Importancia Del Desarrollo de Proyectos Escalables en Inteligencia Artificial

En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta fundamental en la transformación digital de múltiples sectores. Desde la salud hasta las finanzas, pasando por la manufactura y el entretenimiento, la IA promete revolucionar la manera en que las organizaciones operan, optimizando procesos, mejorando la toma de decisiones y abriendo nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, el desarrollo de proyectos de IA presenta desafíos técnicos y de negocio considerables que requieren una estrategia bien definida para minimizar riesgos y maximizar el retorno de la inversión.

La estrategia más eficaz a la hora de desarrollar los diferentes proyectos de Inteligencia artificial (en cualquiera de sus campos), es aquella que divide el desarrollo de proyectos en fases sucesivas e incrementales. Habitualmente es normal dividirlo en tres fases: prueba de concepto (PoC), producto mínimo viable (MVP) y la solución final.

Cada fase tiene un alcance y un objetivo diferente definido que permiten validar la viabilidad, el funcionamiento y el valor de la solución propuesta. Desarrollando los proyectos empresariales de IA de esta manera, nos aseguraremos de minimizar los riesgos, optimizar los recursos y se mejorar la calidad del producto final:

Son varios los motivos por los que dividir un proyecto de IA en fases escalables e incrementales es beneficioso:

1. Validación de viabilidad:

Antes de invertir recursos significativos, una versión reducida de la solución permite evaluar si la tecnología propuesta puede resolver el problema o alcanzar los objetivos previstos. Es un entorno controlado donde los errores pueden ser corregidos sin grandes consecuencias.

Además, permite comprobar si el modelo de IA proporcionará el valor esperado al negocio tal y como puede ser mejorar la eficiencia, reducir costos, aumentar la precisión en decisiones, etc.

2. Identificiación de riesgos y desafíos

Con un escalado de solución es más fácil identificar limitaciones tecnológicas, como la calidad de los datos, la integración con sistemas existentes, o la necesidad de recursos computacionales específicos.

También nos permite evaluar cómo la solución impactará en los procesos empresariales existentes, la aceptación del usuario y otros factores críticos para el éxito final del proyecto.

3. Posibilidad de ajustes y mejoras iniciales

Proporciona una oportunidad para ajustar el enfoque, mejorar el algoritmo o realizar cambios en el diseño basados en retroalimentación temprana antes de pasar a una escala mayor, lo cual sería más costoso y complicado de modificar.

4. Justificación de la inversión y facilidad para obtener apoyo

Realizar un escalado de la solución puede demostrar el retorno de la inversión (ROI) potencial y justificar la necesidad de financiar una fase de desarrollo más completa. Además, mostrar resultados tangibles facilita la obtención de apoyo de las partes interesadas y la dirección, lo cual es clave para la aprobación y financiamiento de un proyecto a mayor escala.

Las fases de escalado se dividen habitualmente en tres: prueba de concepto (PoC), producto mínimo viable (MVP) y la solución final.

La primera fase de un proyecto escalable de IA es la prueba de concepto (PoC), que consiste en realizar una prueba técnica inicial para validar la viabilidad de una idea o tecnología en un entorno controlado. El objetivo de esta fase es determinar si el modelo de IA puede ser desarrollado y cumplir con los requisitos básicos.

Para realizar una PoC, se utilizan un subconjunto representativo de datos para entrenar y probar el modelo, y se implementa el modelo en un entorno de prueba, como un servidor local o una nube de bajo costo. Se realizan pruebas con datos de validación para medir la precisión, eficiencia y otros indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes. Además, se evalúa si los resultados del PoC apoyan los objetivos de negocio y generan valor, y se identifican los desafíos técnicos y de integración antes de una implementación completa.

Los componentes técnicos y de negocio que se deben tener en cuenta en esta fase son los siguientes:

• Selección de datos: Utilizar un subconjunto representativo de datos para entrenar y probar el modelo. La calidad y disponibilidad de los datos son críticas.
• Desarrollo del modelo: Crear una versión básica del modelo de IA que resuelva el problema en cuestión.
• Validación del modelo: Realizar pruebas con datos de validación para medir la precisión, eficiencia y otros KPI relevantes.
• Infraestructura básica: Implementar el modelo en un entorno controlado, como un servidor local o una nube de bajo costo, para la ejecución de la PoC.
• Definición de KPIs: Establecer indicadores clave de rendimiento que midan el éxito de la PoC en términos de valor de negocio.
• Comprobar la alineación con los objetivos de negocio: Evaluar si los resultados del PoC apoyan las metas estratégicas y generan valor.
• Identificación de desafíos: Detectar problemas técnicos y de integración antes de una implementación completa.
• Análisis de costos-beneficios: Evaluar los costos asociados con la PoC y proyectar los beneficios si se implementa a mayor escala.
• Involucrar a las partes interesadas: Obtener su retroalimentación para asegurar la alineación con los objetivos empresariales.

Los beneficios principales por tanto de desarrollar como primer producto una PoC son precisamente:

• La validación de la viabilidad tecnológica.
• La identificación de riesgos y desafíos técnicos que se desarrollarán con un producto a más escala.
• Toma de decisión sobre si la solución va a justificar la inversión necesaria (ROI) y la consecución de facilidades de obtener apoyo en caso de que la PoC demuestre un producto viable.

La segunda fase de un proyecto escalable de IA es el producto mínimo viable (MVP), que consiste en lanzar una versión funcional básica del producto al negocio para recoger feedback y validar la aceptación del usuario. El objetivo de esta fase es evaluar si el producto cumple con las expectativas del usuario y resuelve un problema real de negocio.

Para realizar un MVP, se implementan las funcionalidades clave y esenciales que resuelven el problema de negocio y se crea una interfaz simple pero efectiva que permita a los usuarios interactuar con el producto. Se despliega el producto en un entorno de producción controlado que pueda manejar el uso inicial de los usuarios. Se obtiene información directa de los usuarios sobre cómo usan el producto, qué les gusta, qué no les gusta y qué mejorarían. Se hacen mejoras y ajustes basados en la retroalimentación recibida para refinar el producto.

Los componentes técnicos y de negocio que debes tener en cuenta en esta fase son los siguientes:

• Desarrollo básico de funcionalidades: Implementar las funcionalidades clave y esenciales que resuelven el problema de negocio y crear una interfaz simple pero efectiva que permita a los usuarios interactuar con el producto (UI) y (UX).
• Demostrar funcionamiento básico: Implementar las características mínimas necesarias para que el producto sea funcional y útil para los usuarios y verificar que el sistema puede funcionar en un entorno de producción real con usuarios reales.
• Entorno de producción inicial: Desplegar el producto en un entorno de producción controlado que pueda manejar el uso inicial de los usuarios. Debe ser una infraestructura que soporte el crecimiento inicial pero que no necesariamente esté completamente optimizada para una gran escala.
• Obtener retroalimentación real: Obtener información directa de los usuarios sobre cómo usan el producto, qué les gusta, qué no les gusta y qué mejorarían. Hacer mejoras y ajustes basados en la retroalimentación recibida para refinar el producto.
• Validación del negocio: Analizar cómo responde el negocio al MVP y si hay interés suficiente para justificar el desarrollo adicional.
• Iteración y mejora: Desarrollar un plan para hacer mejoras y ajustes rápidos en el producto basado en la retroalimentación recibida.

Los beneficios de realizar un MVP son los siguientes:

• Validación de la propuesta de valor: Evaluar si el producto resuelve un problema real de negocio y cumple con las expectativas del usuario.
• Reducción de riesgos y costos: Lanzar un producto con funcionalidades limitadas reduce el riesgo de fracaso y el costo de desarrollo, ya que se evita invertir en características que no son necesarias o no son valoradas por el usuario.
• Aprendizaje rápido y ajuste del enfoque: Obtener feedback directo de los usuarios permite aprender rápidamente qué funciona y qué no, y hacer cambios en el diseño, el modelo o las funcionalidades antes de pasar a una escala mayor, lo cual sería más costoso y complicado de modificar.

La tercera y última fase de un proyecto escalable de IA es la solución final, que consiste en desarrollar el producto completo y escalable con todas las funcionalidades, optimizaciones y preparación para una base de usuarios amplia. El objetivo de esta fase es adaptar el modelo para manejar mayores volúmenes y orígenes de datos y trabajar en un entorno de producción robusto y escalable.

Para realizar la solución final, se incluyen todos los datos relevantes disponibles para entrenar un modelo más robusto y se refina el modelo de IA utilizando técnicas avanzadas como ajuste de hiperparámetros, técnicas de regularización y mejora continua. Se despliega la solución en una infraestructura robusta y escalable y se asegura la integración con los sistemas y procesos existentes. Se implementan sistemas de monitoreo para rastrear el rendimiento y la precisión del modelo en tiempo real y se realizan evaluaciones periódicas del impacto del modelo en términos de eficiencia, costos y otros KPIs de negocio.

Los componentes técnicos y de negocio que debes tener en cuenta en esta fase son los siguientes:

• Expansión del dataset: Incluir todos los datos relevantes disponibles para entrenar un modelo más robusto.
• Optimización del modelo: Refinar el modelo de IA utilizando técnicas avanzadas como ajuste de hiperparámetros, técnicas de regularización y mejora continua.
• Infraestructura de producción: Desplegar la solución en una infraestructura robusta y escalable.
• Integración y automatización: Asegurar la integración con sistemas de TI existentes, como CRM, ERP, o bases de datos internas, y automatizar procesos donde sea posible.
• Monitoreo y mantenimiento: Implementar sistemas de monitoreo para rastrear el rendimiento y la precisión del modelo en tiempo real para garantizar que el modelo siga siendo preciso y útil.
• Evaluación del impacto: Realizar evaluaciones periódicas del impacto del modelo en términos de eficiencia, costos y otros KPIs de negocio.
• Capacitación del personal: Asegurar que el equipo involucrado esté capacitado para usar y mantener la solución.

Los beneficios de realizar la solución final son los siguientes:

• Escalar la solución: Adaptar el modelo para manejar mayores volúmenes y orígenes de datos trabajando en un entorno de producción robusto y escalable.
• Optimizar el rendimiento: Mejorar la precisión, la eficiencia y la robustez del modelo utilizando técnicas avanzadas y datos de mayor calidad.
• Integrar la solución: Asegurar que la solución se integre de manera fluida con los sistemas y procesos existentes, lo que facilita su adopción y uso.
• Evaluar el impacto: Medir el valor y el retorno de la inversión que la solución aporta al negocio en términos de eficiencia, costos y otros KPIs relevantes.

Tener claras las diferencias y los objetivos que diferencian a una PoC, MVP y a una solución final completa, es importante para obtener un producto de Inteligencia Artificial de calidad y que cumpla todas las expectativas:

La implementación de esta metodología de escalado en el desarrollo de proyectos de IA nos permite minimizar los riesgos, identificar los problemas potenciales, reducir los costos inesperados, ajustar el enfoque, mejorar la precisión del proyecto y construir una base sólida para el desarrollo futuro. Siguiendo las tres fases principales: PoC, MVP y solución final, podremos crear soluciones de IA exitosas y sostenibles que aporten valor al negocio y satisfagan las necesidades de los usuarios.