Productos y proyectos de IA: ¿en qué se diferencian de los demás? | IA en los negocios #49

Introducción a la gestión de productos de IA

Los productos de IA requieren un desarrollo y una personalización constantes, lo que los diferencia de las soluciones tecnológicas tradicionales.

• IA, inteligencia artificial: nombre general para la capacidad de las máquinas para realizar tareas que imitan el funcionamiento de la razón y la creatividad humanas, como reconocer imágenes, comprender el lenguaje hablado y escrito o tomar decisiones basadas en los datos disponibles.
• ML, aprendizaje automático: una subdisciplina de la IA que cubre procesos en los que las máquinas aprenden de los datos y experimentan cómo realizar mejor las tareas. La singularidad de los productos basados ​​en aprendizaje automático (ML) proviene del hecho de que no están preprogramados, sino que están equipados con capacidades de aprendizaje y adaptación. En industrias como la de la salud, la IA contribuye a diagnósticos más precisos, mientras que en las finanzas permite análisis de riesgos más sofisticados.
• GenAI, inteligencia artificial generativa: un nuevo campo de ML que involucra sistemas que pueden crear contenido nuevo, como texto, imágenes, videos, modelos 3D o música, según la invención del usuario o el propósito especificado por el usuario y datos de entrada como palabras clave, consultas. , o indicaciones, o bocetos o fotografías.

Planificación de productos de IA: desde la idea hasta la implementación

La planificación de un producto de IA requiere plantearse una pregunta clave desde el principio: ¿Se beneficiará este producto al agregar capacidades de IA?

Implementar un producto de IA es arriesgado y costoso y, como resultado, es una buena idea comenzar definiendo el problema que se resolverá mediante la implementación de IA y luego intentar resolverlo de manera óptima. Quizás utilizar la lluvia de ideas con ChatGPT o Google Bard, que sorprendentemente pueden aconsejar sobre el camino óptimo para el desarrollo de productos, no necesariamente basado en la IA.

Sin embargo, si decidimos agregar inteligencia artificial a las ofertas de una empresa, debemos considerar los detalles del ciclo de vida del proyecto de IA. Después de todo, los datos de Gartner muestran que sólo el 54% de los proyectos de IA pasan de la fase piloto a la producción.

A menudo, esto se debe a los prototipos muy prometedores que se pueden crear con las herramientas de inteligencia artificial disponibles en la actualidad. Por otro lado, es muy difícil lograr la “calidad de producción” y la repetibilidad y relevancia de los resultados requeridas por las partes interesadas.

Sin embargo, el ciclo de vida de un producto de IA se diferencia de otros no sólo en que va más allá de la fase de concepto con menor frecuencia. Mientras que el ciclo de vida de los productos tradicionales tiende a una disminución gradual del interés una vez que las ventas alcanzan su punto máximo, los productos de IA experimentan el llamado "efecto volante". Se trata de un fenómeno en el que un producto basado en aprendizaje automático mejora a medida que se utiliza y se recopilan nuevos datos de los usuarios. Cuanto mejor es el producto, más usuarios lo eligen, lo que a su vez genera más datos para mejorar el algoritmo. Este efecto crea un circuito de retroalimentación que permite la mejora continua y el escalamiento de las soluciones basadas en IA.

Fuente: DALL-E 3, mensaje: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Esto los convierte en productos con un ciclo de vida renovador. En otras palabras, el efecto volante en la IA significa que las mejoras continuas conducen a mejoras incrementales en el rendimiento del producto. Por ejemplo:

• Entrenamiento iterativo de modelos de IA: por ejemplo, un modelo para pronóstico de ventas puede requerir entrenamiento repetido para lograr una precisión óptima, pero se vuelve cada vez más perfecto con el tiempo.
• Gestión de la acumulación de datos: para las aplicaciones de personalización de contenidos, la recopilación y el análisis de datos de los usuarios puede ser una prioridad, lo que conducirá gradualmente a resultados cada vez más relevantes.

En resumen, la gestión de proyectos de IA requiere flexibilidad y disposición para la mejora continua. Por lo tanto, los gerentes de proyectos de IA deben estar preparados para cumplir con los requisitos cambiantes y ajustar constantemente las estrategias.

Comprender los datos y su papel en el desarrollo de productos de IA

El papel de los datos en el desarrollo de productos de IA es crucial. McKinsey estima que los modelos de IA generativa podrían generar beneficios económicos de hasta 4,4 billones de dólares al año. Sin embargo, alcanzar una porción de ese pastel requiere una gestión de datos de calidad.

Por ejemplo, para que un sistema de recomendación de productos de comercio electrónico funcione bien, la calidad de los datos del comportamiento del cliente es crucial. No sólo necesitará la cantidad adecuada de datos, sino también su segmentación y actualización adecuadas y, lo más importante, sacar conclusiones hábiles a partir de la información recopilada.

Al crear un producto de IA basado en datos, es igualmente importante mantener la imparcialidad en los datos. Por ejemplo, en los algoritmos de IA utilizados en la contratación o en los seguros, los datos no deben contener sesgos implícitos (basados ​​en el género o la ubicación) que puedan dar lugar a discriminación.

Vale la pena señalar que una gestión adecuada de los datos requiere no sólo experiencia técnica sino también conciencia de su impacto en el rendimiento de los productos de IA.

Los problemas más comunes a la hora de gestionar productos basados ​​en IA

La gestión de productos de IA implica desafíos que requieren habilidades específicas y conciencia ética. Entre los problemas más importantes cabe mencionar:

• Desarrollo de habilidades de IA : por ejemplo, un gerente de producto en la industria de la IA necesita comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático para trabajar de manera efectiva con el equipo técnico.
• orientación actualizada sobre los requisitos legales : las regulaciones sobre productos de IA apenas están surgiendo, por lo que necesita orientación para ajustar las políticas y regulaciones de su empresa para el uso del producto de IA de manera continua.
• Integrar la IA en los sistemas existentes : la integración de inteligencia artificial avanzada en los sistemas de TI existentes puede plantear desafíos tecnológicos y organizativos.
• Ampliar las soluciones de IA : para las empresas emergentes de tecnología, desarrollar un prototipo de IA en un producto a gran escala requiere recursos, tiempo y experiencia, lo que también puede ser un problema debido a la oferta relativamente baja y la alta demanda de especialistas.
• Mantener a los usuarios interesados : para una aplicación que utiliza IA para personalizar el contenido, adaptarse constantemente a las preferencias cambiantes de los usuarios es clave para mantenerlos interesados.
• abordar dilemas éticos , por ejemplo, en una aplicación de inteligencia artificial para el control de la salud, la privacidad y seguridad de los datos de los usuarios es una prioridad.

Productos de IA: resumen

En resumen, gestionar proyectos y productos de IA requiere comprender los desafíos y oportunidades únicos que brinda la tecnología. Comprender el papel de los datos, ser capaz de gestionar equipos y proyectos, así como estar al tanto de los aspectos éticos de la IA, son esenciales. Los productos de IA están abriendo nuevos horizontes para las empresas, pero requieren el enfoque y las habilidades adecuados.

Para las empresas emergentes, es importante centrarse en definir claramente el problema que el producto de IA debe resolver y formar un equipo con el conocimiento y la experiencia adecuados en IA. También vale la pena centrarse en crear sistemas de IA éticos y transparentes que cumplan con las expectativas y regulaciones de los usuarios.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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