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Poner en marcha un proyecto requiere de una buena organización. Es muy importante definir ciertos aspectos antes de empezar para que el proyecto sea exitoso. Es por ello, que los siguientes pasos son los más recomendables para poner en marcha antes de ejecutar un proyecto de IA o ML.

1.Objetivos y estrategia

Debemos dotar de sentido de negocio a la tecnología, porque hay que entender que la tecnología debe estar al servicio del negocio. Todos los proyectos deben tener un “para qué” claro orientado a desarrollar la competitividad de las compañías. En esta fase, se define no sólo la estrategia con los datos sino cómo los proyectos en torno a los datos impactarán en la compañía y en su negocio, ya sea “hacia dentro” con mejoras operacionales o “hacia fuera” con mejoras o nuevas líneas de negocio.

 2. Capacidades y personas

Es necesario disponer del conocimiento y un equipo adecuado para la ejecución de las siguientes tareas:

•  Definición y diseño de proyectos de ML aplicados a negocio.
•  Conocimientos de arquitecturas y herramientas digitales.
•  Definición y ejecución de proyectos de ML.
•  Puesta en marcha en producción y mantenimiento de estos sistemas.

3. Tecnologías habilitantes

Es necesario disponer de tecnologías que permitan almacenar y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real para que estos sistemas de IA y ML puedan operar de forma autónoma e integrada con el resto de sistemas y herramientas.

 4. Gobernanza del dato

Disponer de datos no es el único requisito para desarrollar buenos modelos de IA o ML sino que será necesario conocer de qué datos disponemos y  disponer de políticas que garanticen su veracidad y utilización fiable y segura.

• Datos disponibles y seguros.
• Conocer los datos (analítica descriptiva).
• Políticas y procesos de gobierno del dato para asegurar su veracidad y calidad.
• Esquema y roles organizativos para definir y asegurar estas políticas.

5. Generación de modelos de IA

A grandes rasgos, el desarrollo de nuevos modelos de IA o ML envuelve las siguientes tareas:

• Definir los objetivos de negocio y alcance que se quieren acometer a detalle.
• Conocer y analizar los datos disponibles para dar respuesta a estos objetivos.
• Preparar los datos y establecer las técnicas y modelos a utilizar dentro del campo de la IA.
• Desarrollar los modelos de IA o ML (predictivos o prescriptivos).
• Validar los resultados y verificar que responden tanto a los requisitos técnicos como de negocio.
• Desplegar en productivo y monitorizar los modelos para garantizar que el modelo sigue siendo válido en el tiempo.

6. Generar nuevas herramientas o servicios

El objetivo final de la utilización de la IA y el ML es utilizarlos en productos o servicios que las incluyan y ofrezcan nuevas capacidades o soluciones que aporten valor de negocio a la empresa.

Estas herramientas suelen estar orientadas bien hacia dentro de la organización para una mejora operativa o eficiencia, o bien  hacia afuera donde se busca ofrecer nuevos servicios de valor añadido para los clientes o usuarios de nuestros productos.

 Si quieres saber más de cómo estas nuevas tecnologías pueden ayudar a tu empresa no dudes en ponerte en contacto con nosotros, estaremos encantados de atenderte y asesorarte.