Així doncs, vols construir una IA? Una decisió intel·ligent, però no fem veure que és una línia recta. Tant si somies amb un chatbot que finalment "ho entén" com amb alguna cosa més sofisticada que analitzi contractes legals o escanejos, aquest és el teu pla. Pas a pas, sense dreceres, però amb moltes maneres d'equivocar-se (i arreglar-ho).
Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:
🔗 Què és la IA quàntica? – On la física, el codi i el caos es creuen
Una immersió profunda en la fusió surrealista de la computació quàntica i la intel·ligència artificial.
🔗 Què és la inferència en IA? – El moment en què tot encaixa
Explora com els sistemes d'IA apliquen el que han après per oferir resultats reals.
🔗 Què significa adoptar un enfocament holístic de la IA?
Descobreix per què la IA responsable no es tracta només de codi, sinó de context, ètica i impacte.
1. Per a què serveix la teva IA? 🎯
Abans d'escriure una sola línia de codi o obrir qualsevol eina de desenvolupament atractiva, pregunteu-vos: què se suposa que ha de fer exactament aquesta IA ? No en termes vagues. Penseu en termes específics, com ara:
-
"Vull que classifiqui les ressenyes de productes com a positives, neutres o agressives."
-
«Hauria de recomanar música com Spotify, però millor: més vibracions, menys aleatorietat algorítmica.»
-
«Necessito un bot que respongui els correus electrònics dels clients amb el meu to, amb sarcasme inclòs.»
També tingueu en compte això: què és una "victòria" per al vostre projecte? És la velocitat? La precisió? La fiabilitat en casos límit? Això importa més que quina biblioteca trieu més tard.
2. Recopila les teves dades amb sinceritat 📦
Una bona IA comença amb un treball de dades avorrit, realment avorrit. Però si us salteu aquesta part, el vostre model elegant funcionarà com un peix daurat amb cafè exprés. Aquí teniu com evitar-ho:
-
D'on provenen les teves dades? Conjunts de dades públics (Kaggle, UCI), API, fòrums extrets, registres de clients?
-
Està net? Probablement no. Neteja-ho igualment: corregeix els caràcters estranys, elimina les files corruptes, normalitza el que calgui normalitzar.
-
Equilibrat? Esbiaixat? Sobreajustament a punt de passar? Executeu estadístiques bàsiques. Comproveu les distribucions. Eviteu les cambres de ressonància.
Consell professional: si treballeu amb text, estandarditzeu les codificacions. Si són imatges, unifiqueu les resolucions. Si són fulls de càlcul... prepareu-vos.
3. Quin tipus d'IA estem construint aquí? 🧠
Intenteu classificar, generar, predir o explorar? Cada objectiu us porta cap a un conjunt d'eines diferent, i caps de cap molt diferents.
| Gol | Arquitectura | Eines/Marcs de treball | Advertiments |
|---|---|---|---|
| Generació de text | Transformador (estil GPT) | Cara d'abraçada, Llama.cpp | Propens a les al·lucinacions |
| Reconeixement d'imatges | CNN o Vision Transformers | PyTorch, TensorFlow | Necessita MOLTES imatges |
| Previsió | LightGBM o LSTM | scikit-learn, Keras | L'enginyeria de característiques és clau |
| Agents interactius | RAG o LangChain amb backend LLM | LangChain, Pinya | Suggeriments i memòria essencials |
| Lògica de decisió | Aprenentatge per reforç | Gimnàs OpenAI, Ray RLlib | Ploraràs almenys una vegada |
També està bé barrejar i combinar. La majoria de les IA del món real estan unides com el cosí segon de Frankenstein.
4. Dia(es) d'entrenament 🛠️
Aquí és on converteixes el codi i les dades en brut en alguna cosa que potser funciona.
Si vols optar per una pila completa:
-
Entrena un model utilitzant PyTorch, TensorFlow o fins i tot alguna cosa de la vella escola com Theano (sense judicis)
-
Divideix les teves dades: entrena, valida, prova. No facis trampes: les divisions aleatòries poden mentir.
-
Ajusta coses: mida del lot, taxa d'aprenentatge, abandonament. Documenta-ho tot o te'n penediràs més tard.
Si esteu prototipant ràpidament:
-
Utilitzeu Claude Artifacts, Google AI Studio o Playground d'OpenAI per convertir el codi en una eina funcional amb vibracions.
-
Encadena les sortides utilitzant Replit o LangChain per a pipelines més dinàmiques
Estigueu preparats per arruïnar els primers intents. Això no és un fracàs, és calibratge.
5. Avaluació: No us hi refieu només 📏
Un model que funciona bé en entrenament però falla en l'ús real? Una trampa clàssica per a principiants.
Mètriques a tenir en compte:
-
Text : BLEU (per a l'estil), ROUGE (per al record) i perplexitat (no t'obsessionis)
-
Classificació : F1 > Precisió. Especialment si les dades són desequilibrades.
-
Regressió : l'error quadràtic mitjà és brutal però just
També prova entrades estranyes. Si estàs creant un chatbot, intenta alimentar-lo amb missatges passius-agressius per als clients. Si estàs classificant, afegeix-hi errors tipogràfics, argot i sarcasme. Les dades reals són desordenades; fes les proves necessàries.
6. Envia-ho (però amb cura) 📡
L'has entrenat. L'has provat. Ara el vols alliberar. No ens precipitem.
Mètodes de desplegament:
-
Basat en núvol : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML: ràpid, escalable, de vegades car
-
Capa d'API : envolta-la amb funcions FastAPI, Flask o Vercel i crida-la des de qualsevol lloc.
-
Al dispositiu : Converteix a ONNX o TensorFlow Lite per a ús mòbil o integrat
-
Opcions sense codi : bones per a MVP. Proveu Zapier, Make.com o Peltarion per connectar-vos directament a les aplicacions.
Configura registres. Supervisa el rendiment. Fes un seguiment de com reacciona el model als casos límit. Si comença a prendre decisions estranyes, torna enrere ràpidament.
7. Mantenir o migrar 🧪🔁
La IA no és estàtica. Va a la deriva. Oblida. S'adapta massa. Cal fer-ne de cangur, o millor dit, automatitzar el servei de cangur.
-
Utilitzeu eines de deriva de models com ara Evidently o Fiddler
-
Registra-ho tot: entrades, prediccions, comentaris
-
Incorpora bucles de reentrenament o, com a mínim, programa actualitzacions trimestrals
A més, si els usuaris comencen a manipular el vostre model (per exemple, fent jailbreak a un chatbot), arregleu-ho ràpidament.
8. Hauries de construir des de zero? 🤷♂️
Aquí teniu la brutal veritat: construir un màster en dret des de zero us destruirà financerament, tret que sigueu Microsoft, Anthropic o un estat-nació rebel. De debò.
Ús:
-
LLaMA 3 si vols una base oberta però potent
-
DeepSeek o Yi per a màsters en dret xinesos competitius
-
Mistral si necessiteu resultats lleugers però potents
-
GPT via API si esteu optimitzant per a la velocitat i la productivitat
L'afinament és el teu amic. És més barat, més ràpid i normalment igual de bo.
✅ La teva llista de comprovació per crear la teva pròpia IA
-
Objectiu definit, no vague
-
Dades: netes, etiquetades, (majoritàriament) equilibrades
-
Arquitectura seleccionada
-
Codi i bucle de tren construïts
-
Avaluació: rigorosa, real
-
Implementació en directe però monitoritzada
-
Bucle de retroalimentació bloquejat