rendimiento de los modelos de IA en tareas como la detección de objetos, en las que el modelo debe identificar y clasificar varios objetos de una imagen. mAP proporciona una única puntuación que muestra el rendimiento del modelo en todas las categorías diferentes para las que ha sido entrenado. Veamos cómo se calcula.
El área bajo una curva Precisión-Recuperación da la Precisión Media (PA) para esa clase. La PA mide la precisión con la que el modelo realiza predicciones para una clase específica, teniendo en cuenta tanto la precisión como la recuperación en varios niveles de confianza (los niveles de confianza se refieren al grado de certeza del modelo en sus predicciones). Una vez calculado el PA para cada clase, se determina el mAP promediando estos valores de PA para todas las clases.
El mAP es útil en aplicaciones como la conducción autónoma, en la que es necesario detectar simultáneamente varios objetos, como peatones, vehículos y señales de tráfico. Una puntuación mAP alta significa que el modelo funciona bien en todas las categorías, lo que lo hace fiable y preciso en una amplia gama de escenarios.
Las fórmulas y métodos de cálculo de las principales métricas de rendimiento de la IA pueden parecer desalentadores. Sin embargo, herramientas como el paquete Ultralytics pueden simplificarlo y agilizarlo. Tanto si está trabajando en tareas de detección, segmentación o clasificación de objetos, Ultralytics proporciona las utilidades necesarias para calcular rápidamente métricas importantes como la precisión, la recuperación y la precisión media (mAP).
Para empezar a calcular métricas de rendimiento con Ultralytics, puede instalar el paquete Ultralytics como se muestra a continuación.
Para este ejemplo, cargaremos un modelo YOLOv8 preentrenado y lo utilizaremos para validar las métricas de rendimiento, pero puede cargar cualquiera de los modelos compatibles proporcionados por Ultralytics. A continuación se explica cómo hacerlo:
Una vez cargado el modelo, puede realizar la validación en su conjunto de datos. El siguiente fragmento de código le ayudará a calcular varias métricas de rendimiento, como la precisión, la recuperación y el mAP:
El uso de herramientas como Ultralytics facilita enormemente el cálculo de las métricas de rendimiento, para que pueda dedicar más tiempo a mejorar su modelo y menos a preocuparse por los detalles del proceso de evaluación.
Cuando se desarrolla un modelo de IA, es fácil probar su rendimiento en un entorno controlado. Sin embargo, una vez desplegado el modelo, las cosas pueden complicarse. Afortunadamente, existen herramientas y buenas prácticas que pueden ayudarle a supervisar su solución de IA tras la implantación.
Herramientas como Prometheus, Grafana y Evidently AI están diseñadas para realizar un seguimiento continuo del rendimiento del modelo. Pueden proporcionar información en tiempo real, detectar anomalías y alertar de posibles problemas. Estas herramientas van más allá de la monitorización tradicional al ofrecer soluciones automatizadas y escalables que se adaptan a la naturaleza dinámica de los modelos de IA en producción.
Para medir el éxito de su modelo de IA tras la implantación, he aquí algunas de las mejores prácticas a seguir:
El éxito de la implantación y gestión de una solución de IA depende de la elección de los KPI adecuados y de su actualización. En general, es vital elegir métricas que destaquen lo bien que está funcionando la solución de IA desde el punto de vista técnico y en términos de impacto empresarial. A medida que cambien las cosas, ya sean avances tecnológicos o cambios en su estrategia empresarial, es importante revisar y ajustar estos KPI.
Si mantiene el dinamismo de sus evaluaciones de rendimiento, conseguirá que su sistema de IA siga siendo pertinente y eficaz. Al estar al tanto de estas métricas, obtendrá información valiosa que le ayudará a mejorar sus operaciones. Un enfoque proactivo garantiza que sus esfuerzos de IA sean realmente valiosos y ayuden a impulsar su negocio.
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