Cómo crear aplicaciones con IA: guía completa

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que vivimos y trabajamos, integrándose en todo, desde búsquedas online hasta interacciones por correo electrónico. A medida que la IA se arraiga más en nuestra vida diaria, las expectativas de los clientes evolucionan y ahora buscan experiencias más rápidas, intuitivas y altamente personalizadas.

Para mantenerse al día, el 97 % de los ejecutivos sienten una necesidad urgente de adoptar e integrar herramientas de IA . A medida que las ventajas de la IA se vuelven cada vez más claras, más empresas están, no solo desarrollando aplicaciones impulsadas por IA, sino también están utilizando la IA en el proceso de creación de aplicaciones en sí.

En este artículo, profundizaremos en lo que implica el desarrollo de la IA, las prácticas recomendadas para crear aplicaciones con IA y lo que depara el futuro para la IA en el ámbito de la creación de aplicaciones.

La creación de aplicaciones con IA es el proceso de creación de aplicaciones que integran inteligencia artificial para realizar tareas que tradicionalmente requerían inteligencia humana. Los equipos de desarrollo aprovechan las herramientas pro-code, low-code y no-code, que a menudo ya incorporan IA, para agilizar y acelerar el proceso.

Estas aplicaciones impulsadas por IA se basan en algoritmos avanzados, modelos de aprendizaje automático, grandes modelos de lenguaje (LLM) y análisis de datos para automatizar los flujos de trabajo, mejorar las experiencias de los usuarios y ofrecer información inteligente basada en datos.

Algunas de las características clave de las aplicaciones de IA incluyen:

• Integración de IA: las aplicaciones de IA incorporan capacidades como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión artificial, el análisis predictivo y/o el aprendizaje automático para crear aplicaciones más inteligentes y eficientes.
• Automatización y eficiencia: al automatizar tareas repetitivas, las aplicaciones de IA pueden mejorar significativamente la productividad y la eficiencia operativa.
• Personalización: las aplicaciones de IA pueden analizar los datos de los usuarios para proporcionar recomendaciones, contenido e interacciones personalizadas.
• Toma de decisiones basada en datos: estas aplicaciones utilizan grandes conjuntos de datos para identificar patrones, predecir resultados y ayudar a tomar decisiones comerciales más informadas.

Es probable que ya se haya encontrado con algunas aplicaciones de IA como:

• Asistentes de voz: aplicaciones como Siri, Alexa y Google Assistant usan NLP para comprender y responder a las consultas de los usuarios.
• Herramientas de reconocimiento de imágenes: aplicaciones como Google Photos o el software de reconocimiento facial utilizan la visión artificial para la identificación y la organización.
• IA generativa: aplicaciones como ChatGPT utilizan grandes modelos de lenguaje para escribir contenido, responder a indicaciones e interactuar con los usuarios.
• Análisis predictivo: las aplicaciones financieras impulsadas por IA brindan previsiones y recomendaciones de inversión basadas en datos de los usuarios.

Los pasos clave en la creación de aplicaciones con IA incluyen:

• Identificar el problema: comience por identificar el resultado deseado de la aplicación.
• Poner sus datos en orden: determine de dónde provienen los datos y cómo entrenará la IA, si quiere hacerlo usted mismo.
• Incorporar salvaguardas de seguridad y privacidad de datos: tenga en cuenta la seguridad desde el principio y cree la aplicación de manera que los datos de sus clientes estén protegidos.
• Usar las herramientas adecuadas: aproveche la ayuda de herramientas pro-code, low-code, no-code o de IA para crear la aplicación.
• Implementación y supervisión: pruebe y luego implemente su aplicación. A partir de ahí, supervise su rendimiento y ajústelo según sea necesario.

La creación de una aplicación de IA puede llevar desde unas pocas horas hasta unas pocas semanas, meses o más. Esto depende de varios factores, que incluyen la calidad y disponibilidad de los datos, si está usando código nuevo o personalizado y la complejidad de la aplicación. Otros factores clave que influyen en el tiempo de desarrollo incluyen:

• Nivel de personalización del modelo de IA
• Conocimientos y experiencia del equipo
• Número de desarrolladores que trabajan en el proyecto
• Pruebas requeridas para garantizar la calidad
• Consideraciones éticas, de seguridad y de privacidad
• Características y funcionalidad de la aplicación

El coste de desarrollar una aplicación con IA puede variar mucho. Dependiendo de factores como:

• La complejidad de las funciones de IA (p. ej., automatización simple frente a modelos avanzados de aprendizaje automático)
• Las herramientas y plataformas de desarrollo utilizadas
• La personalización y las integraciones requeridas
• El tamaño del equipo de desarrollo

La creación de aplicaciones con IA puede ayudar a su organización a mantenerse competitiva y a la vanguardia de su sector. Además, las aplicaciones de IA pueden:

Las aplicaciones impulsadas por IA ofrecen experiencias personalizadas e intuitivas, ya que analizan el comportamiento, las preferencias y las interacciones pasadas del usuario. Esta información permite que las aplicaciones se anticipen a las necesidades de los usuarios y se adapten dinámicamente, lo que ofrece una experiencia más fluida y atractiva.

Por ejemplo, los motores de recomendación en plataformas como Netflix y Amazon sugieren contenido o productos basados en gustos individuales, lo que aumenta el compromiso y la satisfacción de los usuarios. Del mismo modo, los agentes de IA para atención al cliente brindan respuestas instantáneas a consultas comunes, lo que reduce los tiempos de espera y mejora la comodidad general de los usuarios.

Tener aplicaciones internas impulsadas por IA puede transformar la eficiencia de su lugar de trabajo, ya que permite automatizar tareas repetitivas que consumen mucho tiempo. Gracias a esto, sus empleados pueden centrarse en tareas de alto valor, como tomar decisiones estratégicas o diseñar nuevos productos. La automatización de estas tareas puede aliviar la carga de sus empleados y reducir el riesgo de errores humanos.

Además, las herramientas de análisis impulsadas por IA brindan información en tiempo real para respaldar una mejor toma de decisiones. Desde análisis predictivos para equipos de ventas hasta agentes de servicio de IA, estas herramientas brindan inteligencia procesable al instante y mejoran la productividad general.

Las herramientas de comunicación de IA simplifican aún más la coordinación del equipo con funciones como resúmenes de reuniones automatizados, priorización de tareas y sugerencias inteligentes para el flujo de trabajo. Al minimizar el tiempo que dedican a tareas administrativas, los empleados pueden colaborar de manera más efectiva y centrarse en cuestiones más significativas y estratégicas.

A la IA se le da muy bien transformar datos sin procesar en información significativa. Si integran la IA en las aplicaciones que están desarrollando, las empresas pueden aprovechar la analítica avanzada para identificar tendencias, detectar anomalías y hacer predicciones basadas en datos.

Por ejemplo, en el comercio minorista, la IA puede analizar los patrones de compra para optimizar la gestión del inventario y pronosticar tendencias futuras, lo que ayuda a las empresas a decidir qué productos priorizar y cuáles dejar de vender. En la atención sanitaria, las aplicaciones impulsadas por IA analizan los registros de los pacientes para recomendar tratamientos personalizados, mientras que en finanzas, detectan fraudes al identificar patrones de transacciones inusuales.

Si aprovechan la IA, las organizaciones pueden convertir los datos existentes en información procesable, tomar decisiones más inteligentes y mejorar la eficiencia operativa.

Si está creando una aplicación de IA, estos son algunos de los pasos generales que debe seguir:

El objetivo es crear una aplicación donde la IA brinde ventajas únicas para sus clientes o empleados. Determine cómo las funciones de IA, como la personalización, la predicción o la automatización, podrían servirle para cumplir con sus objetivos comerciales.

Comenzar con un propósito claro ayuda a que su proceso de desarrollo se mantenga enfocado y le garantiza que el tiempo que dedique a crear modelos de IA aportará valor a su empresa.

La IA prospera con los datos, por lo que recopilar conjuntos de datos relevantes y de alta calidad es una parte fundamental del proceso de desarrollo. Por ejemplo, si está creando un motor de recomendaciones, recopile tantos datos de comportamiento de los usuarios como pueda para entrenar el modelo y usarlo.

Organice los datos, límpielos y asegúrese de que sean representativos del problema que desea resolver. Considere conectar sus datos internos con sus aplicaciones de IA para poder usar esos datos para brindarle experiencias personalizadas a sus clientes.

Proteger los datos que está utilizando para crear una aplicación de IA es vital y agregar protección desde el principio puede ayudarle a garantizar que los datos estén seguros en todos los niveles. ¿Le preocupa la privacidad y la seguridad de los datos (como los permisos y los controles de acceso) o incluso la precisión de la IA con sus datos? La creación de salvaguardas puede ayudarle a evitar estos problemas. Estas son algunas formas de añadir seguridad a su proceso de desarrollo:

• Defina la ética que utilizará su equipo al crear la aplicación de IA
• Implemente un equipo diverso que pueda verificar los sesgos de la IA

Añada una autenticación multifactor y acceso de confianza cero para evitar posibles violaciones de sus datos y asegurarse de que solo aquellos con permiso puedan acceder a ellos.

Seleccione un modelo de IA que se adapte a su caso de uso, como el NLP para chatbots o la visión artificial para el reconocimiento de imágenes. Según sus herramientas, es posible que también pueda usar algunas funciones de IA prediseñadas.

Decida si desea entrenar su propio modelo o usar uno previamente entrenado. Entrenar un modelo de IA internamente puede consumir muchos recursos, ya que garantizar la precisión y minimizar el sesgo requiere muchos datos, tiempo y experiencia. Si su empresa carece de estos recursos, optar por un modelo preentrenado con una plataforma de datos incorporada puede resultar una solución más práctica.

Si elige entrenar su propio modelo de IA, deberá establecer los parámetros, probar la precisión y ajustarlo para cumplir con las expectativas de rendimiento. Este proceso a menudo implica trabajar con científicos de datos para garantizar que el modelo se implemente y optimice de manera efectiva.

Seleccionar las herramientas adecuadas es crucial para crear una aplicación de IA de manera eficiente. En función de sus necesidades y experiencia, puede utilizar una combinación de lo siguiente:

• Plataformas low-code o no-code: acelere el desarrollo mediante el uso de interfaces de arrastrar y soltar en lugar de codificación manual. Estas herramientas permiten que usuarios sin conocimientos técnicos contribuyan y hacen que el proceso sea más accesible y colaborativo.
• Herramientas de desarrollo impulsadas por IA: la IA puede ayudar a los desarrolladores generando, completando o depurando código en segundos, lo que mejora la eficiencia y respalda tareas de codificación complejas.
• Soluciones pro-code: los lenguajes de programación tradicionales ofrecen una personalización e integración completas con los sistemas existentes, por lo que son ideales para crear aplicaciones robustas y ampliables.

Una vez que el modelo de IA esté listo, intégrelo con los sistemas front-end y back-end de la aplicación. Para no tener que comenzar desde cero, esto se puede hacer con API, como lo hace OpenAI con ChatGPT.

Realice pruebas rigurosas para evaluar tanto el resultado de la IA como la experiencia general de los usuarios. Asegúrese de que la IA se comporte según lo previsto y que se adapte a situaciones del mundo real. Las pruebas continuas y los ciclos de comentarios le ayudarán a crear aplicaciones que satisfagan las necesidades de sus usuarios.

Una vez que su aplicación de IA está activa, la supervisión continua es esencial para garantizar un rendimiento óptimo y la satisfacción de los usuarios. Recopile análisis y comentarios de los clientes para identificar áreas de mejora y lleve a cabo actualizaciones periódicas para optimizar la experiencia del usuario.

Además, priorice la supervisión de seguridad para proteger los datos confidenciales y mantener el cumplimiento de las regulaciones del sector. Las herramientas de seguridad impulsadas por IA pueden detectar anomalías, identificar amenazas y automatizar las respuestas a riesgos potenciales. Para que su aplicación no sea vulnerable a las crecientes amenazas cibernéticas, su estrategia de supervisión debe incluir auditorías y actualizaciones de seguridad periódicas.

Usar una plataforma de creación de aplicaciones empresariales con IA simplifica las complejidades de la integración de la IA en su aplicación. A menudo, estas plataformas brindan acceso a modelos de IA preconstruidos, interfaces fáciles de usar y asistencia para la implementación, lo que reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios.

Las plataformas de desarrollo de aplicaciones empresariales con IA sólidas también democratizan la capacidad de crear aplicaciones con IA, puesto que eliminan la necesidad de tener mucha experiencia en aprendizaje automático para poder crear algo funcional. Gracias a modelos preentrenados y opciones plug-and-play, estas plataformas facilitan la creación de aplicaciones de IA para personas y equipos de toda la empresa.

Seguir estas prácticas recomendadas le ayudará a crear aplicaciones de IA de alta calidad, fáciles de usar, ampliables y seguras.

La IA debe mejorar la usabilidad, no complicarla. Mantenga la interfaz intuitiva y haga que las funciones de IA sean transparentes. Haga pruebas en la interfaz de usuario para garantizar que las interacciones sean fluidas y considere añadir explicaciones sobre cómo funciona la IA, por ejemplo, cómo se generan las recomendaciones o cómo pueden los usuarios controlar la automatización impulsada por IA.

Antes del desarrollo a gran escala, cree prototipos para probar la funcionalidad y recopilar comentarios de los usuarios. La validación temprana ayuda a identificar fallos y mejorar el producto, lo que ahorra tiempo y recursos en etapas posteriores.

Las pruebas exhaustivas, incluidas las pruebas unitarias, de integración y de aceptación del usuario, son esenciales para la fiabilidad y el rendimiento. La detección y corrección temprana de errores, vulnerabilidades de seguridad y problemas de rendimiento reduce el tiempo de inactividad y garantiza una experiencia de usuario más fluida.

La seguridad debe ser una prioridad desde el principio. Implemente cifrado, API seguras, supervisión continua y auditorías periódicas para proteger los datos de los usuarios. Garantice el cumplimiento de regulaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), y adopte un enfoque de privacidad desde el diseño para priorizar el consentimiento de los usuarios y la transparencia.

La demanda de IA crecerá a medida que se expande su base de usuarios. Elija soluciones en la nube y marcos ampliables que puedan hacer frente al aumento de las cargas e interacciones de datos sin necesidad de efectuar cambios importantes en la infraestructura.

Para las aplicaciones móviles, use modelos de IA ligeros o procesamiento en la nube a fin de evitar un consumo excesivo de batería y recursos. Marcos de trabajo como TensorFlow Lite y ONNX pueden ayudar a garantizar un rendimiento eficiente de la IA en dispositivos móviles.

Dada la gran cantidad de datos confidenciales involucrados, la seguridad debería ser un aspecto fundamental de la creación de aplicaciones con IA. La adopción de un enfoque de DevSecOps, que integra la seguridad en cada fase del ciclo de vida del desarrollo, garantiza que la seguridad esté integrada en su aplicación de IA desde el principio. Estas son las claves de este enfoque:

• Integrar la seguridad desde el principio: incorpore medidas de seguridad al principio del proceso de desarrollo para identificar vulnerabilidades antes de que se conviertan en riesgos importantes. Las pruebas de seguridad automatizadas, el escaneo de código y la detección de amenazas impulsada por IA deben integrarse en el proceso de CI/CD para evaluar y abordar continuamente los problemas de seguridad durante todo el desarrollo.
• Implementar supervisión y cumplimiento continuos: dada la naturaleza confidencial de los datos procesados por las aplicaciones de IA, la supervisión de seguridad en tiempo real es fundamental. Las herramientas de seguridad impulsadas por IA pueden ayudar a detectar anomalías, prevenir violaciones de datos y garantizar que su aplicación cumpla con las regulaciones del sector, como el RGPD o la CCPA.
• Automatizar los controles de seguridad: las soluciones de seguridad impulsadas por IA pueden automatizar tareas críticas, como evaluaciones de vulnerabilidad, verificación de identidad y controles de acceso. La automatización reduce los errores humanos, mejora la seguridad y garantiza una protección constante en todas las capas de la aplicación.
• Fomentar la colaboración entre equipos: DevSecOps promueve la colaboración entre los equipos de desarrollo, seguridad y operaciones. Esto garantiza que la seguridad se tenga en cuenta desde el principio en el diseño de modelos de IA, API y procesos de gestión de datos, en lugar de añadirse más tarde.
• Invertir en formación continua en seguridad: los equipos de desarrollo de IA deben mantenerse al día de las crecientes amenazas, las prácticas éticas de IA y los estándares de codificación segura. Las sesiones de formación periódicas ayudan a fomentar una cultura de seguridad proactiva y garantizan que su equipo esté equipado para manejar los riesgos emergentes.

La IA también puede revolucionar la forma en que crea sus aplicaciones y ayudarle a crear nuevos productos rápidamente y con menos errores humanos. Al integrar herramientas impulsadas por IA y automatización en el proceso, sus equipos de desarrollo pueden acelerar los flujos de trabajo, mejorar la calidad del código y reducir el esfuerzo manual:

• Generación de código impulsada por IA: la creación de aplicaciones con IA mejora la eficiencia al automatizar procesos complejos. Las herramientas de codificación de IA pueden predecir la siguiente línea de código, generar código repetitivo y refactorizar el código existente para un mejor rendimiento.
• Pruebas y depuración automatizadas: la IA acelera las pruebas detectando errores, generando casos de prueba y prediciendo posibles defectos en función de datos anteriores.
• DevOps mejorado con IA: la automatización impulsada por IA optimiza los procesos de CI/CD mediante la predicción de errores de compilación, la automatización de implementaciones y la asignación dinámica de recursos. Esto conduce a ciclos de lanzamiento más rápidos y aplicaciones más estables.
• NLP para el análisis de requisitos: el NLP impulsado por IA extrae información práctica de historias de usuarios, comentarios y documentación para garantizar que la aplicación esté alineada con los objetivos comerciales. También puede automatizar las tareas de documentación.
• Mejoras de seguridad impulsadas por IA: la IA mejora la seguridad, puesto que identifica vulnerabilidades, lleva a cabo auditorías de seguridad automatizadas y reduce los errores de supervisión humana.
• Análisis predictivo para la gestión de proyectos: la IA analiza los datos de proyectos anteriores para estimar los plazos, identificar riesgos y optimizar la asignación de recursos, lo que guía a los equipos de desarrollo por el buen camino.

Una preocupación común es que la IA llegue a reemplazar a los desarrolladores de software, haciendo que la creación de aplicaciones sea completamente automatizada, como algo sacado de una película de ciencia ficción. Sin embargo, la realidad es mucho más equilibrada: la IA está transformando el papel de los desarrolladores, no reemplazándolo.

Ahora muchas organizaciones pretenden que la IA sirva como un poderoso asistente capaz de automatizar tareas de codificación repetitivas, sugerir optimizaciones y acelerar el desarrollo. Mientras tanto, los desarrolladores humanos continúan brindando creatividad, habilidades para resolver problemas y una toma de decisiones estratégica, áreas donde la IA aún se queda corta.

Al combinar la experiencia humana con las capacidades de automatización de la IA, los desarrolladores pueden trabajar de manera más eficiente, centrarse en la innovación y crear mejores aplicaciones más rápido. En lugar de reemplazar a los desarrolladores, la IA mejorará su productividad y ampliará las posibilidades del desarrollo de software.

La IA ha revolucionado múltiples sectores al impulsar la innovación, aumentar la eficiencia y mejorar las experiencias de los usuarios. Estas son algunas historias de éxito que destacan el impacto de las aplicaciones impulsadas por IA:

Las aplicaciones de IA, como IBM Watson Health, han redefinido la atención sanitaria mediante el análisis de grandes cantidades de datos de salud que ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades. La capacidad de Watson para procesar datos no estructurados ayuda a los hospitales a mejorar la precisión de los diagnóstico y los resultados de los pacientes.

De hecho, los clientes de Watson redujeron sus búsquedas de códigos médicos en más del 70 % con herramientas impulsadas por IA , lo que agilizó los procesos y ahorró tiempo. Las herramientas de diagnóstico impulsadas por IA han tenido especial éxito en la detección de cánceres en etapa temprana y de enfermedades raras.

El motor de recomendaciones de IA de Netflix es un excelente ejemplo de personalización impulsada por IA. Al analizar los hábitos de visualización, las preferencias y las interacciones de los usuarios, la plataforma sugiere contenido adaptado a cada individuo. Este enfoque ha aumentado el compromiso de los usuarios, las tasas de retención y la satisfacción general, lo que demuestra la eficacia de la IA en la creación de experiencias de entretenimiento personalizadas.

Empresas como Uber y Lyft utilizan IA para mejorar sus plataformas de viajes compartidos. Los algoritmos de IA predicen la demanda de los pasajeros, determinan las rutas más eficientes y optimizan las asignaciones de conductores en tiempo real. Estos avances han reducido significativamente los tiempos de espera, han incrementado la eficiencia operativa y han contribuido a la expansión global del servicio.

La IA ha transformado plataformas inmobiliarias como Zillow, que utiliza el aprendizaje automático para generar valoraciones de propiedades altamente precisas. También genera recorridos virtuales que permiten a los potenciales compradores explorar propiedades de forma remota. Esta innovación ha hecho que las búsquedas de viviendas sean más cómodas y basadas en datos, lo que ayuda a que los compradores estén más familiarizados con las propiedades antes de visitarlas en persona.

A medida que la IA continúa evolucionando, más aplicaciones integrarán funciones impulsadas por IA para crear experiencias de usuario más inteligentes y personalizadas. Estas son las tendencias clave que darán forma al futuro de la creación de aplicaciones con IA:

Los desarrolladores se centrarán en modelos de IA que analizan las interacciones de los usuarios en las aplicaciones y las páginas web para ofrecer experiencias más relevantes y personalizadas. Los algoritmos avanzados de IA personalizarán los flujos de contenido, los resultados de búsqueda y las recomendaciones en función de los comportamientos de navegación, las interacciones pasadas y las tendencias de uso, lo que hará que la experiencia de cada usuario sea más intuitiva y atractiva.

Las plataformas de desarrollo no-code y low-code serán cada vez más comunes, lo que permitirá que personas con poca o ninguna experiencia técnica creen aplicaciones con IA. Estas plataformas simplifican la integración de la IA al proporcionar herramientas de arrastrar y soltar, lo que hace que la creación de aplicaciones con IA sea más accesible para empresas y usuarios que no sean expertos en desarrollo.

Más empresas integrarán agentes de IA en sus flujos de trabajo para automatizar procesos, ayudar a los equipos de desarrollo y mejorar la eficiencia del sistema. Los agentes de IA, como Agentforce , están diseñados para crecer a través de aplicaciones empresariales y ayudar a las empresas a optimizar el desarrollo, mejorar las interacciones con los clientes y respaldar la toma de decisiones.

Si quiere crear aplicaciones y agentes impulsados por IA o mejorar su proceso de desarrollo actual, la plataforma de desarrollo de agentes y aplicaciones de IA de Salesforce proporciona una solución sólida y lista para usar en entornos empresariales. Con Salesforce puede:

• Colaborar entre departamentos: permita un trabajo en equipo fluido en toda su organización con herramientas de colaboración integradas
• Configurar controles de acceso y gobernanza: garantice la seguridad, el cumplimiento y los permisos adecuados para las aplicaciones y los datos de IA
• Conectarse con los clientes: personalice las interacciones con los clientes y mejore el compromiso con información basada en IA
• Integrarse con sistemas y datos externos: conecte fácilmente aplicaciones de IA a plataformas y fuentes de datos de terceros
• Acelerar el desarrollo: utilice objetos personalizados, la automatización procesos Lightning y el generador de aplicaciones Lightning para acelerar la creación de aplicaciones con IA

Con esta solución, su empresa puede mantenerse al día con la IA y adelantarse a la competencia, a medida que desarrolla aplicaciones de manera rápida y efectiva. Si opta por las soluciones de desarrollo de aplicaciones personalizadas de IA de Salesforce, los precios variarán según el plan que seleccione y la cantidad de usuarios que desee.

Obtenga más información sobre el desarrollo de agentes y aplicaciones de IA en Salesforce Platform y comience a crear aplicaciones con IA con esta guía.