Cómo construir un equipo de desarrollo dedicado para proyectos de IA

 

La llegada de la inteligencia artificial ha supuesto una revolución para las compañías, transformando numerosos procesos en pos de aumentar la productividad y eficiencia en diversos sectores. Por ejemplo, por medio de la IA, muchos negocios han podido automatizar tareas repetitivas y rutinarias, liberando a los empleados para que se centren en actividades más estratégicas y creativas. 

 

Además, la IA ha mejorado la toma de decisiones al proporcionar análisis de datos más precisos y predicciones más acertadas, lo que ha permitido a las compañías optimizar sus operaciones y ofrecer soluciones más personalizadas a sus clientes. Todos estos beneficios y características que hemos nombrado, también ha cambiando la forma en la que se crea un equipo de desarrollo dedicado para proyectos de IA.

 

 

Los proyectos de inteligencia artificial son iniciativas complejas y sofisticadas que requieren una cuidadosa planificación y consideración por parte de las compañías. Es por eso que, en primer lugar, se necesita contar con un equipo de desarrollo dedicado multidisciplinario, que guíe el desarrollo del proyecto y le inyecte toda la experiencia que tiene para conseguir la mayor calidad en el proyecto.

 

Es por eso que, en este artículo, abordaremos cómo construir un equipo de desarrollo dedicado para proyectos de inteligencia artificial, para que evites inconvenientes o inconsistencias a futuro.

 

La transformación en la creación de equipos de desarrollo dedicado con la IA

“Una combinación de cambio de cultura, reestructuración laboral, contratación, recalificación e incorporación de trabajadores contratados brindará el equipo necesario para un ecosistema de talento de IA exitoso”, indicó Deloitte en un whitepaper sobre este tema, indicando que el panorama organizacional impulsado por la IA se basa en humanos y máquinas trabajando codo a codo.

 

En este mismo análisis, llegaron a la conclusión de que crear equipos de desarrollo dedicado que puedan tener éxito en este panorama de IA, requiere que las empresas reexaminen todo:

 

1) Los propios equipos, incluidas las descripciones de puestos individuales, mosaicos y trayectorias profesionales.
2) Estructuras de equipo, incluido el diseño organizacional, la alineación interna y la integración de habilidades y capacidades, particularmente con la creciente dependencia de talento externo.
3) Habilitación del equipo, incluida la cultura, las comunicaciones, la colaboración, el aprendizaje continuo, la actualización y la mejora de las habilidades.

 

También son realistas al momento de reconocer que la IA es un campo nuevo, por lo que la falta de personal calificado es completamente normal. De hecho, la falta de personal no solo se debe a que hay pocos profesionales entrenados en IA, sino que la demanda global también es altísima.

 

“Lo que se necesita es un enfoque reflexivo para construir no solo el mejor equipo de desarrollo dedicado de IA para satisfacer las necesidades de la empresa, sino también la estructura en la que deben trabajar para tener éxito”, enfatizaron en el estudio de Deloitte.

 

 

Aspectos a tomar en cuenta al construir un equipo de desarrollo dedicado para proyectos IA

• Ante todo, planificación 

En la industria tecnológica siempre hay una tendencia nueva que probar, pero eso no quiere decir que todas las empresas tengan que correr hacia eso. Lo importante es contar con un partner tecnológico que sepa sobre IA o un equipo de desarrollo dedicado que tenga los skills necesario para esta clase de proyectos.

 

“Analiza cuidadosamente tu posición actual, asigna costos, determina los problemas más importantes y lanza un proyecto piloto. Todos estos pasos requieren una adecuada planificación y evaluación. Tu negocio necesita un plan de implementación de IA paso a paso, desde sentar bases sólidas hasta crear una visión para el futuro”, explicaron en un artículo de Forbes.

 

• Funciones de los integrantes del equipo de desarrollo dedicado

Al momento de armar el equipo de desarrollo dedicado, no se trata únicamente de buscar a los mejores ingenieros de software. Es necesario crear una lista de prioridades y de áreas a atender en el proyecto, para crear el equipo en función de esas necesidades, sobre todo en el caso de los proyectos de IA.

 

Los roles más críticos de IA en un equipo de desarrollo dedicado suelen ser:

 

- Modeladores de datos.
- Especialistas en aprendizaje profundo.
- Ingenieros de datos.
- Ingenieros de software.
- Expertos en dominios.
- Diseñadores de productos.
- Sociólogos y especialistas en ética de la IA.
- Líderes de TI.
- Ingenieros de aprendizaje automático aplicado.
- UX o diseñador gráfico.

 

Skills que debes tener en un equipo de IA

Como nivel base, las compañías suelen buscar profesionales con un título universitario en matemáticas, ciencia de datos, estadística o informática. También se está incrementando la demanda de profesionales con estudios y doctorados en informática o ciencias cognitivas.

 

Además, las compañías están valorando mucho estas habilidades en los equipos de desarrollo dedicado para proyectos de IA:

 

• Programación
• Álgebra lineal, probabilidad y estadística
• Tecnología Big Data
• Algoritmos y frameworks
• Comunicación y resolución de problemas

 

Experiencia en proyectos de IA

De ser posible, trata de que los perfiles que contrates para armar tu equipo de desarrollo dedicado tenga alguna clase de experiencia en proyectos de IA, ya que esto mejorará la comprensión de las tareas y retos del proyecto de tu negocio y las mejores prácticas en esta área son claves para tomar decisiones informadas y evitar problemas comunes.

 

Gestión de datos

La disponibilidad y calidad de los datos son fundamentales para proyectos de IA exitosos. El equipo de desarrollo dedicado debe contar con expertos en gestión de datos que puedan acceder, limpiar y preparar los datos necesarios para el entrenamiento de modelos.

 

Hay 5 áreas en las que la IA maneja un papel importante en la gestión de datos, refieren en un artículo  de MITSloan:

• Clasificación
• Catalogación 
• Calidad
• Seguridad 
• Integración de datos

 

Ética y privacidad

Los miembros del equipo de desarrollo dedicado deben tener en cuenta aspectos éticos y de privacidad en el desarrollo de soluciones de IA. Esto implica asegurar que los datos se utilicen de manera responsable y que los modelos no introduzcan sesgos o discriminación.

 

Flexibilidad para la resolución de problemas

La IA puede plantear desafíos complejos, y el equipo de desarrollo dedicado debe estar preparado para resolver problemas técnicos y analíticos de manera efectiva y eficiente.

 

 

Cómo liderar de forma exitosa un proyectos de IA con un equipo de desarrollo dedicado especializado

Antes de empezar, asegúrate de entender claramente el dominio en el que se aplicará la IA y los objetivos específicos del proyecto. Esto te permitirá establecer expectativas realistas y determinar qué tipo de IA es más adecuada para el problema. En esta tarea, es muy oportuna la ayuda de un equipo de desarrollo dedicado para que te guíe en esta etapa de definición del proyecto.

 

Aquí te presentamos formas de liderar un proyecto de IA:

 

Forma un equipo talentoso y diverso

Reúne perfiles multidisciplinarios y crea un equipo de desarrollo dedicado potente, que incluya expertos en IA, científicos de datos, ingenieros de software y expertos en el dominio del problema que estás abordando. La diversidad de habilidades y perspectivas enriquecerá el proceso y permitirá abordar los desafíos desde diferentes ángulos.

 

Planificación cuidadosa

Desarrolla un plan detallado para el proyecto, incluyendo objetivos claros, plazos realistas, recursos necesarios y posibles obstáculos. Divide el proyecto en etapas más pequeñas y manejables para facilitar el seguimiento y la gestión.

 

Recopilación y preparación de datos

La calidad de los datos es fundamental para el éxito de un proyecto de IA. Asegúrate de recopilar datos relevantes y limpios que sean representativos del problema que deseas resolver. La preparación adecuada de los datos también es esencial, ya que la IA se basa en la información disponible.

 

“Si bien puede parecer obvio conocer el problema a resolver, los datos que pueden ser útiles para construir un modelo predictivo y cómo se utilizará ese modelo dentro de la organización. Esta es en realidad un área en la que los equipos a menudo fallan”, alertaron en un artículo del portal Data Science PM.

 

Elección de algoritmos y modelos adecuados

Selecciona los algoritmos y modelos de IA más adecuados para el problema en cuestión. Puedes utilizar técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo, según corresponda.

 

Iteración y mejora continua

La IA a menudo implica un proceso de iteración, donde los modelos se mejoran gradualmente a medida que se obtienen más datos y retroalimentación. No tengas miedo de ajustar y mejorar tus enfoques a medida que avanza el proyecto.

 

Gestión de riesgos

Identifica y gestiona los riesgos potenciales del proyecto. Esto puede incluir problemas de privacidad de datos, sesgos en los modelos, falta de recursos, etc. Estar preparado para abordar estos problemas te ayudará a minimizar los obstáculos.

 

Comunicación efectiva

Mantén una comunicación clara y constante con todos los miembros del equipo y las partes interesadas. Explica los avances, desafíos y resultados de manera accesible para que todos comprendan el progreso del proyecto.

 

Ética en la IA

Considera siempre las implicaciones éticas y sociales de tu proyecto de IA. Asegúrate de que la tecnología se utilice de manera responsable y en beneficio de la sociedad.

 

Aprendizaje constante

La IA es un campo en constante evolución. Mantente actualizado con las últimas tendencias y avances en el campo, y fomenta un ambiente de aprendizaje continuo en tu equipo.

 

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