Claves para proyectos eficaces y adaptados a datos
Implementar proyectos de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) va mucho más allá de solo contar con la tecnología. Se trata de una transformación profunda dentro de las organizaciones, requiere un enfoque estratégico bien definido y la adopción de una cultura que valore los datos. Aquí te contamos qué factores son clave para que estos proyectos tengan éxito y cómo hacer que tus iniciativas sean sostenibles, eficientes y alineadas con los objetivos del negocio.
Un error común es comenzar la casa por el tejado, es decir, enfocarse en la tecnología antes de identificar una necesidad concreta. Las empresas tienen que hacerse preguntas importantes antes de elegir un modelo o una herramienta. Este enfoque previene que los proyectos se conviertan en meros experimentos sin un retorno real. Por ejemplo, en una empresa de logística, se pueden mejorar las rutas sin recurrir a GenAI, mientras que en el sector salud, a pesar del alto potencial de la inteligencia artificial, muchas tareas aún son demasiado complejas para automatizar. En todos los casos, el éxito empieza por entender a fondo el problema y el proceso que se quiere optimizar.
Construir equipos multidisciplinarios abiertos al cambio
Los proyectos de GenAI son complejos y requieren colaboración de distintos perfiles, como:
- Expertos del negocio: que comprendan el contexto y los objetivos específicos.
- Ingenieros de IA y científicos de datos: que se encargarán de entrenar y optimizar los modelos.
- Especialistas en MLOps y metodologías ágiles: que aseguran la integración continua y la escalabilidad de las operaciones.
- Diseñadores UX: que mejoran la experiencia del usuario al enfrentar sistemas a veces impredecibles.
- Expertos en gobernanza de datos: responsables de definir políticas claras sobre uso y protección de datos.
- Profesionales legales y éticos: que garanticen el cumplimiento regulatorio y trabajen en la mitigación de sesgos.
Además de las habilidades técnicas, estos equipos deben estar listos para liderar el cambio cultural que implica la implementación de GenAI.
Priorizar la calidad de los datos
La calidad de los resultados en los proyectos de GenAI depende en gran medida de los datos utilizados. Aquí algunas prácticas clave para tener en cuenta:
- Curación de datos: No se trata solo de la cantidad; lo importante es que sean datos limpios, representativos y relevantes.
- Gobernanza: Establecer normas claras sobre recolección, uso y almacenamiento de estos datos.
- Validación: Implementar controles rigurosos para evitar sesgos y garantizar interpretaciones correctas por parte del modelo.
Incluso el modelo más avanzado sufriría si se alimenta con datos de mala calidad.
Gestionar expectativas y comunicar con claridad
El entusiasmo por GenAI puede llevar a crear expectativas poco realistas. Es fundamental que todos los involucrados entiendan tanto el potencial como las limitaciones de la tecnología. Aquí algunos consejos:
- Comunica en un lenguaje accesible y de negocio, evitando tecnicismos.
- No prometas soluciones “mágicas” ni resultados inmediatos.
- Comienza con pilotos acotados que muestren resultados concretos antes de escalar.
Una comunicación clara, sustentada en datos, construye confianza y facilita la adopción de nuevas herramientas.
Invertir en una cultura orientada a datos y adaptable al cambio
Más allá de la tecnología, el mayor reto es humano. GenAI transformará la manera en que trabajamos, por lo que las organizaciones deben estar preparadas para afrontar ese cambio. Esto implica:
- Capacitación continua: Enseñar a los equipos a usar, interpretar y trabajar junto a herramientas de IA.
- Entornos de experimentación: Fomentar la prueba y el error como parte del aprendizaje.
- Mentalidad adaptable: Los modelos evolucionan rápidamente, y la empresa también debe hacerlo.
Adoptar una cultura orientada a datos significa tomar decisiones basadas en información objetiva, no en intuiciones. Esto mejora la eficiencia, minimiza errores y fortalece la alineación estratégica.