Abre tus ojos a la IA

Enrique Ruiz
Aprendiz / www.linkedin.com/in/enrique-ruiz-martin-seguros

Si piensas que es acertada la ley del escritor Arthur C. Clarke, que decía: «Cualquier tecnología lo suficientemente avanzada es indistinguible de la magia», no pierdas el tiempo leyendo el resto de este artículo. Un saludo y hasta la próxima. 

Si has llegado a este segundo párrafo, déjame que te diga algo que quizás no te guste reconocer: intuyes que no es magia, ni ciencia ficción, pero entiendes entre poco y nada sobre IA. Eso sí, tu intuición es correcta: la IA generativa nos permite conseguir ampliar nuestras capacidades hasta límites que aún no conocemos. 

Esto va dirigido sobre todo a ti, porque el avance de la IA te genera ya una sensación de inquietud. Y se va a convertir en una importante fuente de estrés. Como ocurre con cualquier tipo de ansiedad, es importante controlar la emoción y evitar agobiarse. Es necesario comprender las ventajas de la nueva tecnología, aprender cómo funciona y recibir formación sobre cómo utilizarla de forma productiva. 

En los últimos meses, vengo estudiando, leyendo y conversando mucho sobre la IA, y hay algunas cosas en las que hay un acuerdo bastante generalizado, y te digo: hay unas cuantas que son contraintuitivas. Lamentablemente, bajo los titulares aspiracionales y el tentador potencial se esconde la cruda realidad: la mayoría de los proyectos de IA fracasan; algunas estimaciones sitúan la tasa de fracaso en el 80%.

Vayamos por orden: ¿por dónde empezar? Como estratega que eres, anticípate. Empieza reflexionando sobre estos puntos:

Negocio. Identifica primero cuál es el área de mejora o el problema a resolver. Tus colaboradores te dirán que lo saben todo del negocio. Tu jefe de producto te dirá que se sabe de memoria los factores que afectan, por ejemplo, al fraude. Vale, sabe mucho, pero ¿conoce todo? ¿y son factores inmutables? ¿y cuáles son sus pesos relativos? ¿y cómo te aseguras que transfiere su conocimiento? 

Tecnología. Una máxima: hay que descentralizar los proyectos de IA. La parte puramente tecnológica y de herramientas sí estará centralizada, pero los proyectos IA se llevan desde Negocio. Por si no me has entendido: el Head of Data Science no puede depender de IT.

Sistema de Gobernanza. Déjame poner aquí un ¡UF! muy grande. Está todo por hacer, y el miedo es tu gran paralizador. ¡Sed valientes! El papel relevante lo tendrá el Consejo de Administración, cuyo objetivo debe ser fomentar la innovación para que la empresa obtenga una ventaja competitiva. Si esperáis a tener todo perfectamente controlado, no empezareis nunca. Te aseguro que en seis meses saldrán nuevas herramientas que os darán más dolores de cabeza. 

Recursos Humanos. Te va a ser difícil entender los roles y la necesidad de los nuevos perfiles (ingenieros de datos, científico de datos, analista de datos,…), que rompen la estructura salarial de la empresa. Y pasado un tiempo no muy largo, se aburrirán en tu proyecto y se irán.

Consultores. Hay gente que te dirá que sabe mucho, pero seguramente lo mejor que se puede decir de ellos es que “creen saber”.  Te será difícil separar el grano de la paja. Otra cosa: si la idea es que el proyecto de IA se convierta en una ventaja competitiva, ya mismo debes crear expertise en la empresa.

Espero que esto tenga sentido para ti. Próximamente, hablaré sobre errores comunes en la implementación de proyectos de IA y cómo evitarlos. 

Te dejo una píldora simpática: seguro que te suenan hojas de Excel con nombres como “ProyectoZZ_definitivo_definitivo2_final_ahorasifinal.XLS”. I love Excel, pero mi consejo: abandónalo en los proyectos IA.