Us heu preguntat mai què s'amaga darrere la paraula de moda "enginyer d'IA"? Jo també. Des de fora sona brillant, però en realitat és a parts iguals treball de disseny, barrejant dades desordenades, unint sistemes i comprovant obsessivament si les coses fan el que se suposa que han de fer. Si voleu la versió d'una sola línia: converteixen problemes borrosos en sistemes d'IA que funcionen i que no col·lapsen quan apareixen usuaris reals. La versió més llarga i una mica més caòtica... bé, aquesta és a continuació. Agafeu cafeïna. ☕
Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:
🔗 Eines d'IA per a enginyers: impulsar l'eficiència i la innovació
Descobreix potents eines d'IA que milloren la productivitat i la creativitat de l'enginyeria.
🔗 La IA substituirà els enginyers de programari?
Explora el futur de l'enginyeria de programari en l'era de l'automatització.
🔗 Aplicacions d'enginyeria de la intel·ligència artificial que transformen les indústries
Descobreix com la IA està remodelant els processos industrials i impulsant la innovació.
🔗 Com convertir-se en enginyer d'IA
Guia pas a pas per començar el teu camí cap a una carrera en enginyeria d'IA.
realment un enginyer d'IA 💡
En el nivell més simple, un enginyer d'IA dissenya, construeix, distribueix i manté sistemes d'IA. El dia a dia sol implicar:
-
Traduir necessitats vagues de productes o negocis en quelcom que els models realment puguin gestionar.
-
Recopilar, etiquetar, netejar i, inevitablement, tornar a comprovar les dades quan comencen a desviar-se.
-
Triar i entrenar models, jutjar-los amb les mètriques adequades i anotar on fallaran.
-
Embolicant-ho tot en pipelines MLOps perquè es pugui provar, desplegar i observar.
-
Observant-ho en plena natura: precisió, seguretat, justícia... i ajustaments abans que descarrili.
Si esteu pensant "és enginyeria de programari més ciència de dades amb una mica de pensament de producte", sí, això és el que té a veure.
Què diferencia els bons enginyers d'IA de la resta ✅
Pots conèixer tots els articles d'arquitectura publicats des del 2017 i, tot i així, construir un desastre fràgil. Les persones que prosperen en aquest paper solen:
-
Pensa en sistemes. Veuen tot el cicle: dades entrants, decisions sortints, tot rastrejable.
-
No persegueixis la màgia primer. Línies de referència i comprovacions simples abans d'apilar complexitat.
-
Incorpora els comentaris. El reentrenament i la reversió no són extres, sinó que formen part del disseny.
-
Anota les coses. Compromisos, suposicions, limitacions: avorrits, però or després.
-
Tracteu seriosament la IA responsable. Els riscos no desapareixen amb optimisme, es registren i es gestionen.
Mini-història: Un equip de suport va començar amb una línia base de regles i recuperació sense complicacions. Això els va donar proves d'acceptació clares, de manera que quan van canviar un model gran més tard, van tenir comparacions clares i una alternativa fàcil quan es comportava malament.
El cicle vital: realitat desordenada vs. diagrames ordenats 🔁
-
Planteja el problema. Defineix els objectius, les tasques i què significa ser "prou bo".
-
Fes la trituració de dades. Neteja, etiqueta, divideix, versiona. Valida sense parar per detectar la deriva de l'esquema.
-
Experiments model. Prova'n de senzills, comprova les línies de base, itera, documenta.
-
Envia-ho. Canalitzacions de CI/CD/CT, desplegaments segurs, versions canàries, reversions.
-
Vigila. Monitoritza la precisió, la latència, la deriva, la justícia i els resultats de l'usuari. Després, torna a entrenar.
En una diapositiva, això sembla un cercle net. A la pràctica, és més com fer malabars amb espaguetis amb una escombra.
IA responsable quan la carretera comença a funcionar 🧭
No es tracta de presentacions boniques. Els enginyers es basen en marcs de treball per fer que el risc sigui real:
-
El NIST AI RMF proporciona una estructura per detectar, mesurar i gestionar riscos des del disseny fins al desplegament [1].
-
Els Principis de l'OCDE actuen més com una brúixola: unes directrius generals a les quals s'alineen moltes organitzacions [2].
Molts equips també creen les seves pròpies llistes de control (revisions de privadesa, portes human-in-loop) assignades a aquests cicles de vida.
Documents que no semblen opcionals: Targetes de models i fulls de dades 📝
Dos documents que t'agrairàs més tard:
-
Targetes model → expliquen l'ús previst, avaluen els contextos i les advertències. Escrites perquè els responsables del producte/legal també les puguin seguir [3].
-
Fulls de dades per a conjunts de dades → expliquen per què existeixen les dades, què hi ha, possibles biaixos i usos segurs i no segurs [4].
El teu futur (i els teus futurs companys d'equip) et felicitareu en silenci per escriure-les.
Immersió profunda: canals de dades, contractes i control de versions 🧹📦
Les dades es tornen incontrolades. Els enginyers d'IA intel·ligents fan complir els contractes, incorporen xecs i mantenen les versions lligades al codi perquè pugueu rebobinar més tard.
-
Validació → codificar l'esquema, els rangs, l'actualitat; generar documents automàticament.
-
Versionament → alinea conjunts de dades i models amb commits de Git, de manera que tinguis un registre de canvis en què realment puguis confiar.
Petit exemple: un minorista va introduir comprovacions d'esquema per bloquejar els feeds dels proveïdors plens de nuls. Aquest únic cable trampa va aturar les repetides caigudes a recall@k abans que els clients se n'adonessin.
Immersió profunda: enviament i escalabilitat 🚢
Aconseguir que un model s'executi a prod no és només model.fit() . Les eines aquí inclouen:
-
Docker per a un empaquetament coherent.
-
Kubernetes per a l'orquestració, l'escalat i els desplegaments segurs.
-
Frameworks MLOps per a canaries, divisions A/B, detecció de valors atípics.
Darrere la cortina hi ha comprovacions d'estat, traçat, programació de CPU vs GPU, ajust del temps d'espera. No és glamurós, absolutament necessari.
Immersió profunda: sistemes GenAI i RAG 🧠📚
Els sistemes generatius aporten un altre gir: la connexió a terra de la recuperació.
-
Incrustacions + cerca vectorial per a cerques de similitud a gran velocitat.
-
d'orquestració per encadenar la recuperació, l'ús d'eines i el postprocessament.
Opcions de segmentació, reclassificació i avaluació: aquestes petites decisions decideixen si obtens un chatbot maldestre o un copilot útil.
Habilitats i eines: què hi ha realment a la pila 🧰
Una barreja d'equips clàssics d'aprenentatge automàtic i aprenentatge profund:
-
Frameworks: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.
-
Canonades: Flux d'aire, etc., per a treballs programats.
-
Producció: Docker, K8s, frameworks de servei.
-
Observabilitat: monitors de deriva, seguidors de latència, comprovacions d'equitat.
Ningú ho fa servir tot . El truc és saber prou coses al llarg del cicle vital per raonar amb seny.
Taula d'eines: allò que realment busquen els enginyers 🧪
| Eina | Públic | Preu | Per què és pràctic |
|---|---|---|---|
| PyTorch | Investigadors, enginyers | Codi obert | Flexible, pitònic, comunitat enorme, xarxes personalitzades. |
| TensorFlow | Equips orientats al producte | Codi obert | Profunditat de l'ecosistema, TF Serving i Lite per a desplegaments. |
| scikit-learn | Usuaris d'aprenentatge automàtic clàssic | Codi obert | Excel·lents línies de base, API ordenada, preprocessament integrat. |
| MLflow | Equips amb molts experiments | Codi obert | Manté organitzats els cicles, els models i els artefactes. |
| Flux d'aire | Gent de la canonada | Codi obert | Els DAG, la programació i l'observabilitat són prou bons. |
| Docker | Bàsicament tothom | Nucli lliure | El mateix entorn (principalment). Menys baralles de "només funciona al meu portàtil". |
| Kubernetes | Equips infrapesats | Codi obert | Escalat automàtic, desplegaments, poder empresarial. |
| Model que serveix als K8s | Usuaris del model K8s | Codi obert | Ració estàndard, hams de deriva, escalable. |
| Biblioteques de cerca vectorial | Constructors de RAG | Codi obert | Similitud ràpida, compatible amb GPU. |
| Botigues de vectors gestionades | Equips RAG empresarials | Nivells de pagament | Índexs sense servidor, filtratge, fiabilitat a escala. |
Sí, la fraseologia sembla desigual. L'elecció d'eines normalment ho és.
Mesurar l'èxit sense ofegar-se en xifres 📏
Les mètriques que importen depenen del context, però normalment són una barreja de:
-
Qualitat de la predicció: precisió, recuperació, F1, calibratge.
-
Sistema + usuari: latència, p95/p99, augment de la conversió, taxes de finalització.
-
Indicadors d'equitat: paritat, impacte desigual - utilitzats amb cura [1][2].
Les mètriques existeixen per posar de manifest els inconvenients. Si no hi són, canvieu-les.
Patrons de col·laboració: és un esport d'equip 🧑🤝🧑
Els enginyers d'IA solen situar-se a la intersecció amb:
-
Gent de producte i domini (definiu l'èxit, les barreres de seguretat).
-
Enginyers de dades (fonts, esquemes, SLA).
-
Seguretat/legal (privacitat, compliment normatiu).
-
Disseny/recerca (proves d'usuari, especialment per a GenAI).
-
Operacions/SRE (temps de funcionament i simulacres d'incendi).
Espereu pissarres blanques cobertes de gargots i debats mètrics acalorats ocasionals: és saludable.
Trampes: el pantà del deute tècnic 🧨
Els sistemes d'aprenentatge automàtic atrauen deutes ocults: configuracions enredades, dependències fràgils, scripts d'enllaç oblidats. Els professionals estableixen barreres de seguretat (proves de dades, configuracions tipificades, reversions) abans que el pantà creixi. [5]
Mantenir la salut mental: pràctiques que ajuden 📚
-
Comença a poc a poc. Demostra que el procés funciona abans de complicar els models.
-
Canalitzacions MLOps. CI per a dades/models, CD per a serveis, CT per a reentrenament.
-
Llistes de control d'IA responsable. Assignades a la vostra organització, amb documents com ara targetes de model i fulls de dades [1][3][4].
Repetició ràpida de preguntes freqüents: resposta d'una frase 🥡
Els enginyers d'IA construeixen sistemes integrals que són útils, provables, desplegables i en certa manera segurs, alhora que fan explícites les contrapartides perquè ningú no quedi a les fosques.
TL;DR 🎯
-
Prenen problemes difusos → sistemes d'IA fiables mitjançant treball amb dades, modelització, MLOps i monitorització.
-
El millor és simplificar-ho primer, mesurar sense parar i documentar les suposicions.
-
IA de producció = pipelines + principis (CI/CD/CT, equitat on calgui, pensament de risc integrat).
-
Les eines són només eines. Fes servir el mínim que et permeti anar de tren a via → servir → observar.
Enllaços de referència
-
NIST AI RMF (1.0). Enllaç
-
Principis d'IA de l'OCDE. Enllaç
-
Targetes model (Mitchell et al., 2019). Enllaç
-
Fulls de dades per a conjunts de dades (Gebru et al., 2018/2021). Enllaç
-
Deute tècnic ocult (Sculley et al., 2015). Enllaç