Dos chatbots, dos portafolios
Un portafolio de ingeniería de IA es el trabajo que enseñas a quien contrata, y debe mostrar cómo decides. Dos personas enseñan un chatbot. Una comparte una captura de pantalla. La otra comparte una tabla de evaluación, una lista de fallos conocidos y el coste de una semana.
Quien contrata aprende mucho más de la segunda. Esta lección trata de construir ese segundo tipo de portafolio con tus proyectos finales.
Al final de esta lección
Nota
Puedo revisar un proyecto de portafolio con una lista que demuestra criterio.
Palabras clave
| Palabra | Qué significa |
|---|---|
| Portafolio | el trabajo que enseñas a quien contrata |
| Repositorio | la carpeta de archivos de un proyecto y su historial |
| README | el primer archivo que lee una visita |
| Límites conocidos | lo que el proyecto hace mal, dicho con claridad |
| Reproducible | otra persona puede ejecutarlo y obtener lo mismo |
Las celdas que rellenan los estudiantes quedan en blanco en esta vista previa.
Un README dice qué, por qué y cómo
Una visita dedica a tu repositorio uno o dos minutos. El README tiene que aprovechar ese minuto.
Di en una frase qué hace el proyecto. Di por qué lo hiciste y para quién es. Después explica cómo ejecutarlo en pocos pasos, con datos de muestra fijos, para que sea reproducible. Pon los resultados de evaluación arriba, no al final.
Ejemplo resuelto: el esquema de un README
| Apartado | Qué va debajo |
|---|---|
| Qué hace | Una frase: contesta preguntas de la plantilla con 40 documentos de normas |
| Por qué lo hice | El problema y quién lo tiene |
| Cómo ejecutarlo | Tres pasos, con los documentos de muestra incluidos |
| Resultados de evaluación | 18 de 20 bien, ningún invento, con la fecha de la ejecución |
| Límites conocidos | Va lento con documentos largos; falla con preguntas sobre tablas |
| Qué haría después | Uno o dos cambios, cada uno con su motivo |
Las celdas que rellenan los estudiantes quedan en blanco en esta vista previa.
Las evidencias y los límites demuestran criterio
Cualquiera puede decir que una función va bien. Una evidencia es una cifra que otra persona puede comprobar: una nota de evaluación, un coste, una latencia.
Los límites conocidos importan igual. Decir dónde falla tu proyecto demuestra que lo probaste. También demuestra que sabes qué arreglar después. El programa compara los apartados de un README con una lista.
Pruébalo: revisa un README
# Los apartados que tiene el README de un proyecto final.
headings = ["Qué hace", "Cómo ejecutarlo", "Resultados de evaluación"]
checklist = [
"Qué hace",
"Por qué lo hice",
"Cómo ejecutarlo",
"Resultados de evaluación",
"Límites conocidos",
"Qué haría después",
]
missing = 0
for item in checklist:
if item in headings:
print("ok ", item)
else:
print("falta ", item)
missing = missing + 1
print("Faltan", missing, "de", len(checklist))
# Añade "Límites conocidos" a headings y vuelve a ejecutar.
Seguro, honesto y tuyo
Antes de hacer público un repositorio, comprueba tres cosas. Ningún secreto: ni claves ni contraseñas, en ningún punto del historial. Ningún dato personal: usa nombres inventados y documentos de muestra.
Y que sea tuyo: di qué partes escribió un asistente y cita el código que reutilizaste. Añade una licencia, para que otros sepan qué pueden hacer con él.
Un error frecuente
Advertencia
Mucha gente cree que un portafolio solo debe enseñar lo que funciona. Esconder todos los fallos parece no haber probado nada. Escribe los límites conocidos y lo que harías después, porque ese criterio es lo que busca quien revisa.