IA en los Negocios

1

Impacto de la Inteligencia Artificial en los negocios

2

Las 8 dimensiones para planificar una estrategia en la era de la IA

3

IA en la optimizaci贸n de procesos

4

IA en la generaci贸n de Productos y Servicios

5

IA en experiencia del cliente

Quiz: IA en los Negocios

Paso 1: Identificaci贸n

6

Identifica las 谩reas de oportunidad y valor generado por la IA

Paso 2: Consideraciones

7

Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA

Quiz: Paso 2: Consideraciones

Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas

8

Elige las tecnolog铆as para tu proyecto de IA

9

Eval煤a las herramientas para tu proyecto de IA

10

Prompt en ChatGPT para seleccionar el modelo de IA en tu proyecto

Quiz: Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas

Paso 4: El equipo

11

Forma al equipo correcto para un proyecto de IA

Quiz: Paso 4: El equipo

Paso 5: C谩lculos de costos

12

Costos de setup en un proyecto de IA

13

Costos de desarrollo y ejecuci贸n en un proyecto de IA

Quiz: Paso 5: C谩lculos de costos

Paso 6: Mitigaci贸n de riesgos

14

Fundamentos Legales para implementar IA en tu proyecto

15

Propiedad intelectual en la era de IA

16

Debate: IA y Patentes

17

Define mecanismos de seguridad para evitar vulnerabilidades en un proyecto de IA

18

Nuevas soluciones, nuevos problemas

Quiz: Paso 6: Mitigaci贸n de riesgos

Paso 7: M茅tricas en proyecto de IA

19

M茅tricas con IA y para medir un proyecto de IA

20

Herramientas para la creaci贸n y seguimiento de m茅tricas con IA

Quiz: Paso 7: M茅tricas en proyecto de IA

Paso 8: Cultura

21

Crea una cultura de experimentaci贸n y aprendizaje continuo

22

驴C贸mo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?

Quiz: Paso 8: Cultura

Reflexiones y consejos para proyectos de IA

23

Entrevista: Buenas pr谩cticas en la ejecuci贸n de un proyecto con IA

24

Entrevista: Reflexiones sobre la implementaci贸n de IA en el negocio

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Costos de setup en un proyecto de IA

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Recursos

La aplicaci贸n de la Inteligencia Artificial (IA) en los negocios tiene el potencial de transformar la eficiencia operativa, la eficiencia de los equipos y el valor entregado a los clientes. Sin embargo, debes entender la naturaleza de la IA y c贸mo implementarla para maximizar estos beneficios.

驴C贸mo puede la Inteligencia Artificial potenciar tu equipo de trabajo?

Cada proyecto y soluci贸n a crear es 煤nico, con sus propias caracter铆sticas y complejidades, y la IA no es una excepci贸n.

La automatizaci贸n de tareas repetitivas a trav茅s de asistencia a inteligencia artificial puede resultar en una reducci贸n de recursos y tiempo necesarios, incrementando la capacidad operativa y permitiendo la f谩cil ejecuci贸n de proyectos nuevos. Estos beneficios pueden mejorar la rentabilidad de una empresa.

驴C贸mo decidir la estructura para tu proyecto de IA?

En caso de optar por una infraestructura on-premise dedicada, es necesario considerar el costo mensual de USO de servidores, sistemas de almacenamiento y unidades de procesamiento gr谩fico (GPUs) utilizadas para el procesamiento de datos y entrenamiento de modelos de IA.

Este costo var铆a dependiendo de las necesidades y tipo de aplicaci贸n de IA a desarrollar.

驴Necesitas una alta capacidad de almacenamiento para Machine Learning?

Machine Learning requiere una soluci贸n de infraestructura y software que permita analizar y modelar los datos para crear predicciones. Por lo tanto, podr铆as necesitar alta capacidad de almacenamiento diario de datos.

En caso contrario, si necesitas alta capacidad de c贸mputo y velocidad de procesamiento, como para modelos generativos de lenguaje, entonces el tipo de GPU, memoria RAM y capacidad de almacenamiento ser铆an fundamentales.

驴Es necesario tener una soluci贸n privada on-premise?

Si no necesitas una soluci贸n privada on-premise y decides utilizar modelos de IA en la nube, el costo asociado provendr谩 de la tasa de uso del servicio o el pago de una suscripci贸n que habilita el uso de la aplicaci贸n.

Este costo se relaciona directamente con la cantidad de horas que la IA se usa y la cantidad de datos procesados y generados.

驴C贸mo es la generaci贸n de texto con IA y cu谩l es su costo?

Los modelos de IA de texto permiten elegir entre distintos tipos de servicio, que var铆an en velocidad y calidad de respuesta. Cada interacci贸n en la conversaci贸n se convierte en una unidad de medida llamada token.

Estos modelos suelen ofrecer un precio por cada 1000 tokens, por lo que el costo variable por mes se calcula directamente a partir de la cantidad de tokens utilizados.

驴C贸mo personalizar mi modelo de IA?

En caso de querer personalizar tu modelo de IA, necesitar谩s un ajuste, o "fine-tuning", que viene con un costo adicional. Tambi茅n es posible hacer que estos modelos generen texto en tiempo real, lo que es especialmente 煤til en caso de tener que consultar bases de datos actualizadas con frecuencia.

驴C贸mo maneja la IA la b煤squeda de informaci贸n en una base de datos?

La t茅cnica que los modelos generativos de lenguaje (LLMs) utilizan para buscar informaci贸n en una base de datos se llama "embedding". Convierte la informaci贸n en una representaci贸n matem谩tica que el sistema utiliza para calcular la similitud con la consulta realizada. Este proceso tiene un costo separado al de uso y al de fine-tuning.

Es importante considerar todas las variables involucradas para tomar una decisi贸n informada sobre la adopci贸n de la IA en tu empresa.

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o inicia sesi贸n.

El embedding en LLM es un procesamiento de la informaci贸n para que un LLM pueda buscar en nuestra base de datos sin requerir que esa informaci贸n haya sido utilizada en el entrenamiento del modelo. El costo de configurar un proyecto en IA puede variar mucho seg煤n factores como la cantidad y la calidad de los datos, el tipo de tecnolog铆a utilizada y el tama帽o del equipo requerido. Factores como los costos de hardware y software, as铆 como el costo de capacitaci贸n y contrataci贸n de empleados, tambi茅n deben tenerse en cuenta al presupuestar un proyecto de IA.

Interesantes detalles sobre el costeo, pero solo se podr谩 presupuestar el proyecto una vez se decidan cuales ser谩n las tecnolog铆as y herramientas a utilizar. Ademas tambi茅n el costo tiene que ver con los datos utilizados.

El embedding en LLM es una t茅cnica crucial para permitir que un modelo de LLM explore y recupere informaci贸n de nuestra base de datos, incluso si esos datos no se utilizaron durante su entrenamiento. Esto ampl铆a significativamente la capacidad de b煤squeda y comprensi贸n de nuestro modelo.

Es importante destacar que, si bien la implementaci贸n de proyectos de IA puede ser altamente beneficiosa, tambi茅n implica consideraciones econ贸micas. El costo de configurar un proyecto de IA puede variar considerablemente, y es necesario evaluar varios factores clave. La cantidad y calidad de los datos son determinantes, ya que se requieren conjuntos de datos relevantes y bien etiquetados para obtener resultados precisos.

Adem谩s, el tipo de tecnolog铆a utilizada y el tama帽o del equipo necesario tambi茅n afectar谩n los costos. Las herramientas y plataformas de IA pueden variar en precio, y es importante seleccionar las adecuadas para el proyecto. Asimismo, la capacitaci贸n y contrataci贸n de empleados especializados en IA puede representar una inversi贸n significativa.

No debemos olvidar considerar los costos asociados con el hardware y el software necesarios para respaldar el proyecto. Los recursos computacionales, como servidores de alto rendimiento y licencias de software, pueden ser necesarios para el procesamiento y la ejecuci贸n eficiente de los modelos de IA.

En resumen, si bien el embedding en LLM permite un acceso eficiente a la informaci贸n almacenada en nuestra base de datos, debemos tener en cuenta los factores econ贸micos al presupuestar un proyecto de IA. La cantidad y calidad de los datos, el tipo de tecnolog铆a, los costos de hardware y software, y la contrataci贸n de personal especializado son aspectos clave a considerar para lograr el 茅xito y la rentabilidad de nuestro proyecto de IA.

Gracias

```txt graph LR A[Potenciar Equipo de Trabajo con IA] B[Estructura para Proyecto de IA] C[Almacenamiento para Machine Learning] D[Soluci贸n Privada On-Premise] E[Generaci贸n de Texto con IA y Costo] F[Personalizaci贸n de Modelo de IA] G[B煤squeda de Informaci贸n en Base de Datos con IA] A -->|Automatizaci贸n de tareas, incremento de capacidad operativa| A1[ ] B -->|Costo de servidores, almacenamiento, GPUs| B1[ ] C -->|Capacidad de almacenamiento o c贸mputo para datos| C1[ ] D -->|Modelos de IA en la nube, costos de suscripci贸n| D1[ ] E -->|Costo basado en uso de tokens| E1[ ] F -->|Costo adicional para ajuste y generaci贸n en tiempo real| F1[ ] G -->|T茅cnica 'embedding', costo separado| G1[ ] ```En este diagrama, cada aspecto relacionado con la implementaci贸n de IA en los negocios se presenta como un nodo individual (A-G). Los nodos vac铆os (A1-G1) representan las descripciones o detalles espec铆ficos de cada aspecto. Este formato ayuda a visualizar cada elemento de manera aislada, destacando su importancia individual dentro de la estrategia global de IA en el negocio. Puedes usar este c贸digo en cualquier editor o visualizador compatible con Mermaid para generar el diagrama.
**Costos se setup en un proyecto de IA** *Infraestructura On-Premise* * Costos mensuales de servidores, almacenamiento, y GPUs. * Var铆a seg煤n las necesidades espec铆ficas. *Machine Learning* * Requiere soluciones de infraestructura y software para an谩lisis y modelado de datos. * Puede necesitar alta capacidad de almacenamiento. *C贸mputo y Procesamiento* * Importante para modelos generativos de lenguaje. * Considerar el tipo de GPU, memoria RAM y capacidad de almacenamiento. *Modelos de IA en la Nube* * Costo basado en la tasa de uso o suscripci贸n. * Depende de las horas de uso de la IA y la cantidad de datos procesados. Modelos de IA de Texto * Precio por cada 1000 tokens utilizados. * Costo variable mensual seg煤n cantidad de tokens. *Personalizaci贸n de Modelos de IA* * Costo adicional para ajuste o "fine-tuning". * Posible costo separado para "embedding" en bases de datos. *Consideraciones Generales* * Esencial evaluar todas las variables involucradas. * Fundamental para decisiones informadas sobre la adopci贸n de IA en empresas.
Evaluaci贸n de la Inteligencia Artificial * Potencial de la IA * Diversidad de Proyectos Automatizaci贸n con IA * Reducci贸n de Recursos y Tiempo * Optimizaci贸n Operativa Enfoque 脷nico para Cada Proyecto * No hay Soluci贸n Universal Consideraciones de Costos * Infraestructura Dedicada * Servidores, Almacenamiento, GPU Modelos de IA en la Nube * Costos Asociados * Tasa de Uso vs. Suscripci贸n Tokens como Medida de Costo * Tokens en Modelos Generativos Personalizaci贸n de Modelos * Ajuste "Fine Tuning" * Costo Adicional B煤squeda en Bases de Datos * Uso del "Embedding" * Costo Separado

Dicho de otra forma, el "embedding" es un proceso que permite al modelo buscar informaci贸n en la base de datos sin necesidad de que dicha informaci贸n haya sido utilizada durante el entrenamiento inicial del modelo. Al igual que el Fine Tuning, este proceso conlleva un costo adicional, pero se realiza solo una vez.

En esos casos, el entrenamiento de Fine Tuning no es suficiente, ya que ser铆a ineficiente tener que reentrenar el modelo cada vez que se actualice la informaci贸n en nuestra base de datos. La t茅cnica que utilizan los LLM se llama "Embedding", que convierte la informaci贸n en representaciones matem谩ticas que el sistema utiliza para calcular la cercan铆a a esa informaci贸n en tiempo real.

Otra opci贸n son las soluciones de texto generativo en tiempo real, donde las conversaciones requieren consultar una base de datos de posibles respuestas que coincidan con lo que el usuario est谩 preguntando.

El costo de entrenamiento es la cantidad de tokens que podemos calcular.

Deberian aplicar es formula de costos, de token en un ejercicio practico.

El costo del "Fine Tuning" de un LLM en modo "one shot" depende de la cantidad de datos de entrenamiento proporcionados, es decir, la cantidad de tokens utilizados en ese proceso.

Sumamente interesante.

Si deseas personalizar el tono o agregar informaci贸n espec铆fica a un modelo, ser谩 necesario realizar un ajuste conocido como "Fine Tuning". Para esto, debes proporcionar m谩s ejemplos y contexto. Este proceso tiene un costo adicional, pero se realiza una sola vez. Es especialmente com煤n en asistentes de conversaci贸n que brindan respuestas simples o informaci贸n que no var铆a con frecuencia.

Cada palabra que ingresas para interactuar en la conversaci贸n se convierte en una unidad de medida llamada "token". La cantidad de tokens utilizados en cada interacci贸n de ida y vuelta entre el usuario y el modelo, junto con el n煤mero de interacciones de usuario con el modelo y el n煤mero total de usuarios que utilizan la IA en un d铆a, nos proporciona el n煤mero total de tokens utilizados en esa fecha. Llevar este n煤mero a un mes de uso nos dar谩 el total de tokens que se deben pagar.

Estas platicas son muy interesantes.

Si decides utilizar modelos de IA en la nube, el costo asociado depender谩 de la tarifa de uso del servicio o del pago de una suscripci贸n que te permite utilizar la aplicaci贸n. El costo se relaciona directamente con la cantidad de horas de uso o la cantidad de datos procesados y generados.

En el caso del aprendizaje autom谩tico (ML), las soluciones de infraestructura para analizar y modelar datos, lo que permite crear proyecciones o predicciones, pueden estar unificadas bajo un mismo proveedor. Esto simplifica la elecci贸n, bas谩ndose en el mejor servicio y precio disponibles.

En los modelos de LLM (modelos de lenguaje de 煤ltima generaci贸n), la capacidad de c谩lculo y la velocidad de procesamiento son aspectos fundamentales.

Me encantn sus frases de cada proyecto unico y no hay una receta magica.

Creo que este curso se complementa bien con los de Product Manger y Product Owner. Y podria especializarse en el uso de Inteligencia Artificial para proyectos.

Reiteremos que la automatizaci贸n de tareas mediante el uso de herramientas de IA podr铆a implicar una reducci贸n de recursos y tiempos necesarios del 20%. Esto ser铆a para optimizar la capacidad operativa, agilizar la entrega de valor y facilitar el inicio de nuevos proyectos, generando un impacto favorable.

Es fundamental comprender si una aplicaci贸n de IA puede desbloquear el potencial en un equipo de trabajo o agregar un valor superior al esperado en la ejecuci贸n de un proyecto. Cada proyecto es un universo 煤nico con caracter铆sticas, requisitos y soluciones diferentes, ya que no existe una soluci贸n universal.

La automatizaci贸n aporta reducci贸n de tiempo y recursos, por lo tanto impacta favorablemente en la empresa.

Costo de hacer fine tuning a un modelo de AI

Costo diario en el uso LLM's para proyectos de AI

En un proyecto de inteligencia artificial, los costos de setup son una parte importante a considerar. Estos costos se refieren a la inversi贸n inicial requerida para establecer y poner en marcha el proyecto de IA.