Cómo el desarrollo de IA experimental califica para la I+D+i y cómo presupuestarlo

Uno de los sectores de innovación más prolíficos entre las empresas canadienses es actualmente la inteligencia artificial experimental, aunque la mayoría de ellas no se han dado cuenta de que gran parte de su trabajo puede cubrirse mediante I+D+i.

En las situaciones en las que los equipos están desarrollando nuevos modelos, experimentando con nuevos métodos de datos o intentando superar las limitaciones técnicas del aprendizaje automático, tienden a participar en el tipo de exploración sistemática que el programa fue diseñado para promover.

La comprensión de cómo tales esfuerzos son consistentes con las disposiciones de elegibilidad permite a las organizaciones recuperar una cantidad significativa de sus gastos de desarrollo y seguir siendo innovadoras a un nivel competitivo.

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Contexto de SRED

El programa SRA & ED tiene como objetivo incentivar a las empresas que asumen la incertidumbre tecnológica y se esfuerzan por resolverla mediante una experimentación bien organizada. En inteligencia artificial, existe incertidumbre cuando los creadores no están seguros de que un modelo pueda alcanzar cierto grado de calidad, escalabilidad o eficacia con las técnicas actuales. Al formular hipótesis diseñadas por equipos, realizar ciclos de entrenamiento y aprender qué ha fallado para poder mejorar un sistema, los equipos utilizan el mismo proceso científico que reconoce el programa.

Si el proyecto se llama IA o no no es lo más importante, sino si va más allá de lo que se considera una práctica común en el campo. Hackear algoritmos familiares para afectar algoritmos conocidos e implementar un programa no suele calificar como lo hacen los intentos de desarrollar nuevas arquitecturas, optimizar nuevas canalizaciones de datos o ampliar los límites del comportamiento del modelo. Cuando estas actividades se documentan adecuadamente, se clasifican claramente como... SRED trabajo elegible y puede ayudar a realizar afirmaciones técnicas sólidas.

Criterios técnicos

Para que se considere desarrollo experimental de IA, debe existir un problema tecnológico específico que no se pueda resolver con información fácilmente accesible. Esto puede incluir el entrenamiento de modelos con datos no estandarizados, el diseño de sistemas que aprenden de forma diferente o la obtención de niveles de rendimiento que actualmente no están disponibles en las herramientas disponibles. Debe centrarse en la creación de nuevos conocimientos técnicos y no simplemente en proporcionar un producto al cliente o mejorar la experiencia del usuario.

Este enfoque disciplinado también debe seguirse durante el proceso de desarrollo. Los equipos deben poder demostrar cómo diseñaron los experimentos, experimentaron con diversos enfoques y analizaron los resultados. Los registros de ejecución del entrenamiento del modelo, la documentación de control de versiones y la documentación técnica interna contribuyen a demostrar que el trabajo fue una investigación. Estos documentos convierten la actividad diaria de desarrollo en evidencia realista de innovación experimental en el marco de la I+D+i.

Alcance financiero

Una vez identificados los requisitos, es momento de determinar qué costos son reclamables. Durante el desarrollo de IA, los salarios de ingenieros, científicos de datos y líderes técnicos pueden representar la mayor parte del gasto aceptable. Siempre que el tiempo empleado en el modelo... design, la experimentación, la preparación y el análisis de datos se cuentan generalmente cuando ayudan directamente al trabajo de calificación.

Además de los salarios, se pueden deducir algunos gastos generales y materiales. El proceso experimental puede vincularse con los recursos de computación en la nube utilizados en el proceso de entrenamiento y prueba de modelos, herramientas de software especializadas y el coste de adquisición de datos. Cuando estos costes se registren debidamente y se vinculen a las actividades que los justifican, se incluirán en una declaración integral que explique el coste real de la innovación.

Planificación presupuestaria

La IA experimental que implicaría la presupuestación de I+D+i requiere un cambio en el enfoque de la planificación y el seguimiento de proyectos. Las empresas tienen la ventaja de acumular incentivos fiscales en sus previsiones financieras, en lugar de considerarlos como algo secundario. Los líderes pueden estimar el porcentaje de proyectos que implicarán experimentación elegible, calcular los créditos recuperables y reevaluar las decisiones de gasto.

Este método permite a las empresas asumir un mayor número de riesgos técnicos sin exponerse innecesariamente a riesgos financieros. Si se prevé que los créditos cubran parte de los gastos de desarrollo, la dirección puede dedicar recursos adicionales a resolver los problemas más complejos. Esto, a largo plazo, reforzará mutuamente la innovación y la sostenibilidad financiera.

Métodos de seguimiento

Una presupuestación adecuada requiere un seguimiento adecuado del tiempo y los costos durante el ciclo de vida del proyecto. Se espera que los desarrolladores registren el tiempo dedicado a tareas experimentales específicas y no a categorías generales del proyecto. Esto simplifica enormemente la identificación de los esfuerzos que cumplen los requisitos y garantiza que las reclamaciones estén respaldadas por una amplia documentación.

Este nivel de detalle también debería estar acorde con los sistemas financieros. Los experimentos que respaldan deberían estar vinculados al coste de la nube, las licencias de software y los gastos de datos. Al unir al personal financiero y técnico y mantener esta estructura, el proceso de reclamaciones de fin de año es mucho más eficaz y menos estresante.

Gestión de riesgos

La dificultad para distinguir entre el desarrollo regular y el trabajo experimental es uno de los mayores riesgos al solicitar I+D+i en trabajos de IA. No todas las líneas de código escritas en un proyecto de IA son elegibles, y reportar demasiado trabajo puede dar lugar a auditorías y modificaciones. Las actividades técnicas deben revisarse cuidadosamente para garantizar que solo se consideren los costos relevantes.

La otra amenaza es la documentación ineficaz. Los registros de calidad pueden arruinarse incluso en casos de verdadera incertidumbre y experimentación. Cuando la documentación se integra en la vida diaria, los equipos salvaguardan el valor de su trabajo y ofrecen los datos que sustentan su recuperación financiera.

Valor estratégico

Aprovechar la I+D+i la convierte en algo más que una simple exención fiscal y se convierte en una estrategia de crecimiento. Los proyectos de inteligencia artificial que podrían resultar excesivamente costosos o arriesgados pueden seguir adelante, ya que se cubrirá parte del coste. Esto permite a las empresas aventurarse en nuevos mercados, crear tecnología propia y adelantarse a la competencia.

A largo plazo, esta estrategia crea una cultura de experimentación, que es precisamente lo que se adapta al desarrollo de la inteligencia artificial. Los equipos estarán más dispuestos a probar ideas ambiciosas al comprender que es posible obtener formación técnica y beneficios económicos. De este modo, la I+D+i no solo impulsa proyectos individuales, sino también la capacidad de innovación a largo plazo de la organización.

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