Hay muchos elementos fundamentales que se han cubierto durante las primeras 3 partes de esta serie, comenzando con el objetivo final de un proyecto de datos o IA en la primera parte; indicaciones sobre cómo organizar y administrar un equipo en la segunda parte; e identificar el contexto sobre cómo se generan, almacenan y administran los datos, así como las implicaciones y el impacto en la ejecución de cualquier proyecto. En esta cuarta parte, abordemos la parte más sensible y delicada del proyecto: la entrega del producto.
Esta serie de artículos contiene un total de 5 partes distribuidas de la siguiente manera:
Parte 1: Tratar el producto de IA como un activo
Parte 2: Formar el equipo adecuado
Parte 3: ¿Dónde están los datos?
Parte 4: Entrega del producto (usted está aquí)
Parte 5: Mantenimiento y Operación
Es la parte más sensible y delicada de todas dado que la solución final -el producto de datos de inteligencia artificial- va a impactar en el cliente final y en cómo interactúa el cliente con el resultado del producto. Debido a tal interacción, la línea entre el éxito y el desastre es muy delgada.
Fundamentos: el POR QUÉ
Desarrollar un producto de datos requiere un trabajo intenso y un conocimiento profundo sobre el negocio en el que se ejecutará la solución. Múltiples personas diversas que trabajan intensamente en el mismo proyecto durante semanas crean una sensación de profunda cercanía y propiedad del producto, ya que ha sido diseñado y creado desde el inicio hasta la realidad. Una vez que el producto de datos se entrega al cliente final, el éxito final del proyecto se medirá en términos de “adopción” por parte del cliente final. Sí, esa es la palabra clave que determinará la muy delgada línea entre un gran éxito o un desastre.
La adopción del producto de datos por parte del cliente final está determinada por varios aspectos, algunos de ellos intrínsecos al producto y otros intrínsecos al propio cliente. Todos esos aspectos deben ser considerados por el director del equipo y bien entendidos por el equipo.
Por lo tanto, es genial desarrollar un producto de datos capaz de responder preguntas comerciales o generar grandes conocimientos gracias al poder de la inteligencia artificial. Cuando eso sucede, la emoción del equipo de desarrollo y del gerente está por las nubes. Sin embargo, si el cliente no comprende bien esos excelentes resultados, o si el cliente encuentra difícil trabajar e interpretar los resultados del producto de datos, perderá la confianza en el producto y no será adoptado. Más rápido de lo que todos queremos, el cliente también puede perder la confianza en el equipo y en cualquier desarrollo de datos futuro.
Proceso: el CÓMO
Como se mencionó anteriormente, es imperativo que usted, como líder/gerente, conozca muy bien a su cliente. También comprenda cómo se ideó el proyecto y cómo eso puede afectar al cliente más allá de la solución comercial en sí. Averigüe si el proyecto ha sido impuesto por alguien más alto dentro de la jerarquía organizacional o ha sido una solicitud directa del cliente.
También es importante comprender el conocimiento del cliente sobre inteligencia artificial y productos de datos. Dedique una buena cantidad de tiempo a educar al cliente sobre lo que va a resolver el producto de datos y cómo beneficiará el trabajo del cliente.
En mi experiencia, todo el tiempo que he invertido educando a los clientes sobre datos e inteligencia artificial será recompensado más tarde con una mayor adopción y participación. Además, en mi experiencia también, más del 90 % de las dudas de los clientes acerca de adoptar un producto de datos o una solución de inteligencia artificial es una combinación de 2 elementos: miedo a ser reemplazado por tecnología y/o ignorancia sobre cómo funciona la inteligencia artificial, en diferentes proporciones, pero a menudo ambos elementos vienen juntos-.
Todos debemos entender que la inteligencia artificial, en sus muchos productos y soluciones de datos, no se trata de reemplazar a los humanos, sino de permitir que los humanos “hagan mucho más con muchos menos [recursos]”.
Conclusiones
Como líder/gerente trabaje con el cliente desde el principio y comprenda sus preocupaciones, anticipe el impacto del proyecto desde la perspectiva del cliente, no como desarrollador. Asegúrese de que el cliente comprenda el resultado del producto de datos o la solución entregada.
Dedique tiempo a educar al cliente y dejar que el cliente se involucre durante el proceso de desarrollo, de modo que el producto se adapte mejor a las necesidades del cliente. Todo el tiempo invertido en la educación del cliente retornará en una alta adopción del producto más adelante.
