Cómo comenzar un proyecto de IA

Emprender un proyecto demanda tiempo, constancia y recursos, entre otros factores. Ahora, con la inteligencia artificial en auge, es muy común que las empresas presenten ideas creativas para implementarla y así, mejorar la experiencia del cliente o simplificar los flujos de trabajo. Sin embargo, el 85% de todos los proyectos de IA no llegan a la etapa de producción u operación. Es por ello, que vamos a hablar sobre la mejor manera de comenzar un proyecto de IA, veamos cómo hacerlo.

No pienses en los modelos

Como hemos mencionado, algunas de las barreras para el éxito de los proyectos de IA, a menudo reside en el tiempo y los recursos necesarios para llevarlos al desarrollo y luego a la producción.

Ahora, con tantos proyectos que fracasan o que son inexactos, es probable que muchas de las empresas estén cometiendo los mismos errores. Es por ello, que debes poner atención a los siguientes consejos que optimizarán tus posibilidades de éxito:

Una comprensión profunda

Para empezar, el proceso de desarrollo de IA sufre de una mala planificación, gestión de proyectos y problemas de ingeniería. Donde la mayoría de los empresarios creen que implementar la IA puede ayudar a reducir los costos, mejorar los márgenes y aumentar los ingresos. Y en parte lo es, pero con los competidores ya en movimiento, los ejecutivos se ven obligados a tomar medidas rápidas a pesar de no tener una comprensión clara del impacto general. Además del plan, el costo y los recursos involucrados en la creación de un proyecto de IA exitoso y preciso.

Así que, con poca comprensión del entorno de ingeniería, el primer paso lógico debería ser contratar científicos de datos para mapear y planificar los desafíos que puede enfrentar el equipo. Sin embargo, estos científicos de datos generalmente no tienen conocimiento del dominio.

Entonces, los ejecutivos deben, por supuesto, tener en mente una idea clara del problema que quieren resolver, así como un caso de negocios. Pero el equipo central de IA debe incluir al menos tres personas, todas las cuales serán igualmente importantes para el éxito del proyecto: científico de datos, ingeniero de datos y experto en el dominio.

Un lanzamiento centrado en los datos

Por otro lado, no deberías involucrar algoritmos o modelos de IA sofisticados. Así es, la IA es esencialmente un esfuerzo por automatizar el conocimiento. Como todos los esfuerzos de automatización, es bueno comenzar mostrando el valor de algunos ejemplos de forma manual, lenta y no escalable. Entonces, crea un proceso de desarrollo de datos, donde el enfoque está centrado en los datos por naturaleza, ya que no se trata de modelado. Donde este enfoque tiene muchas ventajas:

• Requiere menos inversión
• Utiliza las fortalezas de la organización: proceso, datos, experiencia en el dominio
• Es mas rápido
• Reduce el riesgo

Finalmente, una vez que se completan manualmente algunos ejemplos, la empresa puede comenzar a planificar el camino de la IA hacia la producción.

Como puedes ver, la mejor manera es comenzar tu proyecto de IA sin pensar en los modelos.