Desarrollo de productos con IA

Desarrollar prototipos con inteligencia artificial.

 

El desarrollo de productos IA puede ser tan beneficioso como peligroso. Las empresas, equipos de innovación e inventores, suelen atender la complejidad tecnológica por encima del valor real que deben aportar los productos en el mercado. La clave del éxito de un prototipo funcional con IA, no es lo sorprendente que pueda ser la tecnología, sino en el impacto de la solución que aporta. 

Este cambio de enfoque, hace que las empresas consigan desarrollar productos exitosos con IA, o maravillas tecnológicas por las que nadie está dispuesto a pagar. 

El desarrollo de productos IA se ha convertido en el servicio más común en nuestro laboratorio de fabricación de prototipos. El equilibrio entre las prioridades del futuro negocio y métodos para desarrollar productos con IA, es lo que marca nuestra diferencia. 

3 premisas clave para innovar en productos con IA.

 

  • No todos los productos requieren IA. El desarrollo de soluciones IA puede ser muy tentador. Es excitante el poder de la IA. en cambio, muchas veces se incluyen soluciones IA a los productos innovadores, sin ser necesario. 
  • Participación del cliente. Todos los procesos de desarrollo IA en productos, requiere la participación intensiva del cliente. Es imposible crear un producto IA sin contar con datos limpios y un conocimiento estricto del problema a resolver.
  • La perfección no existe: el desarrollo de productos IA requiere ciclos de aprendizaje que mejoran los resultados, pero los resultados no son perfectos.

Para crear productos con IA, como en cualquier proceso de desarrollo de productos, elegir correctamente los métodos y bases es fundamental. Para conseguir un prototipo funcional, existen diferentes caminos. Los errores en este proceso de elección, comprometen los futuros resultados del producto en el mercado.

La mayoría de inventores y equipos de innovación, pierden el foco o atención a los objetivos reales del producto. El reto principal del proceso de creación de un prototipo con IA, es elegir  el método más rápido, barato y eficaz para que los clientes resuelvan el problema. Las soluciones IA más complejas y tecnológicas, en ocasiones no son las más eficientes. 

Métodos IA más comunes en el desarrollo de prototipos.

 

  • Procesamiento de lenguaje natural.(PLN)
  • Machine learning supervisado.
  • Deep Learning

Desarrollo de prototipos con procesamiento de lenguaje natural |PLN

 

Cuando hablamos de PLN, nos referimos al procesamiento de lenguaje natural. Se trata de un motor que permite que los prototipos de productos puedan interpretar y responder como si fuera una persona. 

El desarrollo de PLN para productos innovadores, consiste en fragmentar las frases o contenido en pequeños bloques. La excelencia en el proceso de descomposición determina su grado de efectividad al ser tratados en las redes neuronales recurrentes. 

 

El desarrollo de productos que pretenden simular un comportamiento humano, por naturaleza, pueden estar respaldados por sistemas PLN. En cambio, pensar que todos los prototipos que pretendan perfeccionar la relación “máquina – usuario” deben apoyarse en redes neuronales, es un error grave y frecuente. Tenemos ejemplos de prototipos IA que automatizan y mejoran la relación del producto con humanos y no requieren el procesamiento de fragmentos en redes neuronales. 

Tengo dudas

Desarrollo de productos con Machine Learning supervisado.

 

El machine learning supervisado es la capacidad que tiene un producto de adivinar con cierta precisión movimientos físicos y biomecánicos. Por la huella profesional de Let´s Prototype fabricando prototipos de sensores y productos IOT, es muy frecuente el desarrollo de proyectos donde el reto es identificar con gran precisión comportamientos físicos y movimientos. Las claves de éxito en el desarrollo de productos con machine learning son: la cantidad y calidad de los datos de referencia. La experiencia nos ha llevado a fabricar sensores propios para captar y clasificar datos. Por ejemplo, sensores que pueden adherirse a máquinas de diferentes tamaños o pequeños Wearables que pueden adherirse a diferentes partes del cuerpo humano, preparados para captar, transmitir, almacenar y limpiar datos.

Saber más sobre desarrollo de productos de machine learning.

Para crear productos machine learning es clave contar con sensores que permitan la captación de datos de calidad. La implicación del cliente en el proceso de recolección de datos, es fundamental para construir modelos de machine learning útiles. Una vez se consigue la identificación de patrones de forma precisa, este tipo de productos con IA, son capaces de detectar movimientos idénticos o similares. 

El machine learning puede ser utilizado para desarrollar productos que pretendan detectar movimientos con diferentes objetivos. Desarrollamos productos con machine learning que permiten distinguir entre movimientos del hilo de pesca provocados por el viento y marea, de las picadas efectivas de los peces, u otros en el mundo del deporte que han permitido detectar golpes de padel o swings en el baseball. La perfección de los productos con machine learning, nos ha llevado a crear productos para detectar movimientos, pero también para sugerir mejoras en tales movimientos.

ideas de productos innovadores

Desarrollo de productos con Deep Learning.

 

Es clave definir que el deep learning puede entenderse como una categoría del machine learning. El principio funcional es similar. Se suele utilizar deep learning en desarrollo de productos que deben encontrar patrones de similitud en entornos complejos, como pueden ser el análisis de imágenes, patrones de voz y requisitos funcionales similares. Por ejemplo, en un producto que debe activar determinadas funciones a partir de la escucha de un comando, es probable que requiera de un modelo deep learning.

El desarrollo de prototipos innovadores con deep learning, como en el caso del machine learning, requiere altas concentraciones de datos de calidad, suficientemente limpios. El proceso de captación y etiquetado es clave para conseguir el entrenamiento de las redes neuronales profundas que deben conectarse. Desarrollar un modelo propio de deep learning es caro e intensivo en tiempo. En Let´s Prototype, hemos establecido convenios comerciales con empresas top que ya cuentan con herramientas que permiten desarrollar modelos de deep learning de forma ágil y mucho más baratas. 

Hemos elegido Deep Learning para desarrollar productos IA que requieren la identificación de voz como parte crítica en su funcionamiento. En nuestra huella profesional,  han sido productos en los que la autonomía energética y las dimensiones reducidas eran condicionantes prioritarias. Para activar determinados periféricos con comandos de voz, entrenamos modelos de deep learning que permiten el sueño profundo en situaciones de inactividad. 

Tengo dudas

Pasos para crear un producto innovador con IA

 

El proceso de diseño de productos con IA, independientemente del método o funciones finales, responde a un método que permite mitigar los principales errores habituales. De la misma forma, seguir los pasos del método de desarrollo de prototipos con IA permite obtener validaciones parciales que, lejos de representar una pérdida de tiempo o gasto superfluo, permite construir modelos IA con bases sólidas que despejan las principales hipótesis y elementos de incertidumbre. 

Paso 1 – Estudio del problema: Identificar los requisitos funcionales que realmente forman parte de la propuesta de valor del futuro producto.

Paso 2 – Recopilación de datos: Consiste en el diseño y desarrollo de prototipos que permitan automatizar la captación y etiquetado de datos. La inversión en los instrumentos de captación de datos, condicionarán el tiempo, esfuerzo y dinero asociado al coste de materia prima necesaria para el desarrollo del modelo IA.

Paso 3 – Depuración de datos: En esta etapa el objetivo es limpiar los datos captados, organizarlos y transformarlos en los formatos óptimos para entrenar el modelo de IA que actuará como cerebro del prototipo en proceso.

Paso 4 – Selección y entrenamiento: Con el término “selección” se hace referencia a la elección del tipo de modelo IA más adecuado para el desarrollo del producto en cuestión. El entrenamiento consiste en el desarrollo de la arquitectura IA, así como su entrenamiento para que sea capaz de realizar sus funciones.

Paso 5 –  Validación teórica del Modelo: En el proceso de depuración de datos, se debe conservar una muestra aislada de los datos utilizados para el entrenamiento de modelo IA en el Paso Nº4. Estos datos aislados, se someterán a un test de reconocimiento del modelo, de forma que antes de continuar el desarrollo del producto IA, se obtendrá un primer resultado de efectividad teórica del cerebro del futuro prototipo IA. 

Paso 6 – Despliegue del modelo: En esta etapa se debe desplegar el modelo de inteligencia artificial en el producto desarrollado. El objetivo es medir la efectividad del comportamiento y comprender las posibles diferencias entre los test prácticos y las validaciones teóricas del paso Nº5.

Paso 7 – Análisis de mejoras: El resultado del prototipo con IA, probablemente no sea perfecto. Es probable sea necesario reentrenar el modelo, aislar nuevas dificultades y ejecutar un plan de mejora continua.

10 Consejos útiles para desarrollar un producto que tiene IA.

 

  • Valora que realmente la integración con un modelo IA es la mejor forma de conseguir que tu producto tenga sentido.
  • Asume el riesgo. Si has decidido desarrollar un producto con IA, debes ser consciente que es probable que NO funcione.
  • La efectividad de un producto basado en IA, estará estrechamente relacionado con la cantidad y calidad de los datos. ¡No te canses de captar datos!
  • ¡Afila tu hacha! Para desarrollar un producto IA, es clave crear un prototipo óptimo para maximizar la cantidad de datos recopilados. 
  • No te frustres. El proceso de creación de un producto IA, conlleva experimentación. Solo debes frustrarte cuando desarrolles experimentos de los que no se deriven conclusiones claras. Positivas o negativas.
  • No pierdas el foco. La tecnología en sí misma no es una oportunidad de negocio. La decisión de los técnicos suele ser elegir el camino con mayor reto técnico. Estudia el método IA elegido y no pierdas de vista que tu producto IA debe ser un negocio. 
  • No saltes pasos. Es clave la validación teórica. Si los resultados son pobres, tienes que volver al paso Nº2 del método de creación de productos IA.
  • El diablo vive en los detalles. Cuando todo parece haber terminado, te enfrentarás al despliegue. Un ciclo aparentemente sencillo pero lleno de sorpresas. Planifica el despliegue antes de elegir el tipo de modelo IA. De ser posible, prueba modelos IA no entrenados  en tu producto para descubrir cuanto antes los retos y limitaciones de la integración.
  • La magia no existe. El camino para crear productos con IA está lleno de retos. Solo llegarán a construir un producto IA los que persistan y no pierdan la visión analítica.
  • Lo barato, sale caro. Para construir un producto IA, necesitas un equipo de profesionales. Asegúrate de que tu producto no sea el primer prototipo con IA que desarrollan. Si eliges por precio, terminarás pagando un curso de desarrollo IA al equipo técnico y no por desarrollo de un producto con  IA.

Pregunta frecuentes sobre IA

 

La industria actual se está viendo transformada por el desarrollo de nuevos productos con inteligencia artificial. Esta gran revolución industrial, como en todas las olas, son una fuente de oportunidades de negocio, pero también una fuente de dudas y preguntas frecuentes sobre la verdadera utilidad de la IA. Tenemos un equipo de expertos en desarrollo de productos IA y estaremos encantados de responder tus dudas concretas. 

El precio de desarrollo de un producto IA, se calcula sumando el coste de captación de la materia prima (los datos) + complejidad del tipo de modelo elegido + cantidad de patrones donde se espera un comportamiento acertado. Por ejemplo, el coste de un modelo de machine learning, para detectar y diagnosticar movimiento de una extremidad humana, cuesta cerca de 30.000€. 

El desarrollo de un prototipo con IA, puede tardar cerca de 3 meses en el proceso de captación de datos, 1 mes de entrenamiento y validación teórica y 1 mes en el despliegue y validación práctica. En total, el desarrollo de un producto con IA suele tardar entre 5 y 6 meses.

Integración de disciplinas y experiencias. Para crear un producto con IA, necesitas que diseño industrial, electrónica, desarrollo de Firmware, desarrollo software y matemáticos, estén perfectamente integrados con un método en una misma empresa. Poder ver, tocar y probar productos IA desarrollados por el equipo elegido, debe ser un criterio clave en la elección de la ingeniería para el desarrollo de producto. Si faltan perfiles o experiencia, estás multiplicando el riesgo ya existente en este tipo de prototipos x 10000000.

El desarrollo de productos innovadores con IA tiene sentido en casi todas las industrias. Nuestra experiencia demostrable se concentra en el desarrollo de prototipos con IA para el deporte, prototipos médicos con IA y soluciones para la agricultura con IA.

¿Quieres convertir tu idea en producto?

El momento de dar vida a tus ideas, es ahora. Te acompañamos en todo el proceso: de la idea al producto.

 

 

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