Transfer Learning: ¿riesgo o ventaja en pruebas?

En el mundo de la inteligencia artificial, Transfer Learning (aprendizaje por transferencia) ha revolucionado el desarrollo de modelos al permitir reaprovechar el conocimiento aprendido por un modelo en una tarea para aplicarlo en otra. Esta técnica es especialmente valiosa en contextos donde los datos etiquetados son escasos, costosos o difíciles de obtener. Pero en el terreno de las pruebas de software, y más específicamente cuando hablamos de sistemas basados en IA, surge una gran pregunta: ¿el uso de modelos preentrenados y Transfer Learning es una ventaja estratégica o un riesgo crítico?

¿Qué es el Transfer Learning?

En términos simples, el Transfer Learning consiste en tomar un modelo previamente entrenado (por ejemplo, para reconocimiento de imágenes) y ajustarlo para una nueva tarea (como detección de objetos en imágenes médicas). Esta capacidad de "aprender a partir de lo aprendido" reduce significativamente los tiempos y costos de entrenamiento.Según el ISTQB en su certificación AI Testing (CT-AI), el Transfer Learning es un subtema abordado dentro del uso de modelos preentrenados, los cuales pueden provenir de terceros o de proveedores externos.

¿Por qué representa una ventaja?

Desde el punto de vista de pruebas, Transfer Learning puede aportar varias ventajas claras:

• Reducción del tiempo de entrenamiento: Lo que normalmente tomaría semanas o meses, puede lograrse en días.
• Ahorro de recursos: Se minimiza el uso de grandes cantidades de datos y cómputo.
• Mejora de rendimiento: Los modelos preentrenados suelen estar optimizados y validados con grandes conjuntos de datos.

Esto facilita el testing funcional y no funcional, permitiendo realizar validaciones en menor tiempo y enfocarse en aspectos más críticos como la robustez, la explicabilidad o el sesgo.

Pero… ¿y los riesgos?

Ahí es donde la perspectiva ISTQB resulta vital. En el esquema CT-AI, se identifican riesgos clave asociados al uso de Transfer Learning:

• Falta de transparencia: No siempre se conoce cómo fue entrenado el modelo original ni qué datos se usaron.
• Propagación de sesgos: Si el modelo base tiene sesgos, estos pueden amplificarse en la nueva tarea.
• Contaminación de resultados: Al no controlar completamente el entrenamiento previo, pueden surgir comportamientos inesperados o fallos difíciles de detectar.
• Dependencia de terceros: El mantenimiento o cambios en el modelo original pueden afectar el rendimiento del sistema donde fue reutilizado.

Estos elementos aumentan la complejidad de las pruebas. El tester debe aplicar técnicas específicas como pruebas exploratorias centradas en resultados atípicos, testing basado en oráculos de referencia, o validaciones éticas de decisiones automatizadas.

Caso de uso aplicado

Supongamos que una startup de salud utiliza un modelo preentrenado de detección de tumores para una nueva aplicación móvil. El equipo de testing detecta que el modelo tiene un rendimiento irregular con imágenes de poblaciones asiáticas. Al investigar, descubren que el modelo original fue entrenado casi exclusivamente con datos de pacientes europeos. Aquí, el Transfer Learning se convierte en un riesgo que debe ser mitigado con pruebas centradas en datos demográficos diversos y técnicas de fairness testing.

Conclusión

El Transfer Learning es una poderosa herramienta en el desarrollo de sistemas de IA, pero en el contexto del testing, representa una espada de doble filo. Su uso requiere una estrategia de pruebas robusta que considere la trazabilidad del modelo original, los posibles sesgos y la validación del comportamiento en escenarios inesperados. Desde la perspectiva del ISTQB, se trata de un conocimiento esencial para testers que trabajen con IA y quieran certificar sus competencias.