El proceso de desarrollo de un producto o servicio basado en Inteligencia Artificial es una travesía que abarca múltiples fases, desde la concepción inicial de la idea hasta su lanzamiento al mercado. En cada etapa, el equipo de desarrollo colabora estrechamente con el cliente para asegurar que el resultado final sea capaz de cumplir con sus expectativas, además de, por supuesto, aportar valor real y tangible. Este proceso no es lineal ni sencillo; implica superar desafíos técnicos, éticos y de negocio que requieren una planificación meticulosa y una ejecución precisa.
En este artículo, exploraremos cada una de estas fases en detalle, compartiendo mejores prácticas y reflexionando sobre los desafíos más comunes que enfrentan los desarrolladores de productos de IA. Desde la idea inicial hasta el producto final, descubriremos lo que se necesita para llevar una solución de IA del concepto a la realidad, asegurando un impacto positivo y duradero.
La fase de ideación es una de las primeras y más cruciales etapas en el desarrollo de un producto basado en Inteligencia Artificial. En esta etapa, el equipo se enfoca en identificar problemas específicos que puedan ser resueltos a través de soluciones tecnológicas avanzadas. Es fundamental entender las necesidades del mercado y de los clientes, así como analizar las tendencias actuales, para concebir ideas innovadoras y relevantes.
La generación de ideas suele comenzar con sesiones de lluvia de ideas, donde se exploran diferentes conceptos de productos que podrían satisfacer las demandas identificadas. Es aquí cuando debemos tener una gran consideración acerca de la funcionalidad deseada del producto, además del valor añadido que podría ofrecer este producto en comparación con las soluciones existentes.
Además, la viabilidad del concepto debe ser evaluada rigurosamente desde perspectivas técnicas y económicas. Aquí incluimos un análisis preliminar de los recursos necesarios, las tecnologías implicadas y los posibles desafíos en la implementación. Asegurarse de que exista una alineación clara entre los objetivos del producto y las capacidades del equipo es clave para evitar problemas en etapas posteriores del desarrollo.
Una herramienta útil en esta fase es el conocido análisis DAFO (Debilidades, Amenazas, Fortalezas y Oportunidades), que permite identificar los factores internos y externos que podrían influir en el éxito del producto. Este análisis proporciona una visión estratégica que puede guiar la dirección del desarrollo y ayudar a mitigar riesgos. De igual manera, existen técnicas de creatividad como el método SCAMPER (Sustituir, Combinar, Adaptar, Modificar, Proponer otros usos, Eliminar, Reorganizar) que podemos utilizar para refinar y mejorar la idea inicial.
Es recomendable documentar todas estas ideas y análisis en forma de un caso de negocio. La documentación de estas ideas nos permite arrojar luz acerca de las funcionalidades iniciales y los objetivos de nuestro producto, a la vez que nos sirve de herramienta para facilitar una comunicación efectiva entre los miembros del equipo y los interesados, asegurando que todos tengan una comprensión compartida del proyecto. La claridad en esta fase es crucial, ya que sienta las bases para el desarrollo exitoso del producto y su eventual lanzamiento al mercado.
Definición del producto
Tras haber concluido el caso anterior y haber analizado nuestro mercado objetivo y funcionalidades del producto, damos inicio a la siguiente fase del proceso de desarrollo de un producto. En esta etapa, nos centramos en llevar a cabo aquellas tareas que nos permitan perfeccionar la estrategia de nuestro producto.
Fundamentalmente, aquello que tendremos que hacer será definir los detalles específicos que irán ligados a nuestro desarrollo, como son:
- Propuesta de valor. Es crucial definir una propuesta de valor clara y convincente. Esta propuesta debe responder a la pregunta de por qué los clientes potenciales elegirían este producto sobre otros en el mercado. En el contexto de productos basados en IA, la propuesta de valor suele centrarse en la capacidad del producto para proporcionar soluciones más eficientes, precisas o innovadoras que los métodos tradicionales. Es importante que esta propuesta sea no solo atractiva, sino también realista y alineada con las capacidades tecnológicas del equipo.
- Métricas de éxito. Establecer métricas de éxito claras es fundamental para medir el progreso y el impacto del producto. En el desarrollo de productos de IA, estas métricas pueden incluir indicadores como la precisión del modelo, el tiempo de respuesta, la tasa de adopción por parte de los usuarios, y el retorno de la inversión. Es recomendable utilizar el marco de objetivos SMART para asegurar que estas métricas sean específicas, medibles, alcanzables, relevantes y con un tiempo definido.
- Estrategia de marketing. La estrategia de marketing debe ser diseñada para comunicar efectivamente la propuesta de valor y las capacidades del producto al mercado objetivo. Se incluyen la definición de canales de distribución, mensajes clave, y tácticas de lanzamiento. En el caso de productos de IA, es particularmente importante educar al mercado sobre los beneficios y las aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial, así como abordar posibles preocupaciones sobre la privacidad y la ética.
- Análisis de negocios. Se realiza un análisis de negocios detallado para evaluar la viabilidad comercial del producto. Aquí incluimos proyecciones financieras, análisis de costos y beneficios, y evaluación de riesgos. El análisis de negocios proporciona una base sólida para tomar decisiones informadas sobre la inversión y el escalado del producto.
Si bien la definición de cada uno de los detalles de nuestra estrategia es algo que irá ligado a nuestro desarrollo, en ocasiones, es posible que podamos obviar algunos de estos en la fase de Definición del Producto. Por ejemplo, en dado caso de que una empresa nos haya contratado para llevar a cabo el desarrollo de un servicio basado en IA que será desplegado internamente, no será necesario que trabajemos una estrategia de marketing. Los detalles mencionados suponen un estándar recomendado al momento de perfeccionar la estrategia de nuestro producto, pero debemos pensar previamente en los detalles que deberemos abordar en cada caso.
Recopilación y preparación de datos
En el desarrollo de productos basados en Inteligencia Artificial, la calidad de los datos es un factor determinante para el éxito de los modelos. Esta fase se centra en identificar y recopilar datos de las mejores fuentes posibles y prepararlos adecuadamente para su uso en el desarrollo del modelo.
Es fundamental comenzar con una clara comprensión de las fuentes de datos disponibles. En muchos proyectos, los datos pueden ser proporcionados por el cliente, especialmente si se trata de una organización con registros históricos y transaccionales relevantes. Sin embargo, la disponibilidad y la calidad de estos datos dependerán del objetivo final del proyecto y del sector en el que opere el cliente.
En los casos en que nuestro cliente no disponga de datos suficientes o adecuados, es posible recurrir a fuentes de datos públicas. Internet ofrece una amplia variedad de conjuntos de datos que pueden ser utilizados para entrenar modelos de IA, siempre que se respete la legalidad y se aseguren los permisos de uso correspondientes. La selección de un conjunto de datos adecuado debe considerar la relevancia del mismo para el problema específico que se está abordando, así como su calidad y completitud.
Una vez recopilados los datos, es crucial someterlos a un proceso riguroso de limpieza y preparación. Este proceso incluye la eliminación de datos duplicados o irrelevantes, la corrección de errores, y el tratamiento de valores faltantes. Además, es posible que los datos necesiten ser normalizados o transformados para adecuarse al formato requerido por el modelo. La preparación adecuada de los datos resulta crucial en todo desarrollo de productos basados en IA, y generalmente, constituye una de las fases que demandarán mayor cantidad de nuestro tiempo.
Modelado y desarrollo de los modelos
Damos comienzo entonces a una de las fases más interesantes del desarrollo de un producto o servicio basado en IA. Tras completar cada una de las fases anteriores, lograremos concebir una idea general acerca del funcionamiento final de nuestro modelo.
Es probable que, debido a la magnitud del proyecto que tenemos entre manos, debamos desarrollar tantos modelos como funcionalidades queramos ver cubiertas con estos. En estos casos, el procedimiento a seguir suele seguir siempre unas pautas bien definidas, que dependerán del tipo de algoritmos que desees emplear, y por supuesto, de la información que dispongas para el entrenamiento.
El proceso de entrenamiento y validación de los modelos representa una parte fundamental de esta etapa del desarrollo. Aquí entrenaremos a nuestros modelos con los conjuntos de datos que hayamos procesado anteriormente, y llevaremos a cabo pruebas de entrenamiento con distintas selecciones de hiperparámetros. Junto con el entrenamiento, aplicamos distintas técnicas de validación que nos permiten asegurarnos de que los modelos están aprendiendo, y no “memorizan” el conjunto utilizado para entrenamiento. Existen diferentes técnicas de validación que deberemos escoger en función de nuestros intereses, como la validación cruzada (cross-validation), los conjuntos de validación, etc.
La fase de desarrollo de los modelos no debería darse por finalizada hasta que dispongamos de un conjunto de ellos que son capaces de obtener unas métricas de rendimiento razonables para nuestro objetivo (generalmente, siempre buscaremos lograr los mejores resultados posibles, aunque, en ocasiones, priorizaremos el tiempo de desarrollo frente a algunos puntos más de rendimiento en las métricas).
Implementación y escalabilidad
La implementación de modelos de Inteligencia Artificial es una fase crítica en el desarrollo de productos o servicios basados en IA. Durante este proceso, es esencial evaluar cómo se integrarán los modelos con los sistemas existentes, un aspecto que dependerá en gran medida de los requisitos específicos del cliente. La meta es facilitar el acceso y uso de los modelos de la manera más intuitiva y eficiente posible para los usuarios finales.
Existen diversas opciones para el despliegue de modelos de IA, entre las que destacan el uso de la nube y los contenedores de Docker. La nube ofrece flexibilidad y escalabilidad, permitiendo a las empresas ajustar recursos según la demanda. Docker, por otro lado, facilita la portabilidad y el aislamiento de los modelos, lo que puede ser particularmente útil en entornos de desarrollo y producción. Tener conocimientos en estas tecnologías es fundamental para gestionar el despliegue de manera eficaz y para solucionar cualquier problema que pueda surgir durante el proceso.
La escalabilidad es otro componente crucial en esta fase. Desarrollar estrategias de escalabilidad asegura que la solución pueda crecer junto con el aumento en los datos y el número de usuarios. Esto implica diseñar la infraestructura de manera que pueda manejar incrementos en la carga de trabajo sin comprometer el rendimiento o la seguridad. Anticiparse a estos cambios y planificar en consecuencia es vital para garantizar una experiencia de usuario consistente y confiable.
Mantenimiento y mejora continua
Nuestro trabajo no termina con la implementación y escalabilidad de los modelos de Machine Learning desarrollados. Una parte esencial del ciclo de vida de un producto basado en IA es el mantenimiento continuo y la mejora del modelo. Esto incluye el monitoreo constante del rendimiento para detectar y corregir posibles desvíos, asegurando que los modelos sigan siendo precisos y eficientes. La actualización periódica de estos modelos con nuevos datos es crucial para mantener su relevancia y adaptabilidad a cambios en los patrones de datos y en las necesidades del negocio.
Además, es importante recopilar feedback de los usuarios finales para identificar posibles áreas de mejora y nuevas oportunidades de optimización. La colaboración continua con el cliente permite ajustar el modelo y los procesos subyacentes, garantizando que nuestro producto siga cumpliendo con las expectativas y objetivos planteados.
Como ves, el desarrollo de productos basados en Inteligencia Artificial es un proceso complejo y multifacético que va desde la ideación inicial hasta el mantenimiento y mejora continua. Cada fase del proceso requiere una planificación meticulosa y una ejecución precisa para asegurar que el producto final cumpla con las expectativas técnicas y añada valor real a los usuarios y al negocio. Es necesario abordar desafíos como la integración, la escalabilidad y la mejora continua, con el fin de desarrollar soluciones de IA que sean sostenibles y escalables. Solo de esta manera logramos entregar software fiable a las empresas, y ayudar con este al crecimiento de la misma.
