De un tráiler a la pantalla grande

¡Convertí tu Prueba de Concepto (PoC) de IA en una herramienta de transformación!

Diciembre 12, 2024

Por Juan Ignacio Segura

Introducción

Un tráiler de película tiene un propósito muy claro: emocionar, intrigar y hacer que el público quiera más. Pero todos sabemos que la verdadera magia está en la película completa. En muchas empresas, los proyectos de inteligencia artificial (IA) están atrapados en la fase de prueba de concepto (PoC). Según un artículo de Forbes, el 85% de los proyectos de IA no logran pasar de la fase de prueba de concepto a producción. Esto representa millones de dólares desperdiciados y oportunidades perdidas. Hoy quiero invitarlos a entender por qué muchas veces los PoC se quedan estancados y cómo podemos evitar que esto ocurra, transformando ese PoC en un éxito que tenga impacto real en el negocio.

¿Qué es un PoC y por qué se hace?

Una prueba de concepto (PoC) es una etapa inicial dentro de un proyecto de inteligencia artificial cuyo objetivo es demostrar la viabilidad técnica y el valor de negocio de una idea antes de hacer inversiones significativas. Es parte de un proceso más largo y holístico que incluye la validación, la implementación y la integración en el negocio. La PoC permite a las empresas evaluar el potencial de la IA para resolver un problema específico, identificar desafíos técnicos y medir posibles beneficios. Sin embargo, aunque la PoC es crucial, no es el destino final, sino solo un paso más en el camino hacia la implementación exitosa de una solución de IA.

La trampa del PoC: un camino sin salida

Los PoC son fundamentales para validar ideas y explorar cómo la IA puede transformar procesos. Sin embargo, quedarse en la fase de PoC es un error común que puede llevar a la pérdida de recursos y a la desmotivación de los equipos.

Existen varias razones por las cuales un PoC puede fallar en evolucionar a una implementación completa:

Falta de un retorno de inversión (ROI) claro: si no tienes un plan que muestre claramente el valor económico del proyecto, es muy probable que la PoC se quede estancado.
Expectativas irrealistas: en torno a la IA, muchas veces se crean expectativas demasiado altas, lo cual resulta en una desconexión entre lo que realmente puede lograrse y lo que se espera. Establecer expectativas claras y realistas desde el principio es crucial para el éxito del proyecto.
Falta de apoyo ejecutivo: los proyectos de IA necesitan el respaldo de la alta dirección para obtener los recursos y visibilidad necesarios. Es fundamental que el apoyo ejecutivo integre la IA dentro de la estrategia general de transformación digital de la organización.
Problemas de escalabilidad: muchas soluciones demostradas en un PoC no están diseñadas para escalar, lo cual dificulta su transición a un entorno de producción.
Recursos insuficientes: la falta de personal capacitado, tiempo o presupuesto adicional para llevar el proyecto del PoC a producción puede ser un gran obstáculo.
Integración con sistemas existentes: la dificultad para integrar la solución de IA con los sistemas y procesos actuales de la empresa puede hacer que la implementación sea demasiado compleja o costosa.
Cambio en las prioridades del negocio: a medida que las prioridades de la empresa cambian, el interés en la implementación del PoC puede disminuir, relegando el proyecto.

Por ejemplo, en 2018, Amazon desarrolló una herramienta de reclutamiento basada en inteligencia artificial para automatizar la selección de personal. Sin embargo, durante la fase de prueba de concepto, se descubrió que el sistema presentaba sesgos de género, favoreciendo a candidatos masculinos sobre femeninos. Este sesgo se originó porque el modelo de IA fue entrenado con datos históricos que reflejaban una mayor contratación de hombres. A pesar de los esfuerzos por corregir el sesgo, la herramienta no logró superar la fase de PoC y finalmente fue descontinuada. Este caso, documentado por MIT Technology Review, destaca la importancia de contar con datos de entrenamiento equilibrados y de abordar los sesgos inherentes en los proyectos de IA.

Para que los PoC exitosos evolucionen a implementaciones productivas y generen valor real, es necesario contar con una visión clara y un enfoque orientado al negocio, más allá de la tecnología. Los beneficios potenciales de la IA, como el aumento de la eficiencia, la mejora en la toma de decisiones y la generación de nuevas oportunidades de negocio, solo pueden materializarse si se pasa de la prueba a la acción.

Enfoque holístico para el éxito de la IA

Una iniciativa de IA no debe enfocarse únicamente en la tecnología. Para que sea exitosa, se requiere un enfoque holístico que la aborde considerando a las personas, los procesos los requerimientos técnicos y de datos, etc. Además, es importante que abarque todas las etapas: la planificación, la implementación y la evolución. Este enfoque incluye la gestión efectiva de la transformación, y debe considerar múltiples factores clave:

Personas: involucrar a los equipos desde el principio es esencial. La capacitación y la participación activa de los usuarios finales son fundamentales para garantizar la adopción y el uso adecuado de las soluciones de IA.
Procesos: la implementación de IA debe alinearse con los procesos existentes de la empresa. Adaptar o mejorar procesos es tan importante como la tecnología misma para asegurar que la IA aporte valor real.
Conocimiento: la IA no solo se trata de datos y algoritmos; también requiere del conocimiento del dominio y la experiencia de los expertos internos.
Cambio cultural: la resistencia al cambio es uno de los principales obstáculos para el éxito de cualquier transformación tecnológica. Fomentar una cultura de innovación y apertura hacia nuevas tecnologías es esencial para superar estas barreras.
Gestión del cambio: la gestión efectiva del cambio implica comunicar claramente los beneficios, establecer expectativas realistas y proporcionar soporte continuo a los usuarios para facilitar la transición.
Infraestructura y tecnología: contar con una infraestructura adecuada y herramientas compatibles, así como asegurar la implementación de MLOps para facilitar la iteración rápida, es clave para garantizar el éxito del proyecto.
Estrategia de datos: la calidad, disponibilidad y gobernanza de los datos son fundamentales. Asegurar que los datos sean precisos, completos y accesibles, así como contar con una buena gobernanza de los mismos, es clave para maximizar el valor de la IA.

Sin una visión integral que considere todos estos elementos, los proyectos de IA corren el riesgo de no cumplir con sus objetivos y de no generar un impacto positivo en el negocio.

Antes del PoC

Define un caso de uso claro y un plan de acción que contemple cómo este PoC podría integrarse en las operaciones. Involucra a los stakeholders correctos desde el principio y define indicadores clave de éxito que vayan más allá de una simple demostración de viabilidad técnica. Asegúrate de que los objetivos del PoC estén alineados con las prioridades estratégicas del negocio y establece un presupuesto que incluya recursos adicionales para la implementación en caso de éxito.

Durante el PoC

No te enfoques solo en la tecnología. Asegúrate de documentar los beneficios potenciales a nivel empresarial. Evalúa los aspectos operativos y el impacto en las áreas implicadas. Más que demostrar que funciona, demuestra cuál será el valor para la organización. Además, asegúrate de involucrar a los usuarios finales y de obtener retroalimentación constante. Realiza un análisis de riesgos y desarrolla un plan para mitigarlos, asegurándote de tener una visión clara de cómo el PoC contribuirá a los objetivos a largo plazo del negocio.

Después del PoC

Una vez que el PoC sea exitoso, se debe definir un plan de implementación que contemple el análisis costo-beneficio y asegure los recursos necesarios. Evaluar el PoC para determinar su viabilidad económica y técnica es clave antes de escalar la solución.

Conclusión: transforma el PoC en una realidad tangible

Una buena película no solo se queda en un gran tráiler, sino que entrega una experiencia completa que deja huella. Lo mismo ocurre con los proyectos de IA: no te conformes con un PoC que genera expectativas, lleva la solución completa al mercado y transforma esas expectativas en resultados tangibles. Para esto s necesario pensar y comunicar en la solución completa y su valor y a partir de ahí definir los criterios de éxito de la PoC, que de cumplirse llevarán a continuar naturalmente el camino hacia la implementación completa.

Pasos inmediatos para la transición del PoC a la producción:

Revisar y ajustar el caso de negocio: asegurate de que el caso de negocio sea sólido y justifique la inversión para la implementación.
Obtener el compromiso de los stakeholders: asegurate el apoyo ejecutivo y comunicá claramente los beneficios de la implementación.
Definir un plan de implementación detallado: establecé un cronograma, recursos necesarios, y asigna responsabilidades a los equipos clave.
Preparar la gestión del cambio: comunicá los beneficios a toda la organización y planifica capacitaciones para facilitar la adopción.
Evaluar y optimizar: analizá los aprendizajes del PoC y ajusta la solución para asegurar su éxito en un entorno productivo.

¿Listo para llevar tu iniciativa de IA al siguiente nivel? Tomá acción hoy y asegurate de que tu inversión en IA genere el impacto que tu empresa necesita para destacarse.

Fuentes