IA Reproducible: Por qué es importante y cómo mejorarla
La reproducibilidad es un aspecto fundamental de los métodos científicos, que permite a los investigadores replicar un experimento o estudio y lograr resultados consistentes utilizando la misma metodología. Este principio es igualmente vital en las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), donde la capacidad de reproducir los resultados garantiza una inference estable en los entornos del model.
- ~5% de los investigadores de IA comparten el código fuente y menos de un tercio de ellos comparten los datos de prueba en sus artículos de investigación. 1
- Menos de un tercio de la investigación en IA es reproducible, es decir, verificable. 2
Esto se conoce comúnmente como la crisis de reproducibilidad o replicación en la IA.3 Explore por qué la reproducibilidad es importante para la IA y cómo las empresas pueden mejorar la reproducibilidad en sus aplicaciones de IA.
¿Qué es la reproducibilidad en la inteligencia artificial?
La reproducibilidad de la IA es la capacidad de lograr los mismos o resultados similares utilizando el mismo dataset y el mismo algoritmo de IA dentro del mismo entorno.
- El dataset es el conjunto de entrenamiento que el algoritmo de IA utiliza para hacer predicciones.
- El algoritmo de IA consiste en el tipo de model, los parámetros y hiperparámetros del model, las características y otro código.
- El entorno se refiere al software y hardware utilizados para ejecutar el algoritmo.
Para lograr la reproducibilidad en los sistemas de IA, los cambios en los tres componentes deben ser rastreados y registrados.
¿Por qué es importante la reproducibilidad en la IA?
La reproducibilidad es crucial tanto para la investigación de IA como para las aplicaciones de IA en la empresa porque:
Para la investigación de IA / ML, el progreso científico depende de la capacidad de los investigadores independientes para escudriñar y reproducir los resultados de un estudio.4 El aprendizaje automático no puede ser mejorado o aplicado en otras áreas si sus componentes esenciales no están documentados para su reproducibilidad. La falta de reproducibilidad desdibuja la línea entre la producción científica y el marketing.
Para las aplicaciones de IA en los negocios, la reproducibilidad permitiría construir sistemas de IA que sean menos propensos a errores. Menos errores beneficiarían a las empresas y a sus clientes al aumentar la fiabilidad y la previsibilidad, ya que las empresas pueden entender qué componentes conducen a ciertos resultados. Esto es necesario para convencer a los tomadores de decisiones de escalar los sistemas de IA y permitir que más usuarios se beneficien de ellos.
¿Cuáles son los desafíos respecto a la IA reproducible?
Desafío | Ejemplo |
|---|---|
Aleatoriedad | Diferentes resultados del descenso de gradiente estocástico (SGD) en el aprendizaje profundo |
Falta de estandarización en el preprocesamiento | Diferente eliminación de palabras vacías en NLP que afecta el rendimiento del model |
Hardware/Software no determinista | Diferencias en los resultados en NVIDIA GPU vs. AMD GPU |
Ajuste de hiperparámetros | Diferencias en la tasa de aprendizaje en XGBoost que cambian drásticamente el rendimiento |
Falta de documentación/intercambio de código | Models Transformer que carecen de una implementación detallada de la normalización de capas |
Problemas de versionado | Cambios en la API de TensorFlow 1.x vs. TensorFlow 2.x que afectan la reproducibilidad |
Disponibilidad/Variabilidad del dataset | Datasets de salud patentados que no son accesibles para la replicación |
Recursos computacionales | Models de vanguardia como GPT-4 que requieren clusters masivos de GPU para replicar el entrenamiento |
Sobreajuste a conjuntos de prueba específicos | Informar resultados solo en divisiones específicas del dataset, sobreajustando a los datos de prueba |
Sesgo/Selección selectiva de resultados | Informar solo la mejor ejecución experimental sin revelar otros resultados |
1. Aleatoriedad y naturaleza estocástica de los algoritmos
Muchos models de IA, especialmente los algoritmos de aprendizaje profundo, incorporan aleatoriedad durante sus procesos de entrenamiento e inference. Por ejemplo, la inicialización aleatoria de pesos, las capas de dropout y el descenso de gradiente estocástico (SGD) contribuyen a la variabilidad incluso cuando se utiliza el mismo dataset, base de código y entorno.
Este problema es especialmente pronunciado en los Large Language Models (LLMs), como GPT-5, Gemini o LLaMA, que son inherentemente probabilísticos. Incluso cuando se les solicita con el mismo prompt y configuración, pueden generar salidas diferentes, particularmente si se ajustan los parámetros de temperatura o de muestreo top-k. Estos ajustes controlan la aleatoriedad de la generación de salida:
- Temperatura ajusta la distribución de probabilidad utilizada durante el muestreo de tokens. Una temperatura más alta (por ejemplo, 1.0) produce salidas más diversas y creativas, mientras que una temperatura más baja (por ejemplo, 0.2) produce respuestas más deterministas.
- Top-k o muestreo top-p (nucleus) controla aún más la aleatoriedad al limitar el rango de tokens considerados en cada paso.
Pedir a un LLM que resuma el mismo párrafo dos veces con una temperatura de 0.9 puede dar resúmenes significativamente diferentes. Esta variabilidad dificulta la verificación o reproducción del comportamiento del model a menos que los ajustes estén fijos y documentados explícitamente.
En aplicaciones de empresa, como el resumen de contratos, las respuestas de un chatbot o los asistentes de codificación de IA, esta imprevisibilidad plantea desafíos para la depuración, el cumplimiento y el aseguramiento de la calidad. Los equipos pueden tener dificultades para rastrear qué configuración llevó a una salida específica a menos que todos los parámetros, incluida la semilla aleatoria y la temperatura, se registren consistentemente.
Por ejemplo, el Thinking Machines Lab explicó el fallo de invarianza de lote como una fuente importante de no determinismo en la inference de LLM. Idealmente, un model debería producir la misma salida para un prompt dado, independientemente de si se procesa solo o junto con otras solicitudes. Sin embargo, los sistemas de servicio modernos agrupan dinámicamente las solicitudes para mejorar la eficiencia de la GPU, y muchos kernels de GPU varían sus patrones de ejecución dependiendo del tamaño o diseño del lote.
Debido a que las operaciones de punto flotante no son perfectamente asociativas, pequeños cambios en el orden de computación pueden alterar ligeramente los logits. Durante la decodificación, estas diminutas diferencias pueden eventualmente llevar al model a seleccionar tokens diferentes, causando salidas diferentes incluso con ajustes deterministas (por ejemplo, temperatura = 0). En efecto, el resultado del model depende de qué otras solicitudes comparten el lote, haciendo que la inference parezca no determinista.5
2. Falta de estandarización en el preprocesamiento de datos
Los pasos de preprocesamiento como el aumento de datos, la normalización y la extracción de características a menudo no se documentan ni se comparten de manera consistente. Pequeños cambios en cómo se preprocesan los datos, incluso algunos aparentemente menores como errores de redondeo, pueden conducir a resultados diferentes. Esto es particularmente cierto para el procesamiento de imágenes o las tareas de procesamiento de lenguaje natural, donde la variabilidad de los datos es alta.
3. Hardware y software no deterministas
La ejecución de los algoritmos de IA puede variar entre diferentes hardwares (CPUs, GPUs, TPUs) e incluso en el mismo hardware debido a procesos no deterministas subyacentes en las librerías. Las diferencias en las versiones de estas librerías pueden introducir una variabilidad adicional, incluso cuando el código y los datos son idénticos.
Por ejemplo, PyTorch 2.10 introdujo varias mejoras centradas en el determinismo y la depuración de problemas numéricos en los flujos de trabajo de ML modernos.
A medida que el aprendizaje por refuerzo distribuido y las pipelines de post-entrenamiento a gran escala se vuelven más comunes, garantizar la ejecución reproducible y diagnosticar la divergencia numérica sutil se ha vuelto cada vez más importante. Para abordar esto, el lanzamiento añadió nuevas capacidades de depuración como DebugMode, que rastrea las llamadas despachadas y ayuda a identificar fuentes de inestabilidad numérica durante la ejecución.6
4. Ajuste de hiperparámetros
Muchos models de IA dependen de hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote o la fuerza de regularización, que deben ser ajustados (fine-tuned). A menudo, estos no se comparten con suficiente detalle, o su selección no se explica rigurosamente, lo que dificulta la reproducción de los resultados. Además, ligeros cambios en los hiperparámetros pueden dar lugar a resultados de rendimiento muy diferentes.
5. Falta de documentación detallada e intercambio de código
Incluso cuando los artículos de investigación proporcionan código, este puede no estar completo o totalmente alineado con los resultados publicados. Algunos elementos críticos, como librerías específicas, pesos del model o pipelines de datos, podrían no ser revelados, obstaculizando la reproducción exacta.
6. Problemas de versionado
La naturaleza dinámica de los ecosistemas de software de IA significa que las librerías y los frameworks evolucionan constantemente. Un model entrenado utilizando una versión específica de una librería podría no funcionar igual cuando se ejecuta en una versión posterior, incluso si el código permanece sin cambios. Hacer un seguimiento de las versiones de todas las dependencias puede ser difícil, y el versionado a menudo está mal documentado.
7. Disponibilidad y variabilidad del dataset
Algunos datasets utilizados en la investigación de IA son patentados o no están disponibles públicamente, lo que hace imposible replicar los estudios. Incluso cuando los datasets están disponibles, puede haber variaciones debido al muestreo, las actualizaciones o las diferentes técnicas de preprocesamiento aplicadas en el momento de la investigación.
8. Recursos computacionales
Reproducir models de IA de vanguardia a menudo requiere recursos computacionales significativos, incluyendo hardware especializado como GPUs o TPUs. Los investigadores o profesionales sin acceso al mismo nivel de recursos pueden encontrar difícil replicar los resultados.
9. Sobreajuste a conjuntos de prueba específicos
En algunos casos, los models se sobreajustan inadvertidamente a conjuntos de prueba o benchmarks específicos. Cuando estos models se prueban en diferentes entornos o en datasets ligeramente alterados, los resultados pueden no generalizarse, haciendo que la reproducibilidad sea un desafío.
10. Sesgo en los informes y selección selectiva de resultados
Los investigadores pueden informar la versión con mejor rendimiento de un model después de múltiples ejecuciones sin especificar la variabilidad entre las ejecuciones o revelar el número total de experimentos realizados. Este informe selectivo sesga la reproducibilidad percibida de los resultados.
El papel de los investigadores de IA en el abordaje de la reproducibilidad
Los investigadores de IA desarrollan models de vanguardia, pero también tienen la responsabilidad de asegurar que su trabajo pueda ser verificado y confiable. A pesar de los llamados a la transparencia, muchos resultados de investigación aún se quedan cortos en la práctica:
- Un análisis de los artículos de NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) encontró que solo el 42% incluía código, y solo el 23% proporcionaba enlaces a datasets.
- La mayoría de los estudios de IA carecen de detalles suficientes para ser reproducidos independientemente, a menudo debido a una documentación inadecuada de los hiperparámetros, las condiciones de entrenamiento y los protocolos de evaluación.
- Casi el 70% de los investigadores de IA admitieron que habían tenido dificultades para reproducir los resultados de otra persona, incluso dentro del mismo subcampo.
Para superar estos problemas, la comunidad de investigación de IA debe:
- Adoptar prácticas de ciencia abierta: Compartir el código, los datos y los registros detallados de los experimentos permite la verificación por pares y la integridad científica.
- Estandarizar los informes: Seguir formatos estructurados como la Lista de Verificación de Reproducibilidad de Machine Learning ayuda a asegurar que los detalles esenciales estén documentados.
- Promover la validación interinstitucional: Fomentar la replicación independiente por parte de otros equipos de investigación ayuda a identificar la generalizabilidad y la fiabilidad.
Añadir como fuente preferida¿Cómo mejorar la reproducibilidad en la IA?
La mejor manera de lograr la reproducibilidad de la IA en la empresa es aprovechando las mejores prácticas de MLOps. MLOps implica optimizar el ciclo de vida de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con automatización y un framework unificado dentro de una organización.
Algunas herramientas y técnicas de MLOps que facilitan la reproducibilidad son:
- Seguimiento de experimentos: Las herramientas de seguimiento de experimentos ayudan a mantener un registro de la información importante sobre estos experimentos de manera estructurada.
- Linaje de datos: El linaje de datos rastrea dónde se originan los datos, qué sucede con ellos y a dónde van a lo largo del ciclo de vida de los datos con registros y visualizaciones.
- Versionado de models: Del mismo modo, las herramientas de versionado de datos ayudan a rastrear diferentes versiones de models de IA con diferentes tipos de model, parámetros, hiperparámetros, etc., y permiten a las empresas compararlos.
- Registro de models: El registro de models es un repositorio central para todos los models y sus metadatos. Esto ayuda a los científicos de datos a acceder a diferentes models y sus propiedades en diferentes momentos.
Aparte de las herramientas, MLOps también ayuda a las empresas a mejorar la reproducibilidad al facilitar la comunicación entre los científicos de datos, el personal de TI, los expertos en la materia y los profesionales de operaciones.
¿Qué significa IA fiable y cómo se relaciona con la IA reproducible?
La IA fiable se refiere a sistemas que funcionan de manera consistente y correcta bajo condiciones variadas. Esto incluye producir salidas precisas, justas y seguras en diferentes entornos y entradas de datos. Un pilar clave de la fiabilidad es la reproducibilidad, la capacidad de recrear los mismos resultados utilizando las mismas entradas y métodos, incluso cuando el sistema se despliega en nuevos contextos o por diferentes equipos.
- Consistencia entre ejecuciones: La IA reproducible garantiza que el entrenamiento o la inference repetidos bajo las mismas condiciones produzcan los mismos resultados, lo cual es crítico para validar la fiabilidad.
- Depuración y auditoría: Los sistemas fiables deben ser transparentes y responsables. La reproducibilidad permite a las partes interesadas rastrear cómo se tomó una decisión y verificarla independientemente.
- Pruebas robustas: Para garantizar la fiabilidad, la IA debe probarse bajo múltiples condiciones. La reproducibilidad permite procedimientos de prueba estandarizados para validar las afirmaciones de rendimiento.
- Construcción de confianza: Cuando los resultados pueden reproducirse consistentemente, es más probable que los usuarios y reguladores confíen en la fiabilidad y seguridad de la IA.
- Integridad científica: En la investigación de IA, la reproducibilidad es esencial para la revisión por pares y el avance. Los sistemas fiables dependen de esta base para asegurar que la solidez teórica se traduzca en una confiabilidad práctica.
Ejemplos de IA fiable
Jamba2
Jamba2 es una familia de models de lenguaje de código abierto lanzados por AI21 que priorizan la fiabilidad, la capacidad de direccionamiento y la eficiencia para aplicaciones empresariales. Los models están construidos sobre la arquitectura híbrida SSM-Transformer de AI21, que combina capas de espacio de estados (estilo Mamba) con capas Transformer para lograr un rendimiento sólido mientras se mantiene la eficiencia de memoria.
AI21 posiciona a Jamba2 como una alternativa orientada a la empresa para los models de razonamiento grandes, centrándose en respuestas precisas a preguntas, respuestas fundamentadas y seguimiento de instrucciones sin la pesada carga computacional de los tokens de razonamiento.
Su huella compacta permite a los desarrolladores ejecutar models localmente (incluso en dispositivos de consumo como teléfonos o laptops) mientras siguen soportando cargas de trabajo de producción como las pipelines de RAG y el procesamiento de documentos técnicos.7
IBM
IBM introdujo Sovereign Core como una plataforma de software “soberana por diseño y lista para la IA” que permite a las empresas y gobiernos desplegar entornos de IA con control total sobre los datos, las operaciones y la gobernanza.8
Mistral AI
Mistral AI aseguró un importante acuerdo marco de defensa francés para suministrar models de IA generativa, con el contrato especificando el alojamiento en infraestructura francesa “para preservar el control nacional sobre los datos y la tecnología sensibles”.9
Cita esta investigación
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{IA Reproducible: Por qué es importante y cómo mejorarla}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/reproducible-ai}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 23 de Junio de 2026}
}Enlaces de referencia
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I have been working on this and have achieved it with on CPU. Repeatable determinism or reproducibility is a key stone of dependable systems and when applied in convolutional network can have higher accuracy. These are some of the academically peer-reviewed publications made in the IEEE. • [1] R. Rudd-Orthner and L. Mihaylova, “Non-Random weight initialisation in deep learning networks for repeatable determinism,” in Peer Reviewed Proc. of the 10th IEEE International Conference Dependable Systems Services and Technologies (DESSERT-19), Leeds, UK, 2019. o This conference paper proved that an alternative to the random initialisation was possible and provided an almost equal performance but with reproducibility. Presented at the UK Ukraine and Northen Island IEEE branches conference in Leeds. • [2] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Repeatable determinism using non-random weight initialisations in smart city applications of deep learning,” Journal of Reliable Intelligent Environments in a Smart Cities special edition, vol. 6, no. 1, pp. 31-49, 2020. o This Journal paper enhanced the performance to an equivalent performance by using the limits from He and Xavier and made the previous reproducibility a more general case for general use, although it was limited to Dense layers. • [3] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Non-random weight initialisation in deep convolutional networks applied to safety critical artificial intelligence,” in Peer Reviewed Proc. of the 13th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSe), Liverpool, UK, 2020. o This conference paper proved an approach to Convolutional layers that as alternative to the random initialisation and provided a higher performance with reproducibility. Presented at the UK and UAE IEEE branches conference in Liverpool held virtually. • [4] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Deep convnet: non-random weight initialization for repeatable determinism with FSGM,” Sensors, vol. 21, no. 14, p. 4772, 2021. o This Journal paper extended the work into colour images proofs and used the cyber FSGM attack as a method for measuring effect in transferred learning. • [5] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Multi-type aircraft of remote sensing images: MTARSI2,” Zenodo, 30 June 2021. [Online]. Available: https://zenodo.org/record/5044950#.YcWalmDP2Ul. [Accessed 30 June 2021]. o This was the colour dataset used. • [6] R. Rudd-Orthner, “Artificial Intelligence Methods for Security and Cyber Security Systems,” University of Sheffield, Sheffield, UK, 2022. o This is the final full write up in the context and with other approaches.
I have been working on this and have achieved it with on CPU. Repeatable determinism or reproducibility is a key stone of dependable systems and when applied in convolutional network can have higher accuracy. These are some of the academically peer-reviewed publications made in the IEEE etc about Safety Critical AI. • [1] R. Rudd-Orthner and L. Mihaylova, “Non-Random weight initialisation in deep learning networks for repeatable determinism,” in Peer Reviewed Proc. of the 10th IEEE International Conference Dependable Systems Services and Technologies (DESSERT-19), Leeds, UK, 2019. o This conference paper proved that an alternative to the random initialisation was possible and provided an almost equal performance but with reproducibility. Presented at the UK Ukraine and Northen Island IEEE branches conference in Leeds. • [2] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Repeatable determinism using non-random weight initialisations in smart city applications of deep learning,” Journal of Reliable Intelligent Environments in a Smart Cities special edition, vol. 6, no. 1, pp. 31-49, 2020. o This Journal paper enhanced the performance to an equivalent performance by using the limits from He and Xavier and made the previous reproducibility a more general case for general use, although it was limited to Dense layers. • [3] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Non-random weight initialisation in deep convolutional networks applied to safety critical artificial intelligence,” in Peer Reviewed Proc. of the 13th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSe), Liverpool, UK, 2020. o This conference paper proved an approach to Convolutional layers that as alternative to the random initialisation and provided a higher performance with reproducibility. Presented at the UK and UAE IEEE branches conference in Liverpool held virtually. • [4] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Deep convnet: non-random weight initialization for repeatable determinism with FSGM,” Sensors, vol. 21, no. 14, p. 4772, 2021. o This Journal paper extended the work into colour images proofs and used the cyber FSGM attack as a method for measuring effect in transferred learning. • [5] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Multi-type aircraft of remote sensing images: MTARSI2,” Zenodo, 30 June 2021. [Online]. Available: https://zenodo.org/record/5044950#.YcWalmDP2Ul. [Accessed 30 June 2021]. o This was the colour dataset used. • [6] R. Rudd-Orthner, “Artificial Intelligence Methods for Security and Cyber Security Systems,” University of Sheffield, Sheffield, UK, 2022. o This is the final full write up in the context and with other approaches.