El Ascenso del Ingeniero de IA

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Estamos observando un cambio generacional hacia la derecha en la aplicación de la IA, impulsado por las capacidades emergentes y la disponibilidad de modelos de fundación de código abierto/API. Una amplia gama de tareas de IA que solían requerir 5 años y un equipo de investigación para lograr en 2013, ahora sólo requieren documentación de API y una tarde libre en 2023. Las capacidades emergentes están creando un nuevo título: para manejarlas, tendremos que ir más allá del Ingeniero de Prompts y escribir *software*. ¡Exploremos la amplia gama de nuevas oportunidades en la era del Software 3.0!

Shawn Swyx Wang
Shawn Swyx Wang
30 min
13 Nov, 2023

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Video Summary and Transcription

El ascenso de los ingenieros de IA está impulsado por la demanda de IA y la aparición de organizaciones de investigación e ingeniería de ML. Las startups están aprovechando la IA a través de las APIs, lo que resulta en una ventaja de tiempo de entrada al mercado. El futuro de la ingeniería de IA promete resultados prometedores, con un enfoque en la UX de IA y el papel de los agentes de IA. La equidad en la IA y los problemas centrales de la ingeniería de IA requieren esfuerzos colectivos para abordarlos. La vida cotidiana de un ingeniero de IA implica trabajar en productos o infraestructuras y lidiar con especialidades y herramientas específicas del campo.

Available in English: The Rise of the AI Engineer

1. Introducción al auge del ingeniero de IA

Short description:

Tenemos 20 minutos para cubrir el auge del ingeniero de IA. La IA es la Ley de Moore de nuestro tiempo. Las capacidades de generación de imágenes han desarrollado significativamente en los últimos años. Sin embargo, todavía queda mucho por demostrar en el campo de la IA. Los impactos a corto plazo en la IA son popularmente culpados, pero es importante seguir el dinero para determinar lo que es valioso. Jasper, imágenes generativas y chatbots son ejemplos de proyectos exitosos de IA.

Muy bien. Gracias a todos por sintonizar. Nos vemos la próxima vez. Bueno, tenemos 20 minutos para cubrir el auge del ingeniero de IA. Es una tesis que he estado desarrollando durante toda mi carrera, y me voy a centrar en los fundamentos de la ingeniería de IA. Si eres nuevo en cierto sentido, si todavía estás aquí, al menos tienes algún interés en ello, y tengo la intención de hacer justicia. Voy a ir muy rápido. Esta es la primera vez que asistes a una de mis charlas. Sabes que hablo al ritmo al que escucho los podcasts, que es a 2X y a veces a 2.5X. Todas mis notas están en mi sitio web, así como en el espacio latente si buscas el auge del ingeniero de IA. Si has estado viviendo bajo una roca, o te has sentido abrumado por demasiada información, estos son los puntos que quiero que tengas en mente. La IA es la Ley de Moore de nuestro tiempo. Estos son todos los tipos de métricas de progreso en los últimos diez a 20 años. Lo que tienes a la izquierda es la capacidad de generación de imágenes que hemos desarrollado en los últimos ocho a nueve años. Sabes, en 2014, solíamos desarrollar esto como una imagen granulada de un rostro, y ahora nos quejamos si no podemos colocar a nuestro perro en medio de una imagen generada. En el 2000, apenas resolvimos el reconocimiento de escritura a mano con el conjunto de datos MNIST, y ahora estamos en su mayoría a niveles superhumanos en bastantes capacidades humanas básicas que entendemos. Pero también ha causado mucha locura de IA. Aquí es donde tiendo a distinguirme de algunas de estas personas que exageran la IA. No encuentras a muchas de estas en la cima de la lista de personas que podrías ver en línea. Así que mucha gente está mencionando la IA y tratando de tener alguna estrategia de IA en sus llamadas de ganancias, pero hay muy, muy poco uso, en realidad, y todavía queda mucho por demostrar. Y en particular, uno de los proyectos más impactantes o más publicitados del año es Auto GPT, que si estás en el mercado de valores, te has topado con esto a lo largo de los años, pero es un caso bastante loco en Django, y es bastante loco tener eso y luego tener a otras personas también comentando que nadie está usando esto, lo cual es realmente interesante. También hay una especie de lo que llamo depresión maníaca. En el mismo mes, tienes inversores diciendo que la IA ha alcanzado su punto máximo y luego también que la IA está de vuelta, viniendo de San Francisco, es muy común tener simultáneamente la sensación de que esto es lo que estamos buscando, y que esto es lo que estamos buscando, y esto es todo impulso a corto plazo contra el telón de fondo de que estamos en un arco más largo de la historia donde simplemente estamos marchando inevitablemente hacia una especie de arranque de inteligencia digital que nos superará en nuestras vidas. Y diría que es muy popular culpar a los impactos a corto plazo en la IA, Chegg es uno de ellos, pero creo que en su mayoría, no está en todos los papeles. Tengo un resumen mensual en el espacio In en mi boletín donde recapitulo las principales cosas que debes saber como ingeniero de IA, pero realmente es solo, sigue el dinero. Eso es, sabes, es la forma menos mala de averiguar lo que es valioso que hemos desarrollado en el tiempo que la humanidad ha existido. Entonces, ¿quién está haciendo un buen trabajo? ¿Quién está realmente ganando dinero? Jasper probablemente no lo está haciendo tan bien, pero creo que mucha gente está haciendo lo mejor que puede. Así que hay mucha gente haciendo lo mejor que puede ahora, pero aún así pasaron de cero a 80 millones de ARR en dos años. Imágenes generativas, ahora supuestamente en $100 millones de ARR con un equipo de 13 personas. Y los chatbots, obviamente, OpenAI tiene mil millones de dólares solo en chat.GBT.

2. Progreso y Oportunidades en IA

Short description:

Hay un increíble progreso y entusiasmo proveniente de la IA. La IA está cambiando hacia la derecha, lo cual es un gran cambio en los últimos diez años. La primera respuesta es hacer todo lo relacionado con el aprendizaje automático. La segunda respuesta es hacer ingeniería de datos. La tercera respuesta es hacer aprendizaje automático en Coursera. Hay un espectro de roles en una organización habilitada para IA, desde el lado del aprendizaje automático hasta los ingenieros de productos y front-end.

En realidad hay un equipo de 13 personas en ese equipo. Y Danny Postma es un buen ejemplo de eso. Así que esos son solo algunos data puntos que quiero que tengas en mente, que la IA es real, la IA tiene muchas oportunidades. Hay mucho bombo, pero también hay algo de progreso real a largo plazo aquí.

Y real, como, la verdadera tesis central que quiero entregar es que hay un increíble progreso y entusiasmo proveniente de la IA en los últimos meses. Y cómo ha estado moviéndose desde React y JavaScript, justo como yo. Todo esto se resume en esta tesis, el auge del ingeniero de IA que escribí hace unos meses. Y la tesis central es que la IA está cambiando hacia la derecha.

Este es un cómic XKCD real de 2013 donde hablaban de, como, oh, si necesito hacer reconocimiento de aves, necesito cinco cien por ciento, necesito hacer reconocimiento de aves. Necesito hacer reconocimiento de aves. 17.7 por ciento de rendimiento en cero disparos hasta el estado del arte. 78 por ciento en alguna métrica. Eso es un estado muy, muy diferente de la IA tal como es hoy. De, hey, necesitas contratar a un equipo de investigación a, hey, necesitas hacer un poco de trabajo. Eso es un gran cambio en los últimos diez años. Eso es un gran, gran cambio en la IA tal como es hoy.

Entonces, la primera respuesta es hacer todo lo relacionado con el machine learning. He hecho los cursos de machine learning en Coursera, no son útiles en absoluto. La segunda respuesta es, lo siento, parece que la pantalla se ha apagado. La segunda respuesta es que deberías hacer ingeniería de data. La tercera respuesta es que deberías hacer machine learning en Coursera, no es útil en absoluto. Después de haber hecho eso, no es realmente muy útil para mí entender todo el progreso del modelo de fundación de hoy. ¿Debería hacer una pausa para recuperar la pantalla? Creo que el AVT todavía está averiguándolo. Todavía estoy tratando de averiguar qué está pasando aquí. Todavía se está reproduciendo en la pantalla de aquí. Solo voy a tratar de mantener esto en movimiento sin ayuda de la pantalla. Quiero que imagines en tu cabeza un espectro de izquierda a derecha de los roles en una organización habilitada para IA. A la izquierda tienes el lado del aprendizaje automático, y a la derecha tienes el lado del aprendizaje automático, y en el lado derecho, tienes el lado del aprendizaje automático. A la izquierda, tienes el lado del aprendizaje automático, y a la derecha, tienes el lado del aprendizaje automático. Ingenieros de productos y front-end.

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