¿Qué es un arquitecto de inteligencia artificial y a qué se dedica?

En resumen: 

• La diversidad y la urgencia crecientes de los proyectos, productos y modelos de implementación de inteligencia artificial (IA) hacen necesaria la función del arquitecto de IA.
• Los arquitectos conciben, construyen, implementan y hacen funcionar todo el proceso de machine learning (ML) e IA.
• Los arquitectos de IA ayudan a construir una arquitectura sólida de IA para toda la empresa y colaboran con científicos e ingenieros de datos, desarrolladores y los profesionales de operaciones y seguridad.

Las iniciativas de inteligencia artificial (IA) suelen estancarse por causas como el desconocimiento al decidir la arquitectura, la falta de preparación o la imposibilidad de redimensionarlas. Los responsables de arquitectura empresarial e innovación tecnológica pueden crear el nuevo puesto de arquitecto de IA para ayudar a construir una arquitectura sólida de IA para toda la organización.

Según estimaciones de Gartner, en 2023, el 50 % de los responsables de Tecnología de la Información tendrán dificultades para lograr que sus proyectos de IA pasen de la fase de prueba de concepto (proof of concept, POC) a la de producción. Para aumentar sus posibilidades de éxito, las organizaciones pueden contratar a un arquitecto de IA que las ayude a definir la estrategia arquitectónica, establecer los flujos de trabajo, identificar los conjuntos de herramientas y dimensionar las operaciones de inteligencia artificial.

Descargar ahora: Refuerza tu ecosistema de inteligencia artificial (IA)

¿Quiénes son los arquitectos de IA?

“Los arquitectos de IA son representantes y responsables de la estrategia de arquitectura de IA. Son el elemento de unión entre los científicos e ingenieros de datos, los desarrolladores, los profesionales de operaciones (DevOps, DataOps, MLOps) y los responsables de la unidad de negocio a la hora de dirigir y dimensionar las iniciativas de inteligencia artificial”, explica Arun Chandrasekaran, destacado analista VP de Gartner.  

Colaboran estrechamente con los responsables de la arquitectura de empresa y de soluciones, pero, a diferencia del equipo de arquitectura empresarial, que se encarga de un conjunto amplio de departamentos, se dedican exclusivamente a crear una arquitectura sólida de IA para toda la empresa. 

¿A qué se dedican los arquitectos de IA? 

Los usos prácticos y los modelos de implementación de la inteligencia artificial son muy variados, de modo que los arquitectos de IA poseen distintas capacidades:

• Colaboran con los científicos de datos y otros profesionales de IA para potenciar los esfuerzos de transformación digital mediante la identificación y la puesta a prueba de casos prácticos. Debaten la viabilidad y el diseño arquitectónico de los casos prácticos con los equipos empresariales y trasladan la visión de los responsables de empresa a la realidad de la implementación técnica. Al mismo tiempo, alertan sobre iniciativas desajustadas y casos de uso impracticables.
• Ajustan la implementación técnica según los requisitos vigentes y futuros mediante la recopilación de información de las distintas partes interesadas (usuarios comerciales, científicos de datos, expertos en seguridad, ingenieros y analistas de datos, y profesionales de operaciones de Tecnología de la Información) y el desarrollo de procesos y productos a partir de esa información.
• Desempeñan una función esencial al definir la arquitectura de IA y seleccionar las tecnologías apropiadas entre un conjunto de ofertas de código abierto y comerciales. Seleccionan modelos de implementación basados en la nube, locales o híbridos y aseguran la integración correcta entre las herramientas nuevas y aquellas de análisis y gestión de datos existentes.
• Auditan las herramientas y las prácticas con diferentes datos, modelos e ingeniería de software, centrándose en la mejora continua. Garantizan un mecanismo de feedback para evaluar los servicios de IA, apoyar el recalibrado de los modelos y reentrenarlos. 
• Colaboran estrechamente con los responsables de seguridad y riesgos en la previsión y anulación de riesgos, como el envenenamiento de datos de entrenamiento, el robo del modelo de IA y las muestras conflictivas. En este sentido, velan por la implementación de una IA ética y la recuperación de la confianza en los sistemas de IA. Se mantienen al día sobre inminentes regulaciones y las incorporan a las buenas prácticas. 

Las diferentes habilidades que necesita un arquitecto de inteligencia artificial no se adquieren fácilmente de la noche a la mañana. 

Algunas habilidades técnicas son:

• Planificación de la arquitectura y los procesos de la inteligencia artificial. Conocimiento del flujo de trabajo y de la carga de trabajo de los procesos de machine learning y deep learning. Es imprescindible un conocimiento en profundidad de los componentes y las contrapartidas arquitectónicas involucrados en la gestión de datos, la gobernanza, la construcción de modelos y los flujos de trabajo de implementación y producción de la inteligencia artificial. 
• Principios de ingeniería de software y de DevOps, incluido el conocimiento de los flujos de trabajo y herramientas de DevOps, como Git, contenedores, Kubernetes y CI/CD.
• Ciencia de datos y análisis avanzados, incluido el conocimiento de herramientas de análisis avanzadas (como SAS, R y Python), junto con matemática aplicada, estructuras de machine learning y deep learning (como TensorFlow) y técnicas de machine learning (como el “random forest” y las redes neuronales).

Algunas habilidades no técnicas son:

• Liderazgo intelectual. Son agentes de cambio que ayudan a la organización a adoptar una mentalidad favorable a la inteligencia artificial. Abordan con pragmatismo las limitaciones y los riesgos de la IA y proyectan una imagen realista ante los ejecutivos de Tecnología de la Información que son responsables del pensamiento digital general.
• Mentalidad colaboradora. Para asegurar que las plataformas de IA cumplan los requisitos comerciales y técnicos, buscan la colaboración eficaz con los científicos e ingenieros de datos, los analistas de datos, los ingenieros de machine learning, otros arquitectos, los responsables de la unidad de negocio y los directores ejecutivos (personal técnico y no técnico) y armonizan las relaciones entre todos ellos.