Reglamento de IA (Ley de IA)

Distinción entre Modelo de IA y Sistema de IA

Entender la distinción entre un modelo de IA y un sistema de IA es importante para cualquier persona interesada en la inteligencia artificial, ya sea para desarrollar nuevas tecnologías o utilizarlas.

Los modelos de IA son los componentes fundamentales que realizan tareas específicas, mientras que los sistemas de IA integran estos modelos en soluciones completas y funcionales para abordar necesidades prácticas.

Al reconocer estas diferencias, uno puede apreciar mejor la complejidad y el alcance de las aplicaciones de IA en diversos campos.

Modelo de IA

Un modelo de IA es un componente central de la inteligencia artificial. Es una representación matemática o estadística de un problema específico, desarrollada a partir de datos.

Los modelos de IA son entrenados para reconocer patrones, hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos.

Los tipos más comunes de modelos de IA incluyen redes neuronale4s, árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial y modelos de regresión.

Ejemplos de modelos de IA incluyen:

• Redes neuronales profundas: Utilizadas para tareas como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.
• Árboles de decisión: Utilizados para clasificación y regresión.
• Modelos de regresión: Utilizados para predecir valores continuos.
• Regresión lineal: Utilizada para predecir futuros precios de acciones basados en precios pasados y otra información. Analiza materiales, máquinas y datos basados en el tiempo para mejorar los procesos de producción.
• Bosque aleatorio: Ayuda a explicar casos donde los tratamientos pueden tener efectos no deseados o resultados negativos.
• Naive Bayes: Puede predecir preferencias de clientes en tiempo real basadas en su comportamiento de navegación o historial de compras.

El modelo de IA es algo así como el cerebro de la IA. Se construye y optimiza a través de un proceso de entrenamiento, donde aprende de datos históricos para mejorar su precisión y eficiencia.

Sistema de IA

Un sistema de IA es una aplicación más amplia y compleja que integra uno o más modelos de IA para realizar una tarea específica.

Incluye no solo modelos de IA sino también los componentes necesarios para recoger, procesar y analizar datos, así como interactuar con los usuarios.

En otras palabras, un sistema de IA es una solución completa que implementa modelos de IA dentro de un marco operativo.

Los componentes de un sistema de IA incluyen:

• Modelos de IA: Algoritmos entrenados para realizar predicciones o análisis.
• Recolección y procesamiento de datos: Procesos para reunir y preparar datos para el modelo.
• Interfaz de usuario: Medios a través de los cuales los usuarios interactúan con el sistema, como aplicaciones web o móviles.
• Infraestructura: El hardware y el software necesarios para operar el sistema, como servidores y bases de datos.

Ejemplos de un sistema de IA incluyen:

• Asistente virtual: Como Siri o Alexa, que utilizan múltiples modelos de IA para el reconocimiento de voz, comprensión del lenguaje natural y generación de respuestas, integrando bases de datos e interfaces de usuario para interactuar con los usuarios.
• Sistemas de recomendación: Utilizados por plataformas como Netflix o Amazon para sugerir contenido o productos, incorporando modelos de filtrado colaborativo y procesamiento de datos de usuarios.

Principales diferencias entre Modelo de IA y Sistema de IA

1. Escala y complejidad:

   • Modelo de IA: es un componente específico enfocado en una tarea precisa como la predicción o la clasificación.
   • Sistema de IA: es un caso de uso que integra múltiples componentes, incluidos modelos de IA, datos de entrenamiento, para resolver un problema o brindar un servicio.

2. Componentes:

   • Modelo de IA: Solo incluye el algoritmo.
   • Sistema de IA: Incluye infraestructura para implementación, interfaces de usuario, gestión de datos y modelos de IA.

3. Funcionalidad:

   • Modelo de IA: Proporciona una salida basada en el análisis de datos.
   • Sistema de IA: Utiliza esta salida para interactuar con usuarios u otros sistemas, a menudo en tiempo real.

Registro de Sistemas de IA en Dastra

Enumera tus casos de uso de IA e identifica los riesgos asociados dentro de Dastra.