15 habilidades subestimadas para ingenieros de IA (que se agravan con el tiempo): 1. Escribir indicaciones efectivas 2. Saber cuándo afinar o no 3. Creación de canalizaciones de ML confiables 4. Equilibrar la velocidad frente al costo frente a la precisión 5. Leer investigaciones con la mentalidad de un constructor 6. Pensar primero en las herramientas, no en el modelo primero 7. Estimación del ROI en las actualizaciones de modelos 8. Diseño de interfaces humano-IA 9. Evaluación de sistemas probabilísticos 10. Modelos de monitorización en producción 11. Planeación de fallas del modelo 12. Contenedorización de cargas de trabajo de IA 13. Gestión de versiones y reversiones de modelos 14. Optimización de los costos de inferencia de manera efectiva 15. Construir barreras éticas de IA

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