{"id":3120,"date":"2025-10-06T16:06:54","date_gmt":"2025-10-06T14:06:54","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/como-se-crean-y-programan-los-sistemas-de-ia\/"},"modified":"2025-10-07T14:55:29","modified_gmt":"2025-10-07T12:55:29","slug":"como-programar-una-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/como-programar-una-ia","title":{"rendered":"Comment les syst\u00e8mes d'IA sont-ils cr\u00e9\u00e9s et programm\u00e9s ?"},"content":{"rendered":"<p>\u00bfQuieres saber c\u00f3mo se programa un software de IA? La inteligencia artificial est\u00e1 cambiando de forma definitiva y progresiva c\u00f3mo trabajamos, ya que permite automatizar y optimizar procesos de trabajo repetitivos. Es por eso que la inteligencia artificial impulsa la innovaci\u00f3n en lo social y lo econ\u00f3mico, y son muchos los programadores que est\u00e1n aprendiendo a crear sistemas de machine learning para, despu\u00e9s, desarrollar aplicaciones con funcionalidades que emplean la IA. En este art\u00edculo <strong>te ense\u00f1amos los pasos que cualquier desarrollador debe seguir para crear y entrenar una IA<\/strong>. En primer lugar, te hablaremos de la base: conocer un lenguaje de programaci\u00f3n adecuado que se ajuste a los requisitos t\u00e9cnicos de las t\u00e9cnicas del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<h2 id=\"lenguajes-de-programacion-para-ia\">Lenguajes de programaci\u00f3n para IA<\/h2>\n<p>No todos los lenguajes de programaci\u00f3n pueden orientarse a crear una programa que emplee la IA. Te recomendamos los lenguajes de programaci\u00f3n que mejor se adaptan a los requisitos del machine learning y a la implementaci\u00f3n de la IA en software:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Python:<\/strong> Al ser un lenguaje tan popular de prop\u00f3sito general, no es de extra\u00f1ar que Python tambi\u00e9n pueda aplicarse al desarrollo de herramientas con IA. Su mayor ventaja es que la sintaxis que utiliza es muy intuitiva y digerible en comparaci\u00f3n con otros lenguajes de programaci\u00f3n. Adem\u00e1s, su comunidad de usuarios es gigantesca, por lo que tambi\u00e9n cuenta con un amplio ecosistema de recursos, librer\u00edas y <a href=\"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/cadre\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">frameworks<\/a> que potencian sus funcionalidades y facilitan todav\u00eda m\u00e1s su manejo. Por ejemplo, suele emplearse para desarrollar redes neuronales y algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico con la ayuda de frameworks como TensorFlow y PyTorch.<\/li>\n<li><strong>Prolog:<\/strong> Al contrario que Python, Prolog es m\u00e1s complicado, pero es muy eficaz a la hora de programar con IA por su sintaxis l\u00f3gica y simb\u00f3lica. Con Prolog, los programadores pueden establecer un conjunto de reglas para un problema espec\u00edfico para, despu\u00e9s, retocar esas mismas reglas, para inferir soluciones acertadas para el problema en cuesti\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Haskell:<\/strong> Este lenguaje de programaci\u00f3n opera a partir de un paradigma de programaci\u00f3n con funcionalidades indispensables para manipular cantidades ingentes de datos organizados de forma compleja al programar un sistema de inteligencia artificial. Algunas de ellas son la identificaci\u00f3n de patrones, las funciones de alto nivel o la <a href=\"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/inmutabilidad\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">inmutabilidad<\/a>. Se presta mucho a crear con ella algoritmos complejos y modelos de aprendizaje profundo gracias a la base matem\u00e1tica a partir de la cual funciona.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"pasos-para-programar-una-ia-en-6-pasos\">Pasos para programar una IA en 6 pasos<\/h2>\n<p>Programar una IA no es una tarea f\u00e1cil ni hay un manual de instrucciones fijo que seguir. Todo depender\u00e1 de los requisitos de tu proyecto, de tus capacidades y de los problemas t\u00e9cnicos que te puedan surgir a medida que vayas avanzando en el proyecto que hubieras perfilado inicialmente. Te dejamos una serie de fases que cualquier proyecto de programaci\u00f3n de una IA ha de atravesar:<\/p>\n<h3 id=\"1-identifica-una-necesidad\">1. Identifica una necesidad<\/h3>\n<p>El primer paso en el desarrollo de un software de sistema artificial es identificar una oportunidad de negocio donde esta tecnolog\u00eda pueda generar un impacto significativo. Realmente no tiene por qu\u00e9 ser una idea motivada exclusivamente por la avaricia, especialmente si est\u00e1s inici\u00e1ndote en la programaci\u00f3n de desarrollo IA.<\/p>\n<p><strong>Si eres un principiante, busca una idea que sea factible llevar a cabo<\/strong> y que d\u00e9 respuesta a una necesidad, que mejore un proceso. Analiza tu industria, identifica problemas recurrentes o \u00e1reas donde la automatizaci\u00f3n y el aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00edan mejorar la experiencia de un usuario.<\/p>\n<p>Si, por el contrario, ya consideras que posees suficiente experiencia programando software de IA, puedes optar por<strong> estudiar diferentes industrias que aporten un valor significativo a la sociedad<\/strong>, como el sistema de salud (por ejemplo, una aplicaci\u00f3n que ofrezca predicciones e informes de forma autom\u00e1tica en funci\u00f3n de ciertos indicadores) o la educaci\u00f3n (por ejemplo, un software de personalizaci\u00f3n de contenidos formativos seg\u00fan el nivel del alumno).<\/p>\n<h3 id=\"2-recopila-datos\">2. Recopila datos<\/h3>\n<p>Una vez que sepas qu\u00e9 tipo de IA quieres crear, el siguiente paso es recopilar los datos necesarios. La calidad y cantidad de datos son fundamentales para el \u00e9xito de tu modelo de IA. <strong>Mientras m\u00e1s fiables sean los datos, m\u00e1s acertados ser\u00e1n los outputs finales<\/strong> que produzca tu sistema de IA; mientras m\u00e1s datos le aportes, m\u00e1s patrones podr\u00e1 identificar y m\u00e1s exactas ser\u00e1n sus respuestas. Utiliza fuentes confiables y aseg\u00farate de tener un conjunto de datos representativo de la problem\u00e1tica que est\u00e1s abordando.<\/p>\n<p>En funci\u00f3n de la naturaleza del proyecto que hayas escogido, te resultar\u00e1 m\u00e1s complicado encontrar un conjunto de datos adecuado. En mayor parte, no podr\u00e1s recurrir a una sola fuente de informaci\u00f3n, sino que <strong>deber\u00e1s alimentar a la IA con cientos de fuentes diferentes.<\/strong> Conviene que conozcas los tipos de datos que existen y las <a href=\"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/diferencias-datos-estructurados-no-estructurados\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diferencias entre datos estructurados y no estructurados.<\/a> Ten en cuenta que las predicciones que har\u00e1 la IA depender\u00e1 enteramente de la calidad de los datos que se le hayan proporcionado con anterioridad; no es un sistema realmente aut\u00f3nomo.<\/p>\n<h3 id=\"3-limpia-los-datos\">3. Limpia los datos<\/h3>\n<p>Los datos recopilados a menudo pueden contener ruido (en estad\u00edstica, \u201cruido\u201d se refiere a datos no relevantes para nuestro prop\u00f3sito que nos pueden distraer), valores at\u00edpicos o informaci\u00f3n innecesaria. Cuando adquirimos un conjunto de datos, lo m\u00e1s probable es que lo componga un marem\u00e1gnum de <strong>datos que no siempre son \u00fatiles<\/strong> para el problema que hemos planteado.<\/p>\n<p>Para garantizar que tu modelo aprenda patrones significativos y no se vea afectado por informaci\u00f3n incorrecta o confusa, es obligatorio asomarnos a los archivos de datos y limpiarlos. Estate atento sobre todo a posibles valores incorrectos y omitidos, as\u00ed como al formato en el que est\u00e9n estructurados los datos.<\/p>\n<h3 id=\"4-escoge-una-tecnologia-de-ia\">4. Escoge una tecnolog\u00eda de IA<\/h3>\n<p>La elecci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de IA es crucial, ya que afectar\u00e1 directamente a la eficacia de tu modelo y a su complejidad. Puedes optar por usar <a href=\"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/libreria\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">librer\u00edas<\/a> de aprendizaje autom\u00e1tico como TensorFlow o PyTorch, o plataformas de desarrollo de IA como IBM Watson o Google Cloud AI. Eval\u00faa las caracter\u00edsticas de cada tecnolog\u00eda en funci\u00f3n de tus necesidades espec\u00edficas y la complejidad de lo que busques conseguir con la IA que quieres crear.<\/p>\n<p>A\u00fan mejor,\u00a0<strong>toquetea diferentes programas de desarrollo de IA en la pr\u00e1ctica<\/strong>, y as\u00ed podr\u00e1s tomar una decisi\u00f3n m\u00e1s informada de primera mano sobre cu\u00e1l es el que m\u00e1s te conviene. Considera atributos como la escalabilidad o la capacidad de integraci\u00f3n si vas a crear un sistema de IA grande que pueda seguir desarroll\u00e1ndose m\u00e1s adelante y crecer.<\/p>\n<h3 id=\"5-entrena-el-modelo\">5. Entrena el modelo<\/h3>\n<p>Con los datos preparados y la tecnolog\u00eda seleccionada, es hora de entrenar tu modelo de IA. Este paso implica <strong>alimentar tus datos al modelo y ajustar los par\u00e1metros para que pueda ir aprendiendo los patrones subyacentes.<\/strong> Ajusta el modelo iterativamente y utiliza t\u00e9cnicas como la validaci\u00f3n cruzada para evaluar su rendimiento. Este proceso puede llevar tiempo, as\u00ed que s\u00e9 paciente y ve perfeccionando tu algoritmo seg\u00fan sea necesario.<\/p>\n<p>Antes de comenzar con el entrenamiento, es necesario elegir el algoritmo de aprendizaje y la arquitectura del modelo. Dependiendo de la naturaleza del problema, puedes optar por algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo. Aqu\u00ed puedes leer varios ejemplos de <a href=\"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/algoritmos-de-aprendizaje-profundo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">algoritmos de aprendizaje profundo<\/a> que te ayudar\u00e1n a investigar cu\u00e1l es el mejor para tu proyecto.<\/p>\n<p>En el entrenamiento inicial del modelo se han de volcar todos los datos ya limpios y deberemos pedirle al modelo que realice tareas simples. Aunque los datos que hayamos introducido sean correctos y est\u00e9n perfectamente estructurados, es posible que el modelo se atasque o d\u00e9 respuestas ostensiblemente incorrectas de primeras. Al fin y al cabo, un modelo de IA es como un beb\u00e9, <strong>necesita de experiencia hasta que empieza a tomar decisiones m\u00e1s acertadas.<\/strong> En esta primera fase del entrenamiento, deberemos ir refinando con cuidado, y siempre con mesura, nuestro algoritmo para obtener outputs de mayor calidad.<\/p>\n<p>Una vez consideremos que hemos perfeccionado lo suficiente nuestro modelo, lo pondremos a prueba con un <strong>nuevo conjunto de datos de validaci\u00f3n<\/strong> para comprobar que los patrones que ha identificado nuestro modelo son replicables y que el output que produce es correcto. Despu\u00e9s, llega la prueba de fuego: <strong>testear el modelo de IA con datos no estructurados del mundo real.<\/strong> Esta \u00faltima fase del entrenamiento del modelo es fundamental para garantizar que tu IA funcione de manera confiable y precisa en el mundo real.<\/p>\n<h3 id=\"6-despliegue-y-lanzamiento\">6. Despliegue y lanzamiento<\/h3>\n<p>Una vez que tu modelo ha pasado con \u00e9xito las pruebas, es el momento de <strong>desplegarlo en un entorno de producci\u00f3n.<\/strong> Aseg\u00farate de que la integraci\u00f3n con los sistemas de producci\u00f3n sea fluida y monitoriza el rendimiento de la aplicaci\u00f3n en tiempo real. El lanzamiento suele resultar un proceso tedioso y debe llevarse a cabo cuidadosamente para minimizar interrupciones y fallos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQuieres saber c\u00f3mo se programa un software de IA? 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