Claves y estrategias para medir el éxito en un proyecto de IA

Cómo los motores de decisiones pueden colaborar con la implementación sencilla de modelos de Inteligencia Artificial

Por Alberto Teszkiewicz Coordinador de Desarrollo e Investigación en SIISA

Los proyectos de inteligencia artificial (IA) están transformando diversas industrias, pero su éxito no siempre está garantizado. Es esencial entender cómo se define y mide el éxito en estos proyectos, los factores clave para lograrlo, y las razones detrás de los fracasos comunes.

En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial, determinar el éxito de un proyecto es esencial para garantizar que se cumplan las expectativas y se maximicen los beneficios. Definir los criterios de éxito antes de iniciar un proyecto de IA es fundamental. Sin estos criterios claros, existe el riesgo de desarrollar un proyecto que no cumpla con las expectativas o de extenderse más allá de lo necesario, afectando su rentabilidad. 

Por otra parte, es fundamental contar con tecnología que permita una implementación ágil de los modelos de IA relacionados a los proyectos. Utilizar un motor de decisiones alojado en la nube cuyo editor gráfico es intuitivo, sumado al hecho clave de que pueda ejecutar los modelos de IA sin modificar el código y directamente con una conexión al entorno en que se encuentra, ofrece una facilidad extraordinaria para la rápida, simple y segura implementación de los modelos desarrollados. Además permite utilizar métodos novedosos de IA para el desarrollo de los modelos sin la preocupación de cuál será la forma de implementarlos y cómo validaremos que la recodificación realice en todos los casos exactamente lo que el modelo hace.

¿Qué es un éxito en un proyecto de IA?

La definición de éxito en un proyecto de IA puede variar según su naturaleza. Un proyecto puede involucrar un modelo de Inteligencia Artificial Generativa para atender consultas de los clientes o un modelo predictivo para calcular la probabilidad de que un solicitante de crédito cumpla con los pagos. En cualquier caso, es fundamental establecer los criterios de éxito antes de iniciar el proyecto. Sin estos criterios claros, existe el riesgo de desarrollar un proyecto que no cumpla con las expectativas o de extenderse más allá de lo necesario, afectando su rentabilidad y generando una sensación de frustración y desconfianza en la organización.

Factores clave de éxito

Factores críticos para el éxito de los proyectos de IA:

1. Equipo de profesionales: es crucial contar con un equipo que no solo domine la tecnología sino que entienda en profundidad las necesidades del negocio y el entorno operativo donde se implementará el proyecto.
2. Metodología y planificación: aplicar una metodología estricta, planificar las etapas del proyecto con objetivos claros y fechas, y controlar el cumplimiento de estos plazos es esencial.
3. Tiempo de desarrollo: los primeros proyectos en cada empresa deben tener un tiempo de desarrollo razonable para facilitar la incorporación de la IA en la cultura de la empresa. Proyectos que se extienden demasiado pueden generar desgaste y desconfianza.

Por qué muchos proyectos fallan

Existen  estudios que indican que la mayoría de los proyectos de IA no alcanzan el éxito esperado. El factor fundamental del fracaso no es el desconocimiento de las tecnologías, sino la incomprensión de las necesidades reales del negocio y la falta de previsión en la integración del producto en los circuitos operativos de la compañía.

Cómo redirigir un proyecto fallido

Aunque es ideal hacer las cosas bien desde el principio, es posible redirigir un proyecto en marcha para que sea exitoso. Aquí hay algunos pasos clave:

1. Diagnóstico del problema: identificar si el problema radica en la determinación de los objetivos, en la competencia del equipo o en la falta de colaboración de otros sectores de la empresa.
2. Compromiso del liderazgo: el apoyo de la alta dirección es crucial para el éxito.
3. Replanificación y objetivos claros: replantear los objetivos, hacer una delimitación más precisa de los mismos y convertirlos en una prioridad para todas las personas involucradas.
4. Incorporación de talento: sumar profesionales más calificados puede ser decisivo para rescatar un proyecto y garantizar su éxito.

Conocimiento, planificación y un equipo competente

La definición y medición del éxito en proyectos de IA requieren una comprensión profunda de las necesidades del negocio, una planificación meticulosa y un equipo competente. El éxito es alcanzable con la metodología correcta y el compromiso adecuado. Los modelos de IA implementados en motores de decisión tienen el potencial de transformar las operaciones empresariales, siempre y cuando se aborden con una estrategia bien definida y una ejecución precisa. En el mundo de la inteligencia artificial, la clave está en la preparación y la adaptabilidad para enfrentar y superar los desafíos que surgen en el camino hacia el éxito, y la utilización de la tecnología más ágil disponible en el mercado.