“El interés de la IA está vinculado a su valor para el negocio”, Gianmarco Giunti (Crayon)

Tal y como explica Gianmarco Giunti, “el desafío de iniciar un proyecto de IA no se apoya solo en el estado de la plataforma de datos existente. El reto de muchos de nuestros clientes se basa más en cómo optimizar los procesos o aumentar la productividad que en su infraestructura de procesamiento de datos. El interés por la IA está más vinculado al valor para el negocio. Determinar qué problema se quiere resolver, de qué manera se va a conseguir y cómo se va a medir el éxito es más relevante que la TI que se tenga. Si bien, a la hora de desarrollar una solución de IA para muchos usuarios, contar con una correcta gobernanza de los datos y adopción de la tecnología cloud acelera el proceso”.   

En este sentido, para Gianmarco Giunti, “es fundamental controlar eficazmente tanto las fuentes de datos que se necesitan incluir en la primera fase del desarrollo como las que se irán añadiendo cuando la solución ya esté en producción. Es necesario utilizar herramientas para comprobar que los datos son correctos, solo entonces los modelos de la IA generativa serán válidos. Sobre todo, es fundamental saber cómo funcionan los modelos con grandes volúmenes de datos para miles de usuarios. Conocer aspectos referidos a la seguridad, la gobernanza de los datos, capacidades, limitaciones... También, tener claro qué van a necesitar los usuarios: cuál es su nivel tecnológico, qué tipo de interacción van a hacer con el chatbot, cómo será la experiencia de usuario...”.

“Hay que considerar muchos aspectos para garantizar el éxito de un proyecto”, continúa, “y, llegado el momento, conviene comparar el proceso actual y el ideal para analizar cambios necesarios que permitirán valorar la eficacia de la solución. Es decir, que los usuarios y el mismo proceso se acostumbren a la eficiencia que se está aportando con la IA.

En palabras de este responsable, “es necesario controlar los datos que se incorporan porque el algoritmo de la IA no puede detectar si tienen calidad o no. Por eso es importante contar con especialistas en IA generativa y gobernanza de datos que monitoricen este proceso tanto al desarrollar la solución como una vez ya en producción, evolucionando a lo largo de los años. Es lo que hacemos desde Crayon. Nos encargamos de garantizar en todo momento la calidad de los datos que se introducen y que la solución se ajusta totalmente a las necesidades transmitidas por el cliente. Nuestra propuesta comercial responde a lo que nos demandan los clientes. Por una parte, ofrecemos un modelo muy asequible y desarrollamos soluciones basadas en las mejores prácticas cuya eficiencia garantizamos. Pero también, siguiendo sus peticiones de mantenimiento y soporte, y por un fee flexible (anual, mensual...), les facilitamos un servicio denominado GenIA Ops con el que aseguramos que el modelo sigue funcionando de forma precisa, aplicando una monitorización continua sobre los datos que se van integrando”.

 

Aspectos a tener en cuenta    

En palabras de Gianmarco Giunti, “en la fase inicial del proyecto de estudio y diseño, analizamos todos los temas vinculados a la seguridad y la protección de los datos. Determinamos cómo vamos a garantizar el cumplimiento de todas las normativas y compliance de la organización. A partir de ahí adoptamos la tecnología que permite integrar todo ello. Contamos con un framework propio para la adopción de la IA generativa modular que se ajusta a la madurez de cada cliente. A partir de un servicio Discovery Workshop aclaramos dudas sobre lo que es y no es IA, tendencias de su sector y casos de éxito. Con el feedback que recibimos, diseñamos una propuesta en la que se identifica tanto el valor del proyecto como la complejidad de desarrollar ese caso de uso”.

A continuación, “ofrecemos una planificación a medida identificando una lista de casos de uso atendiendo a su valor y riesgo. Para ello tenemos en cuenta distintos escenarios. Por una parte, si la empresa no tiene calidad de datos o tiene pocos datos en cloud o tiene problemas de seguridad y compliance. Y por otra parte, si la solución va a ser utilizada por muchos usuarios. Si se detecta que el valor a obtener es muy alto y las oportunidades de alcanzar el ROI también lo son, estos casos ocuparán los tres primeros puestos. Pero, ciertamente, suelen ser más común empezar con casos de uso con un valor medio, más sencillos de afrontar. Son una buena oportunidad para coger confianza y madurez en el terreno de la IA”.

 

El valor de la capacitación

Según explica este responsable, “cuando los usuarios de la solución de IA son internos es importante formarlos, sobre todo cuando el objetivo del desarrollo es mejorar una tarea o un proceso determinado, y es lo que se va a medir para determinar el éxito del proyecto. Es fundamental que conozcan el potencial de la solución, qué datos procesa, cómo se ha desarrollado... Si no la entienden no podrán maximizar su uso y no habrá ROI. En Crayon hemos desarrollado un Kit de Mejores Prácticas y de Prompt Engineering, para ayudarles a interactuar con el chatbot, según sector, procesos, palabras clave, etc., y así que consigan antes el resultado que necesitan. Este servicio lo prestamos tanto a la hora de construir el Business Case, para que el cliente sepa cómo se va a desarrollar el proyecto y medir su éxito; como al final, con la solución en producción para aumentar la productividad y conseguir el éxito esperado”.