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.
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 críticos para el éxito de los proyectos de IA:
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.
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:
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.