De IA POCs a MVPs: un proceso comprobado para rapidez y éxito

Algunos de estos factores están fuera de tu control (por ejemplo, la escasez de GPUs), pero muchos de los obstáculos son internos: procesos lentos, resistencia al cambio y equipos trabajando de forma aislada. Estos desafíos pueden frenar los proyectos de IA antes de que siquiera despeguen.

En DEPT®, hemos pasado la última década ayudando a las empresas a superar las complicaciones y convertir sus ambiciones de IA en resultados reales. Nuestro programa de aceleración de IA impulsa el prototipado y la escalabilidad, aprovechando una biblioteca de modelos preconstruidos para poner en marcha los conceptos rápidamente. Con una profunda experiencia en datos, ingeniería, innovación y desarrollo de productos, hemos ayudado a muchas marcas globales a lanzar con éxito IA POCs. Esta experiencia práctica nos permite cerrar la brecha entre la ideación y la ejecución, asegurando que las soluciones de IA generen un impacto empresarial medible, no solo una moda pasajera.

Aquí está nuestro método comprobado para entregar MVPs a tiempo y dentro del presupuesto.

Principios clave del proceso

Cuando se trata de IA, la velocidad es importante, pero también lo es la estructura. El equilibrio adecuado asegura que las soluciones de IA pasen de la idea a la ejecución sin quedar atrapadas en iteraciones interminables. Así es como hacerlo bien:

• Entrega rápida: trabaja en ciclos cortos e iterativos para desarrollar IA POCs de manera rápida. El objetivo es mostrar el impacto empresarial rápidamente, no quedar atrapado en el perfeccionismo.
• Medir el éxito: define criterios de éxito claros y cuantificables desde el principio. El crecimiento es importante, pero la IA también puede reducir la rotación de clientes, mejorar la eficiencia y aumentar la calidad, así que enfócate en lo que realmente impulsa tu negocio.
• Capacitación: no reinventes la rueda. Aprovecha los aceleradores de IA y las implementaciones existentes para agilizar el desarrollo, de modo que estés construyendo sobre una base sólida en lugar de empezar desde cero.

Una transición exitosa de IA POCs a MVPs sigue un ciclo de tres fases:

• Fase de ideación: identificar los desafíos, perfeccionar las oportunidades y preparar el desarrollo del POC.
• Realización del POC: construir y probar un prototipo funcional de IA.
• Desarrollo del MVP: transformar el concepto validado en un Producto Mínimo Viable (MVP) para su adopción a gran escala.

El primer paso es determinar si la IA puede generar un impacto y si es factible implementarla.

Este no es un esfuerzo en solitario: se necesita un equipo multidisciplinario para identificar oportunidades, resolver desafíos y lograr el éxito. Un grupo que involucre estrategas de datos e IA, estrategas digitales, especialistas en canales, arquitectxs empresariales, gerentxs de proyectos y diseñadorxs UX/UI aporta perspectivas únicas. Juntxs, moldean la visión, validan el enfoque y establecen la base para una solución de IA que genere resultados reales.

• Puntos de dolor: siempre comienza con las dificultades de tu negocio antes de considerar si la IA podría ser una solución.
• Estado de la IA: alinea a lxs interesadxs con los últimos avances en IA y su potencial para el negocio. ¡La IA está en constante evolución! Renovamos nuestro “Estado de la IA” cada pocos meses.
• Mapeo de oportunidades: en colaboración con tu equipo, mapea las posibles oportunidades de IA. Enfócate en tres áreas clave: eficiencia de procesos, eficiencia de entrega y oportunidades de crecimiento comercial.
• Evaluación de viabilidad técnica: realiza una evaluación a alto nivel de la viabilidad de cada idea de IA en función de las capacidades actuales, la disponibilidad de datos, la complejidad técnica y los procesos internos. Determina si existen obstáculos o dependencias significativas.
• Priorización con puntuación RICE: clasifica las ideas de IA en función del Alcance, Impacto, Confianza y Esfuerzo (RICE por sus siglas en inglés). Priorizar las iniciativas de IA a través de este marco asegura que tus recursos se asignen a proyectos de IA con el mayor valor potencial para el negocio. De esta manera, puedes impulsar mejoras medibles en eficiencia, experiencia del cliente o ingresos.
• Aprobación del POC: selecciona las principales oportunidades y define el alcance para la siguiente fase.

Ahora es el momento de construir.

El objetivo es la funcionalidad por encima de la apariencia: un IA POC que se alinee con los objetivos de tu negocio. El equipo involucrado en esta fase suele incluir roles clave como especialista en canales, ingenierx de IA, ingenierx de prompts, ingenierx full-stack, diseñadorx UI y gerentx de proyectos.

• Planificación de la implementación: establece como objetivo la entrega de 2 a 3 IA POCs dentro de tu plazo establecido.
• Definir métricas de éxito: establece KPIs empresariales que medirán el impacto del POC.
• Diseño de flujos de trabajo y UX: mapea los flujos de trabajo de IA y crea un prototipo fácil de usar.
• Ingeniería de IA y front-end: desarrolla e integra el modelo de IA en una interfaz funcional. Esto incluye seleccionar la arquitectura adecuada del modelo de IA, entrenarlo con conjuntos de datos relevantes y ajustarlo para asegurar un rendimiento óptimo. En el lado del front-end, el modelo de IA se incorpora en una UI intuitiva, permitiendo una interacción fluida con los usuarios finales.
• Lanzamiento piloto y ciclo de retroalimentación: despliega el POC a un grupo de prueba (usuarixs reales), recopila información e itera rápidamente. Tu equipo de ingenierxs de IA y prompts debe optimizar continuamente el POC basado en los comentarios de lxs usuarixs. Implementa actualizaciones y nuevas versiones a diario para probar y refinar mejoras rápidamente.
• Revisión exhaustiva: analiza los datos de la prueba piloto, los comentarios de lxs usuarixs y las métricas de rendimiento en comparación con los criterios de éxito del POC acordados.

Si tu POC tiene éxito, es hora de avanzar hacia un MVP. Aquí es cuando las cosas se ponen serias: ya no estás demostrando un concepto, estás sentando las bases para un despliegue de IA a gran escala.

Para hacer esto de manera fluida, necesitarás especialistas en DevOps a bordo. Ellxs te ayudarán a agilizar los pipelines de CI/CD, automatizar los procesos de despliegue y asegurar que tu infraestructura esté preparada para escalar. Además, integrarán soluciones de monitoreo para garantizar que tu modelo de IA funcione de manera óptima en producción, asegurando que tenga el mismo rendimiento en el mundo real.

• Alineación del equipo: establece un equipo de proyecto conjunto, que incluya ingenierxs de IA, líderes de negocio y especialistas en UX.
• Diseño listo para desarrollo: finaliza las especificaciones técnicas y las hojas de ruta de implementación. Lxs diseñadorxs deben concentrarse en crear diseños listos para el desarrollo, con todas las anotaciones necesarias, incluidos los criterios de aceptación.
• Planificación de integración: alinea los modelos de IA con los sistemas de negocio existentes y los pipelines de datos.
• Implementación de MLOps: configura pipelines de aprendizaje automático para automatización y actualizaciones continuas de modelos.
• Lanzamiento del MVP: despliega a un grupo de usuarixs ampliado para pruebas en el mundo real e iteración. Después de lanzar el piloto del MVP, es esencial seguir disponible para recibir comentarios de lxs usuarixs y optimizar el producto semanalmente. Compartir notas de la versión de manera regular ayuda a fomentar la adopción y mantiene a lxs usuarixs comprometidos.

Incluso las mejores soluciones de IA fracasan sin el apoyo adecuado.

Lograr que la IA se adopte no se trata solo de la tecnología, sino de las personas que la usan. Mantener a los equipos informados sobre los avances de la IA y cómo afectan su trabajo diario es clave para una adopción fluida. ¿La mejor manera de lograrlo? Identificar a lxs campeonxs de IA dentro de tu equipo, que puedan abogar por el cambio y compartir conocimiento entre departamentos. Lanza programas de aprendizaje personalizados sobre IA para ayudar a lxs empleadxs a sentirse seguros y preparadxs para trabajar con herramientas impulsadas por IA.

La verdadera magia ocurre cuando la IA se integra de manera fluida en los flujos de trabajo, con métricas de éxito claras y una rápida iteración. Comienza de a poco, avanza rápido y genera impulso, porque la IA solo funciona cuando tus personas también lo hacen.