Los proyectos de aprendizaje automático y datos, a diferencia de los proyectos de ingeniería de software tradicionales, se rigen por un recurso caracterizado por patrones, distribuciones y sesgos impredecibles, es decir, los datos en sí mismos. Para implementar con éxito proyectos que aportan valor mediante la inferencia de conjuntos de datos, solemos plantearnos lo siguiente: ¿La colaboración entre las metodologías ágiles y los proyectos de aprendizaje automático representa un escenario ideal o podría tratarse de una oportunidad perdida? Además, analicemos si se trata de una buena combinación o de una operación ajustada.

El comienzo: las metodologías ágiles se unen al aprendizaje automático

Las metodologías ágiles tienen que ver con la flexibilidad y la adaptación, proporcionando un marco que priorice la satisfacción del cliente y la capacidad de respuesta al cambio. Estas metodologías tienen como objetivo ofrecer el producto correcto mediante la entrega gradual y frecuente de pequeñas porciones de funcionalidad. Al fin y al cabo, esto se logra mediante el empleo de pequeños equipos interfuncionales que se autoorganizan y el fomento de la colaboración entre los miembros del equipo con diversos conocimientos.

Si tienes curiosidad por conocer la historia de Agile y su evolución en el ámbito del desarrollo de software, puedes explorar más detalles sobre Agile en el software aquí: ¿Qué es la metodología ágil? (Explicación del desarrollo de software moderno) [1]. Al profundizar en la metodología ágil en nuestros proyectos de aprendizaje automático, corremos el riesgo de ignorar la naturaleza iterativa esencial del desarrollo del aprendizaje automático. En consecuencia, esto requiere una flexibilidad que vaya más allá de los marcos ágiles típicos.

Del mismo modo, la metodología ágil aprecia tener una estructura que haga hincapié en el tiempo y las entregas, por lo que la integración de estos dos enfoques puede no ser sencilla. Los proyectos de aprendizaje automático suelen encontrar obstáculos impredecibles, lo que supone un desafío para la fusión perfecta de estas metodologías. Es igualmente importante que sigamos comprometiéndonos con el principio ágil de priorizar la satisfacción del cliente mediante la entrega temprana y continua de valor. En este contexto, es crucial proporcionar información de alta calidad mediante la exploración de datos. Al fin y al cabo, implica adoptar un cambio que evolucione con las métricas.

El equilibrio no solo es crucial para preservar los beneficios de la metodología ágil y garantizar las mejoras incrementales, sino que también desempeña un papel vital a la hora de abordar las complejas necesidades de los proyectos de aprendizaje automático. Consulta la siguiente imagen para ver cómo funcionan conjuntamente la metodología ágil y el aprendizaje automático en un proyecto.

Figura 1. Gráfico de sinergia entre el aprendizaje ágil y el aprendizaje automático.

Explorando los datos: historias verdaderamente positivas

Las metodologías ágiles y el aprendizaje automático a menudo se unen para crear historias de éxito, lo que demuestra lo bien que pueden trabajar juntos en situaciones de la vida real. Según nuestra experiencia, hemos descubierto que los equipos prueban las cosas rápidamente, reciben comentarios y se ajustan según sea necesario para, en última instancia, lograr un proyecto exitoso.

Consideremos un caso de uso para una empresa minorista. En primer lugar, las ceremonias ágiles fueron cruciales para que el equipo probara rápidamente los algoritmos de recomendación, recopilara los comentarios de los usuarios y ajustara los modelos. Además, la planificación del Sprint permitió integrar los resultados de las pruebas A/B, la evaluación métrica de los objetivos y la iteración en modelos de aprendizaje automático. La integración continua de los conocimientos mejoró los algoritmos de recomendación y se adaptó rápidamente a las preferencias de los usuarios y a la dinámica del mercado. Los procesos ágiles mejoraron la precisión y garantizaron la consideración en tiempo real de las preferencias de los clientes a la hora de ofrecer las funciones.

Los equipos aprecian cómo la metodología ágil fomenta la comunicación y el trabajo en equipo, lo que lleva a soluciones creativas y modelos de aprendizaje automático adaptables. Aunque lograr resultados rápidos en la investigación puede resultar difícil, el progreso gradual de Agile mantuvo a todos interesados.

Tiempo de investigación: El tango de la exploración ágil de datos

Ahora, hablemos de la investigación en aprendizaje automático. Los proyectos de aprendizaje automático suelen implicar una intensa investigación, en la que los equipos profundizan en los datos, los algoritmos y las pruebas. Esta naturaleza de los proyectos de datos es donde las metodologías ágiles pueden llegar a un punto muerto. La metodología ágil se basa en ciclos rápidos, pero la investigación en profundidad lleva tiempo. Es como intentar correr una maratón. Sin embargo, es posible que la necesidad de una experimentación y un análisis exhaustivos no se alinee perfectamente con el enfoque acelerado de Agile.

Para ilustrarlo, consideremos un caso de uso en el cuidado de la salud. En este escenario, un equipo se propuso implementar un modelo de aprendizaje automático para la detección temprana de enfermedades. La fase de investigación implicó una exploración exhaustiva de varias fuentes de datos médicos, la comprobación y el perfeccionamiento de los algoritmos. Los ciclos rápidos de Agile permiten realizar ajustes rápidos, pero el análisis exploratorio profundo de los datos requiere un período de tiempo prolongado.

Sin embargo, esto no significa que no puedan trabajar juntos. Simplemente significa encontrar el equilibrio adecuado. Incluya la investigación en el plan del proyecto, ajustando las prácticas ágiles para realizar inmersiones más profundas a fin de crear una relación armoniosa. El siguiente diagrama ilustra el ciclo en el que pueden interactuar juntas en el mismo flujo de trabajo.

Figura 2. Garantizar la capacidad del equipo para hacer inferencias dentro de un ciclo determinado.

Scrum con aprendizaje automático: ¿un dúo dinámico o un desafío?

Considere Scrum, un marco ágil específico, y su relación con el aprendizaje automático. Scrum divide el trabajo en ciclos de desarrollo cortos llamados sprints, cada uno de los cuales suele durar dos semanas. Además, esta estructura puede ser tanto un beneficio como un desafío para los proyectos de aprendizaje automático. Los controles periódicos y las revisiones de sprints de Scrum ofrecen oportunidades de retroalimentación, alineadas con el desarrollo iterativo del aprendizaje automático. Sin embargo, la duración fija de los sprints choca con los impredecibles plazos de investigación, lo que provoca posibles retrasos.

La adaptación de Scrum a las necesidades únicas del aprendizaje automático depende de una mayor flexibilidad en la duración de los sprints o de la incorporación de sprints centrados en la investigación. La clave es encontrar un equilibrio que permita hacer un seguimiento del progreso y, al mismo tiempo, tener en cuenta las incertidumbres inherentes a las tareas de aprendizaje automático. (¿Cómo se gestionan los proyectos de IA con Scrum?) [2]. Aplicamos los plazos para la supervisión de los modelos y el despliegue de la infraestructura a fin de alinearnos con los cronogramas predefinidos en el diseño del sistema. Sin embargo, permitimos una mayor tolerancia durante fases como el ajuste de hiperparámetros. Esto es particularmente cierto cuando los resultados y los requisitos de tiempo son menos predecibles. De este modo, podemos equilibrar la estructura y la libertad en la gestión de proyectos con la naturaleza exploratoria e iterativa del aprendizaje automático.

La flexibilidad de Scrum es crucial para gestionar datos impredecibles en un proceso de desarrollo ágil y centrado, garantizando la entrega de resultados. Garantizar otro principio ágil implica proporcionar a las personas motivadas el entorno y el apoyo que necesitan. Además, implica confiar en ellos para hacer el trabajo.

Navegando hacia el éxito: la metodología Scrum en proyectos de aprendizaje automático del mundo real

En el ámbito del aprendizaje automático, las metodologías ágiles resultan fundamentales para superar diversos desafíos y mejorar los resultados de los proyectos. En concreto, la metodología ágil en el comercio electrónico se adapta a los comentarios de los usuarios y realiza actualizaciones periódicas para ofrecer un sistema de recomendaciones dinámico y centrado en el usuario. Para la detección del fraude financiero, la naturaleza adaptativa de Agile permite a los equipos responder rápidamente a las amenazas emergentes mediante revisiones y mejoras periódicas. Del mismo modo, en la navegación autónoma de vehículos, el enfoque de desarrollo iterativo de Agile permite realizar mejoras específicas. Garantiza la adaptabilidad en diversas condiciones de conducción. Los ejemplos reales muestran que la metodología ágil impulsa el éxito del aprendizaje automático mediante la colaboración, la flexibilidad, el refinamiento y la mejora continua.

El veredicto: necesita una combinación de metodologías ágiles y aprendizaje automático, o depende

¿La metodología ágil y el aprendizaje automático son la pareja perfecta o una oportunidad perdida? Depende de la sinergia que logren. Si bien algunos equipos hacen que funcione, a otros les puede resultar difícil.

El éxito depende del proyecto, de qué tan abierto esté el equipo al cambio y de si la organización apoya la posibilidad de probar cosas nuevas. El aprendizaje ágil y automático puede ser fantástico. Pero como cualquier buena relación, necesita trabajo, hablando, y la voluntad de crecer. Los equipos deben evaluar, refinar los procesos y adaptarse con regularidad, fomentando la comunicación abierta y la mejora continua.

Avances tecnológicos, cambios en los métodos de los proyectos. Las historias sobre la metodología ágil y el aprendizaje automático siguen evolucionando. Tanto si se trata de una buena combinación como de una oportunidad perdida que requiere otro escalón, una cosa es segura: va a ser interesante y llena de aprendizaje.

Referencias

• [1] ¿Qué es la metodología ágil? Explicación del desarrollo de software moderno Isaac Sacolick
  Colaborador, InfoWorld (2022)
• [2] ¿Cómo se gestionan los proyectos de IA con Scrum? Impulsado por la IA y la comunidad de LinkedIn (2022)