Pregunta falsable
La formulamos de modo que un resultado pueda refutar la hipótesis. Evitamos objetivos como mejorar la eficiencia sin una medida concreta.
Capacidad
I+D en inteligencia artificial
Investigación aplicada y desarrollo experimental en IA para retos públicos y empresariales: hipótesis, modelos, evaluación reproducible y transferencia técnica.
¿Cómo convertir un problema abierto de IA en un proyecto de I+D evaluable?
Delimitando la incertidumbre técnica, revisando métodos existentes y fijando qué experimento puede resolverla. El protocolo compara alternativas con datos representativos y criterios decididos de antemano. Sus resultados permiten diseñar el siguiente desarrollo, preparar una integración o cerrar la línea.
Encaje
Cuándo tiene sentido investigarlo
- La técnica parece posible, pero no hay evidencia con los datos reales.
- Varias arquitecturas compiten y el coste de equivocarse es alto.
- Se necesita medir precisión, calibración, latencia o coste antes de integrar.
- El problema exige combinar investigación y restricciones operativas.
Alcance de una primera prueba
Qué necesitamos y qué entregamos
Este es el punto de partida para acordar el alcance. Datos, entregables y aceptación se concretan antes de iniciar la prueba.
Para empezar
- Una hipótesis cuya viabilidad esté abierta y la decisión que depende de resolverla.
- Datos autorizados, referencias existentes y restricciones de cómputo o instrumentación.
- Condiciones que justificarían continuar y resultados que obligarían a detener el experimento.
Entregables propuestos
- Protocolo con hipótesis, baseline, particiones, métricas y presupuesto experimental.
- Código, configuraciones y registro de experimentos para reproducir la comparación.
- Análisis de errores y ablaciones que separen la aportación de cada componente; alternativas descartadas y motivos.
- Informe de viabilidad con límites de los resultados y requisitos de una posible integración.
Cómo se acepta la prueba
El cierre responde a la hipótesis con evidencia reproducible. Puede concluir que la técnica no aporta valor con los datos disponibles; no se modifica el criterio después para presentar la prueba como un éxito.
Qué queda fuera
Investigar no asegura que aparezca un producto desplegable. La integración y el mantenimiento se acuerdan después de evaluar la viabilidad.
Trabajo
De la pregunta al sistema
Protocolo y baseline
Congelamos una referencia reproducible y separamos desarrollo, selección y prueba final. Cada experimento declara qué cambia, qué se mantiene y qué presupuesto de ajuste recibe; así no atribuimos a la arquitectura una mejora que procede de nuevos datos.
Registro experimental
Las ablaciones miden la aportación de cada componente. Guardamos predicciones, configuraciones y análisis de errores por episodio o grupo. Comparamos también latencia y recursos; las alternativas descartadas forman parte del informe de investigación.
Decisión de salida
El cierre puede ser industrializar, repetir con nuevos datos o detener. Las tres salidas son válidas si están justificadas.
Desarrollo y transferencia
La alternativa seleccionada se convierte en componentes con interfaces, dependencias y pruebas. Acordamos los artefactos que recibe el equipo técnico y las condiciones para reproducir e integrar el resultado.
Decisiones
Qué debe quedar acordado
- Hipótesis y medida de éxito.
- Baseline y conjunto de evaluación.
- Presupuesto de tiempo, datos y cómputo.
- Condición de industrialización o parada.
Preguntas
Qué preguntamos antes de construir
- ¿Qué resultado demostraría que la idea no funciona?
- ¿La muestra representa los casos difíciles?
- ¿La mejora compensa la complejidad añadida?
- ¿Puede otra persona reproducir el experimento?
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