Productos y proyectos de IA – ¿en qué se diferencian de otros? | IA en los negocios #49

Introducción a la gestión de productos de IA

Los productos de IA requieren un desarrollo y personalización constantes, lo cual es diferente de las soluciones tecnológicas tradicionales.

• IA, inteligencia artificial – un nombre general para la capacidad de las máquinas de realizar tareas que imitan el funcionamiento de la razón y creatividad humanas, como reconocer imágenes, entender el lenguaje escrito y hablado, o tomar decisiones basadas en datos disponibles,
• ML, aprendizaje automático – una subdisciplina de la IA que abarca procesos en los que las máquinas aprenden de datos y experiencias cómo realizar tareas mejor. La singularidad de los productos basados en aprendizaje automático (ML) proviene del hecho de que no están preprogramados, sino que están equipados con capacidades de aprendizaje y adaptación. En industrias como la salud, la IA contribuye a diagnósticos más precisos, mientras que en finanzas permite un análisis de riesgos más sofisticado,
• GenAI, inteligencia artificial generativa – un nuevo campo de ML que involucra sistemas que pueden crear nuevo contenido, como texto, imágenes, video, modelos 3D o música, basándose en la invención del usuario o en el propósito y datos de entrada especificados por el usuario, como palabras clave, consultas o indicaciones, o bocetos o fotos.

Planificación de productos de IA – de la idea a la implementación

Planificar un producto de IA requiere hacer una pregunta clave desde el principio: ¿Se beneficiará este producto de la adición de capacidades de IA?

Implementar un producto de IA es arriesgado y costoso, y como resultado, es una buena idea comenzar definiendo el problema que se debe resolver con la implementación de IA, y luego intentar resolverlo de manera óptima. Quizás utilizando una lluvia de ideas con ChatGPT o Google Bard, que pueden aconsejar sorprendentemente sobre el camino óptimo de desarrollo del producto – no necesariamente basado en IA.

Sin embargo, si decidimos agregar inteligencia artificial a la oferta de una empresa, necesitamos considerar las especificidades del ciclo de vida del proyecto de IA. Después de todo, los datos de Gartner muestran que solo el 54% de los proyectos de IA pasan de la fase piloto a producción.

Esto se debe a menudo a los prototipos muy prometedores que se pueden crear con las herramientas de IA disponibles hoy en día. Por otro lado, es muy difícil lograr “calidad de producción” y la repetibilidad y relevancia de los resultados requeridos por las partes interesadas.

El ciclo de vida del producto de IA se diferencia de otros, sin embargo, no solo en que va más allá de la fase de concepto con algo menos de frecuencia. Donde el ciclo de vida de los productos tradicionales tiende a un declive gradual en el interés una vez que las ventas alcanzan su punto máximo, los productos de IA experimentan el llamado “efecto volante”. Este es un fenómeno en el que un producto basado en aprendizaje automático mejora a medida que se utiliza y se recopilan nuevos datos de los usuarios. Cuanto mejor es el producto, más usuarios lo eligen, lo que a su vez genera más datos para mejorar el algoritmo. Este efecto crea un bucle de retroalimentación que permite la mejora continua y la escalabilidad de las soluciones basadas en IA.

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

Esto los convierte en productos con un ciclo de vida renovador. En otras palabras, el efecto volante en IA significa que las mejoras continuas conducen a mejoras incrementales en el rendimiento del producto. Por ejemplo:

• Entrenamiento iterativo de modelos de IA – por ejemplo, un modelo para pronósticos de ventas puede requerir entrenamiento repetido para lograr una precisión óptima, pero se vuelve cada vez más perfecto con el tiempo,
• Gestión de la acumulación de datos – para aplicaciones de personalización de contenido, recopilar y analizar datos de usuarios puede ser una prioridad, lo que gradualmente llevará a resultados cada vez más relevantes.

En resumen, la gestión de proyectos de IA requiere flexibilidad y disposición para la mejora continua. Por lo tanto, los gerentes de proyectos de IA deben estar preparados para cumplir con los requisitos cambiantes y ajustar constantemente las estrategias.

Comprender los datos y su papel en el desarrollo de productos de IA

El papel de los datos en el desarrollo de productos de IA es crucial. McKinsey estima que los modelos de IA generativa podrían generar beneficios económicos de hasta $4.4 billones anuales. Sin embargo, alcanzar una parte de ese pastel requiere una gestión de datos de calidad.

Por ejemplo, para que un sistema de recomendación de productos de comercio electrónico funcione bien, la calidad de los datos sobre el comportamiento del cliente es crucial. No solo necesitarás la cantidad adecuada de datos, sino también su correcta segmentación y actualización, y lo más importante, la habilidad para extraer conclusiones de la información recopilada.

Al crear un producto de IA basado en datos, es igualmente importante mantener la imparcialidad en los datos. Por ejemplo, en los algoritmos de IA utilizados en reclutamiento o seguros, los datos no deben contener sesgos implícitos – basados en género o ubicación – que podrían llevar a la discriminación.

Vale la pena señalar que una gestión adecuada de los datos requiere no solo experiencia técnica, sino también conciencia de su impacto en el rendimiento de los productos de IA.

Los problemas más comunes al gestionar productos basados en IA

Gestionar productos de IA implica desafíos que requieren habilidades específicas y conciencia ética. Entre los problemas más importantes se pueden mencionar:

• Desarrollo de habilidades en IA – por ejemplo, un gerente de producto en la industria de IA necesita entender los conceptos básicos del aprendizaje automático para trabajar de manera efectiva con el equipo técnico,
• Orientación actualizada a los requisitos legales – las regulaciones sobre productos de IA están surgiendo, por lo que es necesario estar orientado para ajustar las políticas y regulaciones de la empresa para el uso del producto de IA de manera continua,
• Integración de IA en sistemas existentes – integrar inteligencia artificial avanzada en sistemas de TI existentes puede plantear desafíos tecnológicos y organizativos,
• Escalado de soluciones de IA – para las startups tecnológicas, desarrollar un prototipo de IA en un producto a gran escala requiere recursos, tiempo y experiencia, lo que también puede ser un problema debido a la oferta relativamente baja y la alta demanda de especialistas,
• Mantener a los usuarios comprometidos – para una aplicación que utiliza IA para personalizar contenido, adaptarse constantemente a las preferencias cambiantes de los usuarios es clave para mantener su interés,
• Abordar dilemas éticos – por ejemplo, en una aplicación de IA para monitoreo de salud, la privacidad y seguridad de los datos del usuario es una prioridad.

Productos de IA – resumen

En resumen, gestionar proyectos y productos de IA requiere comprender los desafíos y oportunidades únicos que la tecnología trae. Comprender el papel de los datos, ser capaz de gestionar equipos y proyectos, así como estar consciente de los aspectos éticos de la IA son esenciales. Los productos de IA están abriendo nuevos horizontes para los negocios, pero requieren el enfoque y las habilidades adecuadas.

Para las startups, es importante centrarse en definir claramente el problema que el producto de IA está destinado a resolver y construir un equipo con el conocimiento y la experiencia adecuados en IA. También vale la pena centrarse en construir sistemas de IA éticos y transparentes que cumplan con las expectativas de los usuarios y las regulaciones.

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