¿Cómo prevenir fallas en sus proyectos de Inteligencia Artificial?
¿Alguna vez se ha preguntado por qué algunos proyectos de IA no logran los resultados prometidos?
Como lo destacan los encuestados en la investigación: 2023 IDC InfoBrief patrocinado por Dataiku – “Cree más valor comercial a partir de sus datos organizativos”, los factores clave que afectan negativamente los proyectos de IA son: falta de tecnología efectiva, falta de Pipelines de datos listos para la producción, y falta de un entorno que facilita transiciones suaves del proyecto desde la experimentación hasta la producción. Ahora, la buena noticia es que TI puede desempeñar un papel fundamental para superar estos desafíos.
En esta publicación exploraremos los desafíos que enfrentan las organizaciones al implementar proyectos de IA y cómo TI puede ayudar a crear más valor comercial a partir de sus datos organizacionales.
¡Así que, abróchese los cinturones de seguridad y aprenda cómo TI puede hacer despegar los proyectos de IA hacia el éxito esperado!
Conozca los superpoderes que tienen los verdaderos Guardianes de la Galaxia IA
¿Demasiados datos malos?
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Superpoder de TI # 1: descubra, limpie y aproveche los datos correctos para impulsar proyectos
La calidad de los datos es la madre de todas las batallas en IA, es un problema recurrente señalado por cada estudio, debido al papel esencial que desempeñan los datos y la complejidad de resolverlos.
Los pipelines de datos son el alma de la IA, puede tener la mejor estrategia de IA, pero sin los datos correctos, sus proyectos no tendrán éxito. Entonces, ¿cuál es el problema aquí? La precisión, relevancia e integridad de los datos determinan la calidad de los modelos de IA y es aquí en donde los interesados en TI entran como guardianes de la integridad de los datos.
Sin embargo, las partes interesadas de TI no siempre están a cargo de la calidad de los datos.
Su función es orquestar la calidad de los datos durante las tareas complejas y delegar tareas de calidad de los datos a quienes conocen mejor de los mismos, como lo son los departamentos de negocios, para lograr la corrección en un enfoque descentralizado sin perder el control.
Por ejemplo, un gerente de marketing sabría cómo segmentar clientes y atribuir segmentación a las tipologías de clientes correctas. Esta experiencia recae en el departamento de marketing, no en el ingeniero de datos, sin embargo, el ingeniero de datos conoce las herramientas y puede delegarlas en un enfoque de autoservicio.
La colaboración entre estos dos es crucial para facilitar la participación de equipos de expertos empresariales en la resolución de datos. Este dúo es la piedra angular del éxito para proyectos de datos / IA.
¿Demasiado lento para operar?
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Superpoder de TI # 2: operacionalice sus proyectos de IA en una infraestructura grado de producción
A pesar del progreso en la puesta en práctica de proyectos de IA para la producción, todavía queda un largo camino por recorrer para garantizar la automatización eficiente de los proyectos de IA / ML. A menudo escuchamos sobre desafíos comunes que ralentizan su progreso.
Algunas de las preguntas más comunes incluyen:
- ¿Cómo podemos agilizar los traspasos del equipo y reducir el tiempo y el esfuerzo involucrados?
- ¿Hay alguna manera de evitar volver a codificar todo el proyecto para la producción?
- ¿Cómo podemos eliminar el proceso manual y propenso a errores de entrega de proyectos en producción?
Los equipos de TI juegan un papel crucial en la operacionalización de proyectos, incluidas las fases de implementación, producción y monitoreo. Deben garantizar la entrega oportuna de los proyectos y monitorear su desempeño una vez en producción siendo la gestión de proyectos una dimensión crítica de la que son responsables los interesados en TI.
De acuerdo a nuestro Estudio IDC, El 35% de los encuestados confirmó que la tecnología sigue siendo un obstáculo importante para el éxito del proyecto. Uno de los elementos clave en la operacionalización es también la capacidad de TI para garantizar que los entornos subyacentes para los proyectos de IA / ML sean sólidos y estén listos para la producción.
La infraestructura en la nube juega un papel importante en proporcionar flexibilidad y potencia, permitiendo la computación bajo demanda y el almacenamiento adecuado sin incurrir en costos prohibitivos.
Las partes interesadas de TI aseguran que el hardware, el software y la infraestructura de red sean escalables y compatibles con los requisitos del proyecto. Sin su participación, Los proyectos de IA pueden fallar debido a la potencia de procesamiento insuficiente, proyectos inadecuados de forzamiento del almacenamiento o demasiados espacios de aire en el flujo de trabajo de operacionalización.
¿Demasiado desordenado para escalar?
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Superpoder de TI # 3: Aproveche patrones reutilizables y guías para apoyar proyectos de IA con supervisión
A medida que la IA se integra cada vez más en las empresas, la escalabilidad se ha convertido en una de las principales preocupaciones de los líderes. Pero, con la escalabilidad viene una serie de preguntas y desafíos que pueden dejar a incluso las empresas mejor intencionadas sintiéndose abrumadas:
- ¿Cómo puede garantizar que sus proyectos de IA cumplan con los estándares éticos, legales y reglamentarios?
- ¿Cómo puede aprovechar patrones y plantillas reutilizables para escalar proyectos de manera efectiva?
- ¿Cómo puede mantener una visión general de sus modelos y proyectos de IA para priorizar acciones que tengan el mayor impacto en su negocio?
Según una Encuesta Deloitte, El 50% de los líderes encuestados citó la gestión del riesgo relacionado con la IA y la falta de compromiso ejecutivo como sus principales desafíos de escala de IA.
Estas son las preguntas críticas que deben abordarse para apoyar la escalabilidad exitosa del proyecto de IA; una vez que los proyectos son confiables con respecto a los datos y los procesos operativos, es crucial asegurarse de que puedan repetirse dentro de un marco.
La atención debe centrarse en la capacidad de una empresa para replicar el éxito de un proyecto, convirtiéndolo de un éxito único en una serie de proyectos similares que tienen un impacto duradero.
Los equipos de TI también se asegurarán de que los proyectos cumplan con sus requisitos antes de ser puestos en producción. En algunos casos, TI puede colaborar con el equipo de cumplimiento si las regulaciones imponen requisitos específicos.
Sin la participación de las partes interesadas de TI, los proyectos de IA pueden fallar debido a preocupaciones éticas, violaciones regulatorias o daños a la reputación.
Dado que cada proyecto tiene dimensiones técnicas y comerciales/estratégicas, tener una visión general es crucial para priorizar proyectos e identificar acciones correctivas, basadas en su impacto en las prioridades de la compañía.
A menudo, la vista es demasiado técnica o demasiado granular, cuando el aspecto más importante es atribuirle una dimensión estratégica.
Atando todo junto
No espere a que las partes interesadas de TI vengan a su rescate. ¡Trabajen juntos!
La clave del éxito es no esperar a que las partes interesadas de TI salven sus proyectos, es esencial involucrarlos desde el inicio en el proceso de desarrollo, para convertir las fallas pasadas en el éxito de mañana. Simultáneamente, podrán superar los obstáculos de datos y acelerar la entrega de datos sin perder el control.
David Talaga, Dataiku
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