En el mundo del deporte, cada equipo forma parte de un todo: dependen unos de otros, se enfrentan a las mismas circunstancias y conocen bien las adversidades que pueden echar a perder toda una temporada de preparación. En la Formula 1 por ejemplo, los equipos afrontan una serie de problemas durante las carreras como: el pronóstico del tiempo, los rivales, el estado del coche de cada competidor, el factor suerte, la concentración, los pit-stop en tiempo récord, la estrategia para adaptarse a los cambios durante las carreras, la posibilidad de accidentes, la motivación... Uff, ¡un sinfín de factores pueden afectar a los resultados esperados!
En los proyectos de Data Analytics y Machine Learning el escenario no es muy diferente. Los diferentes equipos tienen que lidiar con variables que afectan a los resultados de cada proyecto: problemas de calidad de datos, conflicto entre herramientas o la falta de operacionalización del proyecto de datos (¿y si el modelo de Machine Learning no se aplica para su uso en toda la organización?)… Estos son solo algunos ejemplos de los mayores contratiempos a los que se enfrentan.
Te traemos siete consejos para que triunfes en tus proyectos de Machine Learning y puedas lograr los mejores resultados posibles para tu negocio.
1. Proporcionar fácil acceso a los datos necesarios mediante una estrategia de datos 360º
La mayoría de las organizaciones no cuenta con un repositorio central para sus datos, o en algunos casos dispone de fuentes de datos dispares con herramientas y sistemas legacy. Además, muy a menudo no tienen la infraestructura adecuada para mejorar el acceso o la calidad de los datos.
El enfoque único de extremo a extremo proporciona la capacidad de centralizar todos los esfuerzos de IA en un solo producto e interfaz. Este espacio permite a los equipos documentar y reutilizar fácilmente los elementos del proyecto de datos con otros equipos o personas en toda la organización. Como resultado de tener todo en un solo lugar, las partes interesadas del negocio y los perfiles técnicos colaboran, asegurando unos controles de acceso y monitorización sólidos.
2. Establecer métricas de éxito
La agilidad y la flexibilidad son skills indispensables en las iniciativas de Inteligencia Artificial. Las empresas deben estar bien preparadas para perseguir un amplio espectro de casos de uso de IA según las necesidades inmediatas del negocio, desde el análisis de Auto-Service hasta los modelos operacionales en producción.
Para establecer métricas de éxito hay que priorizar los casos de uso, teniendo en cuenta tres criterios vitales: el valor comercial, el nivel de esfuerzo necesario y la probabilidad de éxito (incluido todas las variables de riesgo).
Una vez seleccionados los casos de uso, las organizaciones deben asegurarse de implementar un marco para calificarlos. La mejor solución es nombrar a un profesional o a un equipo responsable para encargarse de realizar un seguimiento exhaustivo de las métricas de éxito cada cierto tiempo.
En otras palabras, este recopilatorio de éxitos e insights ayudará a generar una motivación interna e inspirará a otros departamentos de la empresa. Es decir, resaltará las conclusiones de los casos de uso iniciales que se pueden mejorar en el futuro.
3. Asegurarse de que los técnicos y el resto del equipo trabajen codo con codo
Mencionemos una dura realidad: los analistas de datos, los científicos de datos, el departamento de IT y los equipos comerciales no están capacitados para trabajar de manera colaborativa.
¿Y si damos la vuelta a esta realidad y pasamos a fomentar el trabajo colaborativo?
Al adoptar las diferentes fortalezas y habilidades técnicas de varios colaboradores y permitirles consolidar su trabajo de manera gobernada y organizada, aliviamos estos desafíos y permitimos que los equipos desarrollen proyectos de datos de manera más rápida y eficiente. Además de la capacidad de utilizar código o una interfaz visual, plataformas como Dataiku ofrecen:
Documentación integrada e intercambio de conocimientos, incluidas listas de tareas pendientes del proyecto, comentarios e intercambios de ideas.
Gestión robusta de cambios de proyectos y reversión
Supervisión avanzada de la actividad del equipo para una gestión eficaz del proyecto de datos
4. Garantizar el sponsorship ejecutivo y una cultura de experimentación
En las primeras etapas de los casos de uso las empresas deben presentar meticulosamente entre unos tres y cinco casos de uso factibles. Estos casos principales podrán crear el mayor valor rápidamente, idealmente durante el primer año. Esto establecerá un impulso y fomentará la aceptación de futuras inversiones en análisis. Una forma útil de decidir sobre los casos de uso es analizar toda la cadena de valor del negocio, desde el proveedor hasta la compra y la posventa, para identificar los que tienen el mayor valor potencial en términos de impacto.
Al configurar cualquier iniciativa de datos self-service las empresas deben asegurarse de que sus necesidades más prioritarias se incorporen al proyecto. Para asegurar el éxito continuo, involucran a más personas y combinan los esfuerzos a nivel interno para lograr la aceptación y el apoyo de los ejecutivos. Así logran aumentar la visibilidad, la exposición y la promoción del boca a boca.
Por lo tanto, el apoyo y el sponsorship ejecutivo son fundamentales no solo en las etapas iniciales de los esfuerzos de IA, sino durante el tiempo que transcurre en cada proyecto. Transformar los procesos y la tecnología de las empresas no dejan de ser importantes, pero el verdadero reto es establecer una cultura de datos en la que cada colaborador se sienta motivado para incorporar los datos en sus tareas diarias.
5. Evaluar y abordar cualquier brecha de habilidades
Educar y mejorar las habilidades de los empleados es fundamental para la dotación de personal de inteligencia artificial, que a su vez es fundamental para escalar con éxito la IA. Sin embargo, en la mayoría de las empresas se pasa por alto de forma abrumadora y lamentable.
Comunicar el valor diferencial del trío data analytics, machine learning e inteligencia artificial a todos los colaboradores es vital para que puedan ver más fácilmente cómo entra en juego la mejora de las habilidades y cómo los esfuerzos de datos juegan a favor de la estrategia de la empresa.
La clave está en invertir en tecnologías que respalden la mejora de las habilidades y la colaboración permitiendo que personas no técnicas participen en el proceso de data analytics. Implementar una estrategia de arriba hacia abajo y viceversa: es decir, invertir en formación en torno a las iniciativas de IA y mejorar las habilidades de los empleados.
Esta es la única manera de que sean capaces de internalizar el valor y el poder transformador que los datos pueden brindar en el desempeño de cada profesional.
6. Liberar al equipo de trabajo pesado innecesario e invertir en la infraestructura adecuada
Conectarse a la infraestructura existente, sin necesidad de mover datos para su procesamiento permite el acceso instantáneo a los datos donde sea que estén almacenados.
Esto significa que la forma en que las personas trabajan con los datos se mantiene constante y segura, independientemente de los cambios en los sistemas, el personal, etc.
En otras palabras, eliminar el "heavy lifting” y la gestión manual, proporcionando una interfaz visual para aportaciones efectivas de todos los niveles de conocimiento y habilidades, en todas las etapas de un proyecto de datos y machine learning.
7. Planificar a largo plazo
Con respecto a las herramientas, las organizaciones que deseen hacer que los proyectos y sistemas de IA sean sostenibles en el tiempo deben invertir en las mejores tecnologías de almacenamiento, algoritmos y sistemas informáticos.
Sin embargo, la planificación a largo plazo de la IA no se limita al uso de las tecnologías. Escalar la IA requiere del marco adecuado, uno que implique incorporar la Inteligencia Artifical en todos los procesos comerciales.
La responsabilidad de ponerlo en marcha debe provenir de las propias líneas de negocio, que deben contar con un modelo organizativo que promueva el empoderamiento y el apoyo de arriba hacia abajo y viceversa.
En definitiva, para lograr una planificación eficaz a largo plazo, es fundamental incluir como mínimo, la mejora de las habilidades del equipo comercial, brindándoles el acceso a herramientas y datos. Estos recursos les ayudarán a identificar prioridades y establecer una hoja de ruta estratégica para alcanzar los objetivos de sus clientes.
Fuentes:
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