Por qué Scrum es la mejor forma de crear IA
No existe un amplio acuerdo sobre lo que constituye la inteligencia artificial (IA). Pero lo que está claro es que ya hemos entrado en la era de la IA y los negocios. No hay más que preguntar a Amazon, Google, Apple, Facebook o a cualquier empresa que quiera sustituir los algoritmos por algo mucho más complejo, receptivo e incluso predictivo de los deseos y demandas de los clientes y el mercado.
A medida que más y más organizaciones buscan el aprendizaje automático para obtener una ventaja competitiva, también están buscando la mejor manera de que sus laboratorios de IA funcionen. Y no, no estamos hablando sólo de su pila tecnológica. Scrum es la mejor forma de crear IA.
De hecho, los sistemas de aprendizaje automático pueden ser la plataforma óptima para lograr todas las ventajas de Scrum.
Scrum prospera en sistemas complejos
Scrum funciona mejor en entornos complejos en los que pequeños cambios en el sistema pueden crear comportamientos sorprendentes y desconocidos. Precisamente esos entornos son el núcleo de cualquier proyecto de aprendizaje automático.
Un pequeño problema con el código o incluso un conjunto de datos mal etiquetados pueden hacer que la IA aprenda un patrón erróneo, o que vaya totalmente en la dirección equivocada.
Por eso es tan importante, cuando tanto el tiempo de cálculo como el coste son elevados, identificar los errores a tiempo, porque incluso un pequeño problema sin resolver puede agravarse e invalidar meses de laboratorio. Es un problema muy caro.
Aprendizaje automático y ciclos rápidos de inspección y adaptación
Independientemente de que los equipos de laboratorio utilicen Keras, Tensorflow, CUDA o cualquier otra tecnología, todos se enfrentan a una serie de problemas similares que su pila tecnológica no resuelve. ¿Están priorizando el desarrollo? ¿Están probando su IA y proporcionando actualizaciones continuamente? En resumen, ¿están ellos y su IA entregando, aprendiendo y mejorando continuamente?
Son los mismos problemas a los que se enfrentan los equipos de software. Y se ha demostrado empíricamente que Scrum resuelve estos problemas.
De hecho, un laboratorio de aprendizaje automático puede ser el lugar óptimo para obtener todo el aumento de productividad asociado a los equipos Scrum.
Los proyectos de IA tienen intrínsecamente una amplia gama de datos de pruebas que el laboratorio puede observar en tiempo real. El enfoque de Scrum en ciclos rápidos de inspección y adaptación significa que los equipos de AI Scrum pueden observar cómo progresa su IA. Y lo que es más importante, dado que los equipos de AI Scrum pueden inspeccionar, iterar y adaptar de forma extremadamente rápida y con una cadencia regular, los equipos de AI Scrum encuentran rápidamente errores, realizan cambios y adaptan rápidamente su sistema de aprendizaje automático para garantizar que siempre está mejorando.
Scrum y la IA fueron el tema de una conversación entre Joe Justice, Presidente de Scrum@Hardware y Alex Sutherland, Director de Tecnología de Scrum Inc.. Fueron entrevistados por Tom Bullock, de Scrum Inc..
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