Damos la bienvenida a nuestros lectores tras permitirnos un pequeño paréntesis vacacional. La vuelta al trabajo, o a las clases, viene marcada por una adopción cada vez más fuerte de los sistemas de inteligencia artificial (IA), con sistemas operativos que ya integran asistentes basados en IA (Google con Gemini, Microsoft con Copilot, Apple con AI, etc.).
Pero desde este medio, y por supuesto desde esta sección, siempre se aboga por la tecnología con sentido común, y por tanto empezamos temporada hablando de la arquitectura de los sistemas de IA. Si bien es cierto que existen variaciones según hablemos de sistemas de aprendizaje federado, aprendizaje supervisado y no supervisado, etc., el hecho es que sí existe un modelo de arquitectura general de sistemas de IA que nos será de utilidad para entenderlos mejor.
Una buena construcción arquitectónica debe empezar por unos buenos cimientos, y por eso nosotros vamos a empezar a presentar esta arquitectura de abajo hacia arriba. En primer lugar, contamos con una capa de percepción, de recolección de datos. Esta capa tendrá la misión de recoger todos los datos de sensores, de sistemas de información, de los propios usuarios, o incluso de máquinas. Estos datos se recogerán de alguna manera y se trasladan a la segunda capa para ser almacenados y posteriormente procesados.
La segunda capa es la de computación, se produzca esta en la nube, en los sistemas locales, o bien en el propio dispositivo que recoge los datos (edge computing). Tras la recogida de los datos y los cálculos oportunos, la siguiente capa vamos a llamarla de gestión de datos. En ella es donde debe aplicarse el gobierno del dato (qué datos van a utilizarse para qué y cuál es la mejor manera de que aporten valor a la organización), la preparación de estos datos si hubiera que hacer limpieza, integración, etc. y se va a medir (y si es posible, mejorar) la calidad de los datos. Posiblemente aquí ya contemos con un grafo de conocimiento básico que nos permita obtener relaciones entre los datos recogidos.
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