Con ideas de Emanuel PazJefe de Datos de Destileríagracias a su experiencia en la dirección de plataformas de datos e iniciativas analíticas para empresas tecnológicas de Fortune 500 y de alto crecimiento.
Los proyectos piloto de IA son cada vez más fáciles de ejecutar, pero mucho más difíciles de ampliar. Los equipos experimentan con modelos, indicaciones y herramientas, sólo para descubrir que pasar la IA a la producción expone problemas más profundos con los datos, la propiedad y la ejecución.
Esta evaluación de la preparación para la IA está diseñada para ayudar a los líderes de datos e ingeniería a comprender si su organización está realmente preparada para poner la IA a trabajar de forma real y repetible.
Esta evaluación refleja muchas de las mismas preguntas que hacemos a los clientes antes de recomendarles cualquier inversión en IA, porque la forma más rápida de fracasar con la IA es saltarse los fundamentos.
1. Estrategia y valor empresarial de la IA: Definir el “por qué”
La IA sin un motor de decisión claro no es más que un costoso experimento científico.
El éxito de las iniciativas de IA empieza con una conexión clara entre la estrategia de IA y el valor empresarial. Cuando falta ese vínculo, los equipos suelen acabar experimentando sin impacto.
¿Qué escenario describe mejor la planificación de la IA de tu organización?
El Experimentador
Sientes presión para adoptar la IA, pero aún no se ha vinculado a un resultado empresarial específico o a un impacto mensurable.
El Bloque de Escalado
Tienes ideas sólidas, como predecir el churn o mejorar las previsiones, pero no estás seguro de si tu historial de datos es lo suficientemente profundo o fiable como para soportar un modelo de producción.
La trampa del legado
Has identificado casos de uso de IA de gran valor, pero la deuda técnica hace que la implantación sea costosa y difícil de justificar.
El consejo de Emanuel:
“Deja de preguntarte qué puede hacer la IA y empieza a preguntarte qué debe decidir. Si no puedes terminar la frase: ‘Si este modelo es preciso en un 90%, dejaremos de hacer X y empezaremos a hacer Y’, estás construyendo un juguete, no una herramienta”.
2. Fundamentos de los datos para la IA: ¿Están tus datos realmente preparados?
La IA no arregla los datos malos. Los amplifica.
Cualquier organización con IA necesita una sólida base de datos. Incluso los mejores modelos tienen dificultades cuando los datos están fragmentados, son poco fiables o tardan en llegar.
¿Cómo describirías tu accesibilidad actual a los datos?
Los silos de datos
Los datos viven entre herramientas SaaS y hojas de cálculo. Obtener una imagen completa requiere exportaciones manuales, consultas personalizadas y soluciones.
El déficit de confianza
Tienes un almacén central de datos, pero los conductos se rompen a menudo. Existen cuadros de mando, pero los interesados dudan en utilizarlos porque no se fían de las cifras.
El Muro de la Velocidad
Tus datos son precisos y están bien modelados, pero no son oportunos. Para cuando se procesan, ya ha pasado la oportunidad de una respuesta impulsada por la IA.
El consejo de Emanuel:
“La IA es un espejo. Si los equipos no se ponen de acuerdo sobre cómo calcular los ingresos o el churn, la IA reflejará esa confusión con rapidez y confianza. Limpia tu lógica antes de automatizar tu inteligencia”.
3. Ejecución de la IA, gobernanza y MLOps: pasar del piloto a la producción
Un piloto es una victoria. La producción es un proceso.
Muchas iniciativas de IA se estancan tras la fase de prueba de concepto. Llegar a la producción requiere vías de ejecución, propiedad y gobernanza claras.
¿Qué suele ocurrir una vez finalizado un piloto de IA?
El prototipo de techo
Los equipos pueden experimentar en cuadernos o guías, pero no hay una forma clara de integrar los modelos en productos o flujos de trabajo reales.
El recurso Cuello de botella
El equipo de datos dedica la mayor parte de su tiempo a arreglar informes y pipelines, dejando poca capacidad para dar soporte a los sistemas de IA de producción.
La brecha de la gobernanza
Se pueden desplegar modelos, pero faltan barandillas. La supervisión es limitada, la propiedad no está clara y los datos sensibles corren el riesgo de quedar expuestos.
El consejo de Emanuel:
“Si un piloto de IA tarda más de tres meses en llegar a un usuario real, ya no es un piloto. Se ha convertido en un proyecto de investigación. Embarca pronto, luego construye los guardarraíles”.
Qué te dice esta evaluación de la preparación para la IA
Si te identificaste principalmente con los escenarios de la primera opción, es probable que te encuentres en la Etapa Fundacional.
El mejor rendimiento de tu inversión puede venir de centralizar los datos, alinear las definiciones y reducir los flujos de trabajo manuales antes de introducir sistemas de IA más avanzados.
Si te identificaste con escenarios de segunda o tercera opción, estás en la Etapa de Escalado u Optimización. Tienes los datos, pero necesitas una ejecución, gobernanza y prácticas operativas más sólidas para que la IA sea fiable y repetible en producción.
Consigue una revisión experta de la preparación para la IA
Si estás trabajando para convertirte en una organización preparada para la IA, una segunda opinión puede ayudarte. Ofrecemos un recorrido de preparación para la IA sin presiones para ayudar a los equipos:
- Identificar dónde es probable que se estanquen las iniciativas de IA
- Priorizar las inversiones en datos e ingeniería
- Construye una hoja de ruta realista desde el piloto hasta la producción
Ponte en contacto con nosotros hoy mismo para una auditoría experta en IA.