El ciclo de vida de la IA hace referencia a que la puesta en marcha de una herramienta de IA sigue un camino con fases claras, predeterminadas en las que se desarrollan diferentes procesos.
Son muchas las definiciones del ciclo de vida y de las fases y procesos que incluyen. Siguiendo muy de cerca el estudio realizado por el Instituto Alan Turing para el Comité ad hoc del Consejo de Europa sobre IA (LESLI et al 2021: 9 a 11) las etapas del ciclo de vida de una herramienta de IA son básicamente tres.

Etapa 1: diseño. En esta fase se desarrollan, a su vez, cuatro procesos.

• Planificación de la herramienta.
  Formulación del problema: definición de los problemas a resolver por la herramienta y de los datos necesarios para hacerlo.
• Extracción de datos: requiere la consecución de los datos que van a ser utilizados en el diseño y entrenamiento de la herramienta.
• Análisis de datos: supone el cribado de los datos para permitir su uso para el diseño de la herramienta.

Etapa dos: desarrollo

• Preprocesamiento: clarificación y transformación de los datos para que puedan servir en el entrenamiento de la herramienta.
• Selección y entrenamiento de la herramienta.
• Prueba y validación de la herramienta.
• Informe de la herramienta: recopilación de los resultados junto una detallada información.

Etapa tres: despliegue y evaluación

• Implementación: Este proceso puede realizarse parcialmente para observar los resultados en contextos controlados o incluso aplicarse en escenarios creados artificialmente.
• Formación del encargado de usar la herramienta.
• Monitorización: comprobación de que la herramienta sirve correctamente al objetivo perseguido, que su ámbito de aplicación es el previsto y que reacciona correctamente a las situaciones reales planteadas.
• Actualización o eliminación: la evaluación continua de la eficacia de la herramienta puede exigir la inclusión de nuevas variables, datos o técnicas de entrenamiento. Si la actualización no es posible, la herramienta será eliminada.