Costos de desarrollo y ejecución en un proyecto de IA

Esta curso necesita rutas, listas y diagramas para explicar visualmente todo lo que exhaustivamente menciona el formador, los pequeños textos que aparecen son insuficientes por lo que se debería de revisar y complementar con diapositivas mas permanentes, el contenido es muy extenso, especifico y pesado y cuesta seguir el hilo de la exposición. Creo que sera mas digerible con ayudas textuales y visuales.

• Costos de desarrollo
  • Depende de:
    • Tiempo de entrega requerido.
    • Complejidad del desarrollo.
  • Se clasifica en:
    • Costo fijo mensual de headcount.
    • Costo one-shoy para la construcción de un MVP.
• Costos de ejecución recurrente (on-going)
  • Fijos
    • Almacenamiento.
    • Hosting.
    • Mantenimiento y Actualización.
  • Variables
    • Consumo de las herramientas utilizadas.
    • Uso de recursos de infraestructura.
    • Re-entrenamiento de los datos necesarios.
• Seguridad, evaluación y control de riesgos
  • Auditoria de seguridad.
  • Evaluaciones de riesgos.
  • Pruebas y monitoreo continuo.
  • La ética en el uso de IA.
  • La mitigación de posibles impactos negativos.

Amigos platzi , EN EL MINUTO 3:08 Ignacio dice que la info de como formar equipos IA está en la sección de recursos pero no hay nada. Por favor revisar , gracias de antemano

Ya vamos la clase 13, y solo tenemos teorías. Ningún ejercicio práctico .

Por momento siento que este curso lo hicieron solo por sacarlo rápido. Si bien el contenido es relevante, no está estructurado para una clase. Parece más una contada de afán que un curso

El costo “one-shot” para la construcción de un MVP (Producto Mínimo Viable) es una opción operativa para empresas que aún no tienen claridad sobre si la implementación del proyecto aportará un valor real, y por lo tanto, prefieren no establecer un equipo dedicado hasta validar esta hipótesis. Una alternativa es determinar el alcance de trabajo necesario y formar un equipo adecuado hasta llegar al lanzamiento de un primer prototipo que permita validar estas hipótesis y determinar su viabilidad.

Este proceso puede llevarse a cabo utilizando expertos únicos o contratando servicios de consultoría especializada. El enfoque principal es crear un prototipo de MVP de manera rápida y eficiente para aprender de los errores y ajustar el enfoque de manera ágil y económica. Si deseas obtener más información sobre el prototipado de MVP y el aprendizaje rápido y económico de los errores, te invito a leer mi blog sobre Design Thinking y Lean Startup.

Creo que se necesita un pdf para poder ver todo el completo y conectado.

El contenido está bueno pero hace falta algunas diapositivas para acomodar visualmente las ideas y darle más estructura.

Gracias

Buenas noches, demasiada información y no hay dinámica en la presentación, falta apoyo de imagenes y con ejemplos donde se pueda aplicar los términos, cómo en otros cursos

TODO EXCELENTE, PUEDEN SEGUIR MEJORANDO !! FELICITACIONES !! AL EQUIPO DETRAS DE QUE TODO ESTO SUCEDA

También es útil implementar estos límites para prevenir posibles ataques o un uso excesivo no autorizado de la IA por parte de los usuarios. Evaluar los riesgos y definir un presupuesto acorde es fundamental para garantizar la visibilidad y el éxito del proyecto. Esto permite tomar decisiones informadas y realizar ajustes a lo largo del proyecto con el objetivo de optimizar los recursos y maximizar el retorno de la inversión.

Otras medidas que ayudan a controlar el presupuesto incluyen la implementación de "Rate Limits" o límites en la interacción de los usuarios con la IA. Estos límites se establecen para evitar que el consumo de datos se dispare y se exceda el presupuesto previsto.

La evaluación de viabilidad y retorno de inversión es esencial para tomar decisiones informadas sobre si un proyecto de inteligencia artificial se alinea con las expectativas del negocio o no. Existen dos formas principales de llevar a cabo esta evaluación:

1. Evaluación de costos aproximados: En esta metodología, se suman directamente todos los costos obtenidos en cada etapa del proyecto. Esto proporciona una estimación detallada de los gastos en cada fase y permite evaluar la viabilidad en función de los costos reales previstos.

2. Ingeniería inversa y definición de presupuesto: En esta aproximación, se parte del presupuesto disponible y se realiza una ingeniería inversa para comprender qué nivel de operación es posible con esos recursos. Esto ayuda a determinar si el presupuesto es suficiente para el tamaño de la oportunidad y si es necesario buscar un presupuesto mayor. Esta metodología también permite entender si los costos de implementación son diferentes de lo que inicialmente se estimó. A medida que el proyecto avanza, es probable que surjan optimizaciones por parte del equipo de diseño, como la reducción de la cantidad de tokens gracias a la optimización de prompts.

En resumen, ambas aproximaciones son valiosas para evaluar la viabilidad y el retorno de inversión en proyectos de IA, y pueden proporcionar una comprensión más completa de los costos y oportunidades a medida que el proyecto avanza.

Es fundamental considerar herramientas y servicios que se alineen con los requisitos legales de la empresa al operar e implementar costos relacionados con:

• Auditoría de seguridad: Evaluar y garantizar la seguridad de los sistemas y datos en el contexto de la IA.

• Evaluación de riesgos: Identificar y abordar posibles riesgos asociados con el uso de la IA.

• Pruebas de monitoreo continuo: Implementar sistemas de monitoreo constante para garantizar el rendimiento y la seguridad de las soluciones de IA.

• La ética del uso de la IA: Asegurar que la implementación de IA se realice de manera ética y respetando los principios y valores de la empresa.

• La mitigación de posibles impactos negativos: Desarrollar estrategias y acciones para mitigar cualquier impacto negativo que pueda surgir del uso de la IA.
  En temas de auditoria, y mitigación de impactos negativos yo trabajo. Y me quiero especializar en proyectos de IA.

Es importante tener en cuenta que los datos existentes pueden cambiar con el tiempo, lo que implica la necesidad de actualizarlos y reentrenar el modelo para mantener su rendimiento óptimo. No se puede considerar que un proyecto está terminado sin considerar adecuadamente la evaluación y el control de la implementación. Esta última etapa es esencial para garantizar que el sistema funcione de manera eficaz a lo largo del tiempo. El manejo de la información conyeva como dice nuestro amigable vecino el hombre araña “Una gran responsabilidad”

Es altamente probable que las definiciones de diseño que establecimos al principio hayan quedado obsoletas, lo que podría afectar la capacidad de respuesta, la calidad del rendimiento y las respuestas del usuario, teniendo un impacto directo en la salud del negocio. Por esta razón, es crucial contar con un plan de contingencia que permita que nuestros servidores se adapten a las necesidades cambiantes en el momento, incluso si enfrentamos picos de uso inesperados. En algunas situaciones, puede ser necesario reentrenar el modelo subyacente para asegurar un rendimiento óptimo y actualizado.

Una vez definida la tecnología, la infraestructura y los recursos para desarrollar la aplicación, es importante tener en cuenta los factores necesarios para los costos en curso (on-going) mientras la herramienta esté en funcionamiento y el proyecto crezca en tamaño y complejidad.
Estos se dividen en:

Fijos: Caracterizados por:

• Almacenamiento y hosting.
• Mantenimiento y actualización:
  Variables:
• Consumo de las herramientas utilizadas
• Uso de recursos de infraestrctura
• Re-entrenamiento de los datos necesarios.

El costo fijo mensual de un equipo recomendable en empresas que tienen los recursos para iniciar un proyecto de IA y desean trabajar de manera iterativa suele estar relacionado con la formación de un equipo fijo, también conocido como un “squad” de profesionales multidisciplinarios dedicados a analizar y resolver los desafíos relacionados con esta tecnología. Esta aproximación se alinea con las metodologías ágiles que promueven equipos colaborativos.

El concepto de equipos multidisciplinarios también se destaca en el libro de Andrés Oppenheimer “Crear o Morir”, específicamente en el capítulo sobre Rafael Yuste y los investigadores de neurociencia que trabajan en manipulación cerebral. La idea es que equipos diversos pueden aportar perspectivas y habilidades complementarias para abordar problemas complejos, como los relacionados con la inteligencia artificial.

El costo específico variará según la ubicación, la experiencia y las necesidades de la empresa, pero es esencial considerar la formación y el mantenimiento de un equipo multidisciplinario como parte integral del presupuesto para proyectos de IA.

Según el tipo de aplicación y el contexto empresarial, esta estimación puede variar considerablemente, y es un aspecto clave a la hora de elaborar un presupuesto y definir una propuesta.

Desarrollo de la solución:
Considerar el tiempo de entrega requerido (deadline
o plazo) y la complejidad de la solución. Con las horas estimadas para el diseño y desarrollo, podremos determinar la cantidad óptima de recursos necesarios.

Desarrollo de la solución:
Conciderar el tiempo de entrega requerido (deadline) y la complejidad de la soulición.

Existen coostos asociados al desarrollo y la ejecición:

Para optimizar el uso de recursos, es fundamental definir un marco de trabajo (framework) y un plan de ejecución (roadmap).

El desarrollo de un proyecto requiere tener en cuenta ciertos factores clave:

1. Tiempo de entrega: El plazo en el que se debe completar el proyecto es esencial para la planificación y ejecución adecuada.

2. Complejidad de la solución: Evaluar la dificultad o complejidad de la solución que se necesita implementar es fundamental para determinar los pasos y recursos requeridos.

3. Recursos necesarios: Identificar los recursos necesarios, como personal, tecnología o financiamiento, es crucial para garantizar que el proyecto se realice de manera efectiva y eficiente.

Costos de desarrollo y ejecución en un proyecto de IA

Costos de Desarrollo de la solución

Se debe considerar el tiempo de desarrollo principalmente, para definir la cantidad de recursos óptimos necesarios, este es el componente de mayor contribución en el costo de implementación de IA.

Una vez definido el problema y su solución se debe definir el framework con la selección de cada variable y recursos necesarios con esto armar un roadmap de ejecución.

El coto de desarrollo se divide en dos grandes grupos:

• Costo fijo mensual de headcount: Recomendable para empresas que tengan recursos para iniciar un proyecto de IA, lanzarlo y que puedan seguir trabajando iterativamente en el mismo (dedicar un equipo fijo)
• Costo one-shot para la construcción de un MVP: Adecuada para empresas que no tengan claro si el impacto llegue a ser de gran valor y no quieren formar un equipo dedicado hasta validar este punto.

Costos de Ejecución (On-going)

• Fija: Almacenamiento y hosting, mantenimiento y actualización, etc.
• Variables: Consumo de las herramientas utilizadas, uso de recursos de infraestructura y re-entrenamiento de los datos necesarios.

Esta es una buena guía general.
Siempre debe tomarse en cuenta que los costos se complican en función a la complejidad de cada proyecto.
Pero hablando del caso de un Proyecto MVP, uno solo debería tomar en cuenta los costos de desarrollo, hacer una auditoría de seguridad y una evaluación general hasta realizar las primeras pruebas funcionales del MVP. Dado que realizar más análisis y proyecciones no tiene sentido si no funciona correctamente y recabar datos “proyectados” podría solo guiarnos a un error auto infligido.

La importancia de la ética en el uso de IA y la mitigación de posibles impactos negativos. Si bien estos no están directamente asociados con los costos monetarios, deben ser considerados en términos de inversión de tiempo y recursos para garantizar que el proyecto de IA se desarrolle de manera responsable y sostenible desde el punto de vista ético y social.

Los aspectos económicos, la seguridad, evaluación y control de riesgos son fundamentales en un proyecto de IA. Los costos asociados con esto incluyen la realización de auditorías de seguridad, evaluaciones de riesgos y pruebas y monitoreo continuo para garantizar la integridad y la protección de los datos y el sistema en sí.

Los costos de ejecución recurrente son los que se mantienen en curso a lo largo del tiempo. Estos costos pueden ser fijos o variables. Los costos fijos incluyen aspectos como el almacenamiento de datos, el hosting del sistema y el mantenimiento y actualización regular del mismo.

Los costos variables están relacionados con el uso de herramientas específicas y los recursos de infraestructura necesarios para ejecutar el sistema de IA. Esto puede incluir el consumo de servicios en la nube, el uso de recursos computacionales adicionales y el re-entrenamiento de datos cuando sea necesario para mantener el rendimiento óptimo del sistema.

En primer lugar, se encuentran los costos fijos mensuales de headcount, que se refieren a los salarios y beneficios de los miembros del equipo que trabajan en el proyecto de IA de manera continua. Este costo suele ser necesario para mantener el desarrollo y la mejora constante del sistema.

Además, existe un costo one-shot para la construcción de un MVP (Producto Mínimo Viable, por sus siglas en inglés). Este costo se refiere a la inversión inicial requerida para desarrollar y lanzar una versión básica y funcional del proyecto.

Al emprender un proyecto de inteligencia artificial, es esencial tener en cuenta los costos de desarrollo y ejecución. Los costos de desarrollo dependerán de varios factores, como el tiempo de entrega requerido y la complejidad del desarrollo en sí. Estos costos se pueden clasificar en diferentes categorías.