Equipo de IA vs. división de roles | IA en los negocios #53

¿Qué hace el equipo de IA?

El equipo de IA es un grupo de especialistas en el campo de la inteligencia artificial. Sus responsabilidades dentro de la empresa incluyen:

• fortalecer productos y servicios utilizando IA — el equipo de IA puede desarrollar e implementar sistemas basados en IA que aumenten el valor de los productos y servicios ofrecidos. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede implementar un sistema de recomendación basado en IA que sugiera productos adaptados a las preferencias del cliente basándose en un análisis del comportamiento de compra,
• automatizar tareas rutinarias — el equipo de IA puede crear soluciones que automaticen tareas repetitivas, permitiendo a los empleados concentrarse en tareas más complejas. Por ejemplo, una empresa puede crear un chatbot basado en IA para proporcionar servicio al cliente y responder preguntas frecuentes,
• analizar datos y generar informes — el equipo de IA puede analizar grandes cantidades de datos, sacar conclusiones y generar informes para apoyar decisiones empresariales. Por ejemplo, una empresa puede utilizar un sistema de análisis de sentimientos basado en IA para monitorear la retroalimentación de los clientes sobre sus productos y servicios.

Sin embargo, las responsabilidades del equipo de IA de una empresa dependen principalmente de las ambiciones de la organización respecto al alcance de la implementación de la inteligencia artificial. Según Gartner, el alcance del uso de IA en la empresa se puede categorizar ampliamente en tres áreas:

1. Empresas que buscan mejorar la eficiencia, donde el equipo de IA trabaja principalmente para preparar tanto herramientas internas para la organización como herramientas para el servicio al cliente.
2. Empresas que utilizan IA para optimizar sus operaciones, pero evitan usarla en productos y servicio al cliente. El equipo de IA solo se ocupa de mejorar los procesos internos de la organización.
3. Empresas que están implementando inteligencia artificial a gran escala, donde el equipo de IA implementa soluciones en productos, servicio al cliente y de manera interna.

Fuente: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Competencias y responsabilidades de los miembros del equipo de IA

Según el informe “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” de Gartner, la demanda de especialistas en inteligencia artificial crecerá en los próximos años, especialmente en áreas como:

• implementar inteligencia artificial generativa en empresas,
• confianza en IA, gestión de riesgos y seguridad, IA TRISM,
• crear y desarrollar aplicaciones habilitadas por IA (desarrollo aumentado por IA),
• utilizar inteligencia artificial para optimizar la forma en que se toman decisiones.

¿Pero cómo se ve un equipo de IA internamente? Por supuesto, variará ligeramente dependiendo del proyecto. Pero aquí hay algunos roles clave en el equipo de IA:

• Científico de datos — los científicos de datos se ocupan del análisis e interpretación de datos, modelado predictivo y aprendizaje automático. Su objetivo principal es extraer información valiosa de los datos y utilizarla para tomar decisiones empresariales.
• Ingeniero de software de IA — los ingenieros de software de IA crean y desarrollan aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Su trabajo es implementar y optimizar algoritmos de aprendizaje automático e integrarlos en sistemas existentes.
• Investigador de ML / Ingeniero de ML — los investigadores de ML desarrollan nuevos modelos y algoritmos de aprendizaje automático y los implementan. Su objetivo principal es la mejora continua y la innovación en el campo de la inteligencia artificial.
• Ético de IA — los éticos de IA son profesionales que comprenden los riesgos asociados con el uso de inteligencia artificial y son responsables de la aplicación ética de esta tecnología. Se aseguran de que las iniciativas de IA y su implementación cumplan con principios éticos y la ley.

El equipo de IA también necesita a alguien responsable de los aspectos estratégicos y comerciales del proyecto. Esto podría ser un gerente de IA, que gestiona el desarrollo e implementación de procesos y productos basados en IA, o un director de IA (CAIO), que es responsable de la estrategia de IA en toda la organización. Su rol es:

• gestionar las tecnologías de IA utilizadas – el CAIO debe estar familiarizado con varios algoritmos y técnicas de IA y ser capaz de aplicarlos para resolver problemas en una organización,
• supervisar el diseño, desarrollo, prueba e implementación de soluciones de IA en colaboración con el equipo de IA,
• medir el impacto empresarial y financiero de la IA para evaluar los beneficios y costos de implementar inteligencia artificial,
• capacitar y desarrollar a los empleados en IA.

Personalidades en el equipo de IA

Como en cualquier equipo unido, cada miembro del equipo de IA debe tener las competencias adecuadas, habilidades actualizadas regularmente y experiencia. Sin embargo, no menos importante es la necesidad de diversidad, lo que significa que el equipo debe estar compuesto no tanto por personas similares, sino por personas que se inspiran mutuamente con sus diferentes puntos de vista.

Las personalidades juegan un papel clave en la construcción de un equipo de IA efectivo. Si bien todos los miembros del equipo comparten una pasión por la tecnología y habilidades analíticas, difieren en su enfoque, temperamento y preferencias.

El gerente del equipo de IA debe reconocer estas diferencias y apreciar la importancia de la diversidad. Por ejemplo, un científico de datos orientado a los detalles y meticuloso puede aburrirse con discusiones abstractas sobre las futuras direcciones de la tecnología de IA y preferir concentrarse en mejorar el modelo de ML actual. Por otro lado, el ético de IA con un temperamento visionario y una rica imaginación puede no tener la paciencia para la tediosa programación y pruebas.

Según el informe “Technology Trends Outlook 2023” de McKinsey, lo siguiente es cada vez más importante en el mundo empresarial actual:

• Flexibilidad – la velocidad a la que evoluciona la tecnología significa que no vale la pena quedar atrapado en un conjunto de herramientas o una forma de hacer las cosas,
• Capacidad de adaptarse a condiciones cambiantes – cambios en la composición del equipo, un cambio al trabajo remoto, o incluso la subcontratación a otra empresa no deberían ser un problema para el miembro “ideal” del equipo de IA,
• Apertura a nuevos desafíos – implementar inteligencia artificial en más áreas del negocio significa que cada persona en el equipo de IA necesitará adquirir nuevas habilidades.

Igualmente importantes son la capacidad de cooperar y comunicarse, la disposición a asumir la responsabilidad de las tareas asignadas y la capacidad de manejar el estrés.

Fuente: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Estructura de desglose del trabajo

Para asegurar un flujo de trabajo efectivo en el equipo de IA, vale la pena utilizar la técnica de estructura de desglose del trabajo. Esto implica dividir el proyecto en tareas más detalladas, que luego se asignan a los miembros individuales del equipo según sus competencias.

En el nivel más alto, hay objetivos comerciales generales, que se desglosan en iniciativas de productos específicos. Estas, a su vez, se dividen en tareas de investigación, programación, pruebas, etc. Gracias a la EDA, todos saben exactamente qué hacer para contribuir al éxito del conjunto.

En el equipo de IA, la estructura de desglose del trabajo puede verse así:

• Análisis de datos. El equipo de IA a menudo comienza analizando datos para identificar patrones y relaciones que se pueden utilizar para construir modelos predictivos.
• Construcción de modelos predictivos. Basándose en los datos recopilados, el equipo de IA construye modelos predictivos que se pueden utilizar para prever eventos futuros.
• Pruebas y optimización de modelos. Una vez que se construyen los modelos, el equipo de IA los prueba y optimiza para asegurarse de que funcionen correctamente y produzcan resultados precisos.
• Implementación de modelos. Después de las pruebas, se implementan los modelos, lo que significa que se utilizan para predecir eventos futuros basándose en nuevos datos.
• Monitoreo y mantenimiento de modelos. Una vez que se implementan los modelos, el equipo monitorea su rendimiento y los mantiene en buen estado para asegurar resultados precisos a lo largo de su vida útil.

Resumen

La elección del equipo del proyecto puede determinar el éxito o fracaso de todo el proyecto. Por eso es tan importante que el equipo de IA esté compuesto por personas con diversas habilidades y personalidades, diferentes experiencias y diferentes estilos de trabajo. Si el gerente del proyecto o el CAIO elige a las personas adecuadas, naturalmente asumirán roles informales que son más importantes para construir un equipo cohesionado, aumentando las posibilidades de éxito y una colaboración fructífera futura.

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