10 cosas que los gestores de proyectos deben saber antes de iniciar un proyecto de IA

AI and machine learning technologies are transforming the way organizations streamline their business processes and operations. Across industries, companies are realizing the benefits of AI technology like data-driven outcomes, automated processes, and faster implementation.
A recent TechRepublic survey found that 90% of organizations are currently working on AI projects. However, only one in three AI projects is proving to be successful. To leverage maximum benefits, project managers must plan their strategy before executing their AI project.
Here are 10 things for project managers to consider before starting their next AI project.

10 aspectos a tener en cuenta en cualquier proyecto de IA

1. Garantizar la calidad de los datos.

Los datos de alta calidad son el recurso más importante para el éxito de su proyecto de IA. Los datos son esenciales para que su modelo de IA sea eficaz para su caso de negocio.

Asegúrese de que en la planificación de su proyecto de IA reserva tiempo y recursos suficientes para obtener datos de buena calidad.

2. Compruebe si la IA es viable para los requisitos de su proyecto.

Antes de elegir la tecnología de IA para su próximo proyecto, debe asegurarse de que la IA es la solución plausible para su problema empresarial. Con la ayuda de un socio consultor de IA cualificado, puede determinar si su proyecto de IA es una solución viable para un reto empresarial específico.

3. Cuantificar los resultados del proyecto de IA.

¿Cuál debe ser el resultado esperado de un proyecto de IA exitoso? Sin unas expectativas claramente definidas, es difícil para los gestores de proyectos cuantificar el resultado de sus proyectos de IA.

Para hacer frente a esta situación, trate siempre la primera versión de su aplicación de IA como caso base para juzgar si la calidad de la solución es lo suficientemente buena como para resolver el problema inicial. Si la precisión inicial es muy inferior a la media humana, significa que tienes problemas con la cantidad o la calidad de los datos, o que la metodología que utilizas para tu esquema de clasificación debe ajustarse a lo que se puede expresar en los datos.

Una vez que establezca un caso base e identifique qué soluciones son viables dadas las cifras de precisión iniciales, utilice las versiones e iteraciones posteriores para mejorar su valor empresarial y el retorno de la inversión.

4. Definir el problema a resolver

Muchos directores de proyecto y empresas ponen en marcha proyectos de IA sin comprender claramente el problema u objetivo empresarial que pretenden abordar. El "bombo" general sobre la tecnología de IA hace que parezca que puede resolver todo tipo de problemas. En realidad, no funciona así.

Defina el problema empresarial y averigüe si es demasiado complejo para resolverlo con una solución basada en IA.

5. Garantizar que todas las partes interesadas en el proyecto tengan la misma comprensión de la IA.

Basándose en su experiencia y aprendizaje previos, las partes interesadas, incluidos los directores de proyecto, los jefes de equipo y los desarrolladores, tienen una comprensión diferente de la tecnología de IA.

Una solución de IA suele estar limitada por los datos disponibles para el entrenamiento y la experiencia para hacer que las soluciones funcionen con los datos que se tienen. A menudo no hay código ni datos disponibles para recrear las últimas investigaciones. Por este motivo, la IA no es una solución que se compra y se olvida, sino que es un proceso que requiere aportaciones constantes y las partes interesadas tienen que reajustar sus expectativas con respecto a otras soluciones de software.

Antes de poner en marcha cualquier proyecto de IA, desarrolle un enfoque coherente para implantar la solución de IA.

6. Definir el alcance del proyecto de IA

A pesar de sus numerosas ventajas, los proyectos de IA son como cualquier otro proyecto de TI y desarrollo, y suelen tener un plazo y un presupuesto. En función de los recursos asignados, defina el alcance general de su proyecto de IA, es decir, lo que pretende conseguir. Establezca un calendario para recopilar y depurar los datos que impulsarán el proyecto e identifique las necesidades de datos que podrían retrasar el proyecto y quién será responsable de suministrar dichos datos.

Evalúe el alcance de su proyecto en función de sus costes, recursos disponibles y rentabilidad de la inversión.

7. Elegir los datos correctos

Antes de seleccionar el algoritmo de IA adecuado, los equipos de proyecto deben seleccionar, limpiar y filtrar los datos de entrenamiento para que se ajusten a la tarea en cuestión. Al preparar y recopilar los conjuntos de datos adecuados para el entrenamiento de modelos, los ingenieros de proyecto pueden acelerar el desarrollo y los experimentos futuros de IA. Para una formación adecuada, los equipos de gestión de proyectos necesitan expertos que dominen la Ciencia de Datos para entender qué hay de significativo en los datos y los resultados, y lenguajes de programación como Python, aunque entender cómo utilizar Java ayuda a crear algunas aplicaciones del lado del cliente que puedan ejecutarse en una máquina individual.

8. Elegir el algoritmo de IA correcto

Ya sea para aprendizaje supervisado o no supervisado, los gestores de proyectos deben elegir el algoritmo de IA adecuado para sus proyectos. Es importante tener en cuenta que, en función de los requisitos del proyecto, existen distintos tipos de algoritmos de IA para cada tarea, como las tareas de clasificación, el reconocimiento de entidades, la recomendación, el texto generativo, el contenido visual generativo, la agrupación, la detección de anomalías y el bosque aleatorio.

9. Garantizar la seguridad de los datos

Como cualquier solución de software, una solución basada en IA también debe cumplir todos los requisitos relacionados con la seguridad. Como gestor de proyectos, debe tomar las medidas adecuadas para proteger cualquier sistema de IA de posibles atacantes. Además, asegúrate de cumplir la normativa de seguridad de datos cuando trabajes en un proyecto de desarrollo de IA.

10. Personalice su solución de IA

Ningún software basado en IA es una solución de tipo "talla única", sobre todo porque los datos con los que se trabaja y las soluciones exclusivas para su empresa y su sector requieren datos especializados o personalizados para su empresa. Las soluciones deben personalizarse en función de los requisitos exclusivos de la empresa. Si su organización está trabajando con un socio tecnológico, compruebe si puede ofrecer soluciones de IA personalizadas y cómo pueden ajustarse sus modelos a sus datos....

Además de la personalización, cree su producto de IA para que se integre fácilmente con los sistemas de terceros que utiliza su organización.

Conclusión

Al igual que otras tecnologías, la IA no es una "bala de plata" que pueda resolver problemas empresariales por sí sola.Los gestores de proyectos deben enfocar una IA de forma diferente a otros proyectos de TI, empezando por lo que muestran los datos con su solución de caso base. Entre otras consideraciones, los equipos de gestión de proyectos deben definir claramente el problema empresarial que intentan resolver con la tecnología de IA.