Reto21dias SIMIO. Resumen del dia 1

En mi primer día abordando este reto, dediqué tiempo a definir el caso de uso y a profundizar en mi entendimiento de Simio a través de una guía para principiantes disponible en su página web. Estos son los puntos clave que pude resumir de mi estudio y las metas que me he trazado para las próximas semanas. En esencia, trabajar con Simio implica modelar el flujo de ‘entidades’, un término que se utiliza dentro del contexto de Simio para referirse a cualquier objeto que se mueve dentro de un sistema, ya sea un paciente, un usuario, una pieza o un ítem. Este movimiento está limitado por los ‘recursos’, que pueden ser máquinas, puntos de atención al cliente, puntos de control, caminos, rutas, distancias, o incluso profesionales que te atienden en un proceso. La lectura también destacó los beneficios y usos de la simulación de eventos discretos. Entre estos, destacan la posibilidad de llevar a cabo pruebas en un entorno controlado sin afectar el entorno real, la capacidad de visualizar las cosas y usar estas visualizaciones como herramientas de comunicación, y la utilidad para la mejora continua de procesos. Un punto crítico que se mencionó es que cuanto más complejo se vuelve un sistema, menos intuitivo es comprender cómo funciona. Cambiar pequeñas cosas puede tener un impacto significativo, a veces de maneras que podrían no ser evidentes inicialmente. Por ejemplo, la inclusión de variabilidad o elementos aleatorios puede generar cambios drásticos en determinados indicadores, como el tiempo de espera. Además de leer y aprender, también creé mi primer modelo en Simio, que incorpora dos eventos aleatorios: el tiempo entre llegadas y los tiempos de atención. Mis metas para los próximos 21 días incluyen aprender a almacenar los valores de las distribuciones como parámetros, lo que permitiría crear experimentos de manera más fácil, sin tener que cambiar el modelo. También me gustaría aprender a guardar en una variable los resultados que me interesan, que no son necesariamente los que aparecen en los informes estándar de Simio. Además, deseo poder mostrar estas variables de resultado en una gráfica, para ver cómo evolucionan a lo largo del tiempo. Finalmente, me gustaría personalizar la apariencia de las entidades o recursos utilizando iconos 3D.

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Reto21dias SIMIO. Descripción del objetivo

Durante los próximos 21 días, me embarcaré en un reto que consiste en dedicar 21 horas a explorar y entender el uso de Simio, una herramienta de software de simulación para desarrollar gemelos digitales. Mis metas para este periodo son principalmente aprender a utilizar Simio, una herramienta de simulación de eventos discretos, y crear tres laboratorios virtuales que simulan un proceso con eventos discretos. Mi plan consiste en replicar el mismo proceso de simulación utilizando tres herramientas diferentes: Simio, R y Python. Con las bibliotecas disponibles para R y Python, busco analizar y comparar las ventajas y desventajas de cada herramienta. Una limitación clave que enfrento es la falta de una necesidad específica para simular un proyecto o proceso en particular. Aunque esto me proporciona cierto grado de libertad, también reduce mi compromiso con el proyecto. Anticipo que las 21 horas que tengo planeado dedicar a este reto, posiblemente solo me permitirán completar la parte relativa a Simio. Sin embargo, esto es algo que se confirmará con el tiempo.

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Reto21Dias IA generativa. Resumen dia 2

En el segundo día, continué trabajando en los casos de uso que había planteado en el primer día. Comparé mis casos de uso con los presentados en la charla del Microsoft Innovation Summit el 5 de julio. Durante este proceso, revisé mis notas y encontré similitudes y diferencias respecto a lo que se había discutido en la conferencia.

Los casos de uso que planteé se centran en el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial (AI) para realizar múltiples tareas, sin necesidad de alterar el entrenamiento del motor de lenguaje natural. Durante la conferencia, se expusieron varios ejemplos de aplicaciones de AI que siguen un esquema similar. Entre ellos, el Copilot de Microsoft, que permite la creación de texto basado en un contexto determinado, o la creación de ofertas para clientes basadas en un catálogo de productos y un roadmap empresarial.
Estos ejemplos, y otros similares, demuestran que la IA generativa basada en texto puede desempeñar diversas funciones, muchas de las cuales se alinean con los casos de uso que planteé.
Entre los ejemplos que se mostraron durante la conferencia, destaco lo siguientes:
Repsol ha desarrollado un bot de gestión documental que encuentra respuestas en una base de conocimientos compuesta por documentos en Word y PDF.
Técnicas Reunidas ha desarrollado una plataforma que le permite encontrar el documento relevante a una pregunta y luego proporcionar información relevante dentro de ese documento.
Además, durante la conferencia se mostraron ejemplos de clasificación de texto basados en características o temas específicos, una tarea que también forma parte de mis casos de uso. Un ejemplo de National Netherlands involucra la transcripción automática de llamadas de teléfono y la clasificación automática de correos electrónicos.
En resumen, mi segundo día de trabajo me permitió confirmar que los casos de uso que planteé son viables, ya que existen ejemplos de empresas que están implementando estrategias similares. Sin embargo, una pregunta que aún queda por responder es cuánto costaría desarrollar estas soluciones, teniendo en cuenta que los proyectos que se mostraron durante la conferencia fueron realizados con la ayuda de consultoras, que suelen tener precios elevados.
A pesar de algunas dificultades, como no poder registrarme exitosamente en Azure, estoy satisfecho con el progreso que logré durante el segundo día. En los días siguientes, planeo continuar investigando y profundizando en los temas que identifiqué durante este día.

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Reto21dias IA generativa. Descripción de casos de uso

Os presento un proyecto de 21 horas en 21 días para explorar cómo funciona la inteligencia artificial generativa utilizando modelos de lenguaje. Voy a probar varios casos de uso utilizando plataformas como Chat GPT, Claude, y Llama, dentro del contexto de poe.com.

El primer caso de uso es alimentar un chat con un contexto dado y poder interrogar al bot dentro de ese contexto. Voy a probar diferentes tipos de documentos para ver cuánto contexto puede manejar cada plataforma.

El segundo caso de uso es clasificar documentos en diferentes tipos utilizando el modelo de lenguaje natural por defecto de la plataforma. Quiero probar cuántos textos son necesarios para alimentar el contexto para que la clasificación sea fiable y si es posible obtener la probabilidad de pertenencia a cada uno de los tipos. Una variante de este caso es identificar los criterios que diferencian un tipo de otro utilizando un conjunto de documentos y que sea la plataforma la que los identifique en función de los temas que tocan esos documentos. La salida esperada es la probabilidad de que un nuevo texto sea de un tipo u otro (por ejemplo, interesa o no interesa).

Por último, quiero comparar cómo funciona Chat GPT4 respecto a Poe.com a la hora de resolver estos casos de uso y ver cuál de las dos plataformas encaja mejor.

En el futuro, fuera de este reto de 21 horas, quiero programar directamente con Python utilizando las APIs de Chat GPT o de Anthropic (Claude) directamente para pasarle los parámetros y que sean procesados.

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