Con la reciente escasez de mano de obra en Japón, muchas empresas han encontrado dificultades para conseguir personal suficiente. Para abordar estos problemas (y también mejorar la eficiencia operativa y las experiencias del cliente), muchas empresas ahora están interesadas en el desarrollo de aplicaciones de IA.

Para desarrollar una aplicación de IA, es importante entender cómo prepararse y por dónde empezar.
En este artículo, explicamos las consideraciones clave del desarrollo de aplicaciones de IA en Japón, incluidos el proceso básico de desarrollo, los métodos de desarrollo principales, las habilidades necesarias y las estimaciones de costes.

Conclusiones clave

• Al desarrollar una aplicación de IA, las empresas pueden usar modelos de IA e interfaces de programación de solicitudes de acceso (API) de IA para implementar funciones que den soporte a las operaciones de la empresa, permitan el análisis de datos y mejoren las experiencias de los clientes.
  
• Las empresas pueden desarrollar aplicaciones de IA mediante el uso de herramientas con poco código o sin código, API de IA, frameworks y modelos preentrenados, lo que les permite desarrollar aplicaciones de IA sencillas sin experiencia en desarrollo especializada.
  
• Es importante seleccionar funciones de IA que se adapten al propósito de la aplicación, organizar los datos, realizar pruebas, mejorar la precisión y aplicar mejoras tras el lanzamiento.
  
• Al ofrecer o vender aplicaciones de IA en Japón, es importante tener en cuenta aspectos como la protección de los datos personales, los derechos de autor y la Ley de Transacciones Comerciales Especificadas de Japón.
  
• Los costes de desarrollar una aplicación de IA varían en función de su escala y de sus funciones. Pueden ir de aproximadamente 500.000 ¥ a 5.000.000 ¥ para una aplicación sencilla, mientras que un sistema de IA a gran escala puede costar decenas de millones de yenes o más.
  

¿Qué es el desarrollo de aplicaciones de IA?

El desarrollo de aplicaciones de IA es el proceso de crear solicitudes de acceso que incorporan modelos de machine learning (ML) e IA. El desarrollo de aplicaciones de IA es ahora extremadamente diverso y se ha adoptado de manera generalizada en una gran variedad de campos, que incluyen la detección de fraude, el análisis de riesgos, la previsión de la demanda, la personalización y los agentes de IA.

A diferencia de las aplicaciones tradicionales que operan de un modo establecido en una lógica predefinida, las aplicaciones de IA utilizan modelos de IA e interfaces de programación de solicitudes de acceso (API) para ofrecer funciones avanzadas, como la predicción, el análisis y el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Por lo tanto, durante el proceso de desarrollo, es importante incorporar un diseño de datos que produzca resultados precisos y ofrezca mejoras continuas tras el lanzamiento.

Con la creciente disponibilidad de herramientas sin código y API que utilizan funciones de IA, los particulares pueden desarrollar aplicaciones de IA. Con la adopción generalizada de las interfaces de usuario (UI) de búsqueda y para chatear con IA, también hay un énfasis creciente en el diseño de contenido y la usabilidad que tienen en cuenta la optimización para la IA (AIO).

Métodos principales para el desarrollo de aplicaciones de IA

Aunque «desarrollo de aplicaciones de IA» es un término amplio, hay diversos enfoques para crear aplicaciones de IA. Las habilidades necesarias, los costes y los niveles de flexibilidad varían en función del método de desarrollo.

Herramientas sin código y con poco código

Con herramientas sin código y con poco código, puedes desarrollar una aplicación de IA con unos conocimientos limitados de programación. Muchas de estas herramientas permiten a los desarrolladores crear pantallas y funciones de forma intuitiva mediante interfaces de arrastrar y soltar. Puedes utilizar estas herramientas para desarrollar prototipos y aplicaciones de IA a pequeña escala.

API

Al usar API de IA, como la API de Gemini y la API de OpenAI, puedes integrar diversas funciones de IA en tu aplicación, que incluyen la detección de fraude, el análisis de datos y las funciones de un agente de IA. Otra ventaja es el desarrollo rápido y sencillo, ya que las API utilizan servicios de IA existentes.

Bibliotecas y frameworks de IA

Puedes crear y entrenar modelos de IA mediante el uso de bibliotecas y frameworks de IA, como TensorFlow, PyTorch y MXNet. Aunque este método ofrece un alto grado de flexibilidad, también requiere conocimientos de programación y ML.

Modelos de IA existentes

Al usar modelos de IA preentrenados y machine learning automatizado (AutoML), puedes implementar funciones de IA sin tener que desarrollar modelos de IA desde cero. Por ejemplo, puedes adaptar modelos de IA existentes para las necesidades específicas de tu empresa mediante el aprendizaje por transferencia. La ventaja de este método es que puedes desarrollar una aplicación de IA con costes y tiempo de desarrollo bajos.

Pasos básicos del desarrollo de aplicaciones de IA

Los pasos más importantes a la hora de desarrollar una aplicación de IA incluyen seleccionar las funciones de IA que se adaptan a tus necesidades, diseñar estructuras de datos y evaluar la precisión. Sin embargo, con la reciente popularidad de las herramientas sin código y las API de IA, cada vez es más fácil desarrollar aplicaciones de IA sin experiencia en desarrollo especializada. A continuación, hablamos del proceso básico de desarrollo de aplicaciones de IA.

Determinar la finalidad y el método de desarrollo de la aplicación

La tecnología de IA necesaria varía en función de las funciones que quieras implementar. Aclara lo que quieres conseguir con tu aplicación de IA.

Puedes crear algunas aplicaciones usando herramientas sin código o API de IA. Otras requieren marcos de trabajo de IA o modelos personalizados. Valora las funciones que quieres implementar, el alcance del desarrollo y tu nivel de conocimientos, y elige el método de desarrollo que más te convenga.

Desarrollar y probar a pequeña escala

A la hora de desarrollar una aplicación de IA, lo mejor es empezar a pequeña escala para mantener bajos tanto los costes de desarrollo como los riesgos. En lugar de implementar todas las funciones desde el principio, introduce la IA en un ámbito limitado, como funciones específicas o determinadas operaciones. De este modo, resultará más fácil implementar mejoras.

Recopilar los datos

La calidad de los datos que se introducen en la IA es importante. Puesto que los sesgos y los prejuicios de los datos pueden afectar a las predicciones de la IA, es importante asegurarse de que los datos no estén sesgados hacia una información concreta.

También es importante excluir los datos innecesarios a la hora de recopilar información en función del uso previsto de la aplicación de IA. Los datos innecesarios pueden incluir datos de los clientes, datos de los productos e historiales de peticiones de información. Organiza los datos en un formato del que la IA pueda aprender y analizar fácilmente.

Además, asegúrate de diseñar reglas para la generación de instrucciones y respuestas para mejorar la precisión de la IA.

Realizar pruebas y mejorar la precisión

Es importante usar las aplicaciones de IA y probarlas y mejorarlas de forma reiterada tras la etapa de desarrollo. Revisa las respuestas y predicciones de la IA para verificar que las respuestas y los resultados sean correctos y naturales.

Además, revisa las instrucciones y los datos, y ajusta el modelo de IA en función de los patrones de consumo. En ocasiones, la IA puede generar información incorrecta que suena natural. Asegúrate de ejecutar comprobaciones de forma periódica.

Habilidades y conocimientos necesarios para el desarrollo de aplicaciones de IA

A la hora de desarrollar una aplicación de IA, los conocimientos de programación e IA pueden facilitar el proceso. Sin embargo, el nivel de conocimientos necesario varía en función del método de desarrollo. El mejor enfoque es decidir qué método usar en función de los objetivos de tu empresa.

Programación

A la hora de desarrollar una aplicación de IA, tener conocimientos de programación resulta útil para implementar funciones de IA e integraciones de API.

Python se ha convertido en el principal lenguaje utilizado en el desarrollo de la IA porque es fácil de escribir y ofrece una gran cantidad de bibliotecas orientadas a la IA. Tener conocimientos de JavaScript y otros lenguajes también facilitará el desarrollo de una interfaz de usuario.

Al usar servicios externos de IA, también debes tener conocimientos sobre la integración de las API, así como sobre bases de datos para gestionar los datos.

IA y aprendizaje automático

Tener unos conocimientos básicos de los modelos de IA y aprendizaje automático resulta útil para desarrollar una aplicación de IA.

Por ejemplo, las respuestas y predicciones proporcionadas por la IA varían en función de los datos que se le proporcionen. Por tanto, es importante valorar cómo organizar los datos y mejorar su precisión. Al usar IA generativa, también debes saber cómo crear instrucciones que le proporcionen las directrices adecuadas.

Consideraciones clave del desarrollo de aplicaciones de IA

Es importante tener en cuenta los siguientes puntos a la hora de desarrollar una aplicación de IA:

• Información falsa
  Los modelos de IA y los datos entrenados pueden contener información incorrecta o desactualizada, lo que podría provocar que la IA proporcionara respuestas imprecisas.
  
• Datos personales y seguridad
  Al tratar información de los clientes y datos internos, es importante tomar medidas de seguridad y proteger la privacidad.
  
• Derechos de autor y condiciones de uso
  Al usar los datos de imágenes y textos existentes, también debes tener en cuenta las leyes de derechos de autor y las condiciones de uso del servicio.
  
• Información necesaria de acuerdo con la Ley de Transacciones Comerciales Especificadas de Japón
  Si vendes aplicaciones de pago a clientes japoneses u ofreces compras integradas, también tienes la obligación de mostrar determinada información, como el nombre, número de teléfono y dirección de la empresa. Todo ello, en virtud de la Ley de Transacciones Comerciales Especificadas de Japón. Al ofrecer aplicaciones de IA en Japón, también debes cumplir con el resto de leyes y normativas aplicables en dicho país, incluida la Ley de Servicios de Pago.
  
• Tarifas de uso de la API
  Es importante tener en cuenta que muchas API de IA se ofrecen en función del uso. Por tanto, los costes operativos pueden aumentar en función del consumo.
  

Costes y tiempo estimados del desarrollo de aplicaciones de IA

Los costes y el tiempo de desarrollo de una aplicación de IA varían de forma significativa. Dependen del método de desarrollo y las funciones implementadas.

Los plazos y costes que se indican a continuación son estimaciones para desarrollar aplicaciones de IA en Japón. Pueden variar significativamente en función de las funciones de IA implementadas, la integración con sistemas externos, el volumen de datos, los requisitos de seguridad y otros factores.

Preguntas frecuentes

En esta sección, respondemos a algunas preguntas frecuentes sobre el desarrollo de aplicaciones de IA en Japón.

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