Introducción
En la Parte 1 de esta serie de artículos ‘Recomendaciones para implementar un Proyecto de Inteligencia Artificial‘, en esta segunda parte cubriremos el aspecto más importante del desarrollo: el equipo.
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 (usted está aquí)
Parte 3: ¿Dónde están los datos?
Parte 4: Entrega del producto
Parte 5: Mantenimiento y Operación
Mientras que en la Parte 1 identificamos y anticipamos los elementos clave de cualquier proyecto de datos aplicando la lógica comercial y tratando el proyecto como un activo a adquirir que debe aportar valor a cualquier organización, en esta Parte 2 discutiremos cómo un equipo de profesionales debe configurarse y organizarse adecuadamente para que un proyecto se ejecute con éxito.
Fundamentos: el POR QUÉ
Al planificar un proyecto de IA, uno de los mayores obstáculos que debe enfrentar la gerencia es el talento. Hoy en día, cualquier disciplina de inteligencia artificial o datos tiene una gran demanda, y no se prevé que se estabilice o disminuya en el corto plazo. Por lo tanto, encontrar los recursos humanos adecuados con las habilidades adecuadas es un gran desafío. Más aún cuando el equipo de liderazgo no está versado en ninguna disciplina de IA o datos, como suele ser el caso.
Para ejecutar con éxito cualquier proyecto, se necesitan los recursos adecuados, de eso no hay duda. Entonces, este es el POR QUÉ se necesita un equipo de personas.
Proceso: el CÓMO
Muy a menudo, las organizaciones tienden a subcontratar equipos a través de empresas de consultoría y otros terceros. Esto puede ser bueno si la organización está al comienzo del viaje.
Si la organización tiene cierta madurez trabajando con datos y tiene algún tipo de equipo de datos, el escenario es muy diferentes, ya que existen recursos internos disponibles.
1. La diversidad es clave
La diversidad no es solo una palabra de moda en términos de recursos humanos, en proyectos de datos y especialmente en el desarrollo de inteligencia artificial es una necesidad real. La diversidad de un equipo significa: un equipo de profesionales con diversidad educativa, experiencia técnica y comercial, diversos niveles de formación y otro tipo de diversidad humana y social. Los desarrollos de inteligencia artificial pueden sesgarse fácilmente porque solo pueden entrenarse con una cantidad limitada de datos en un contexto global e histórico, incluso si se entrenan con ‘Big Data’. La forma más efectiva de reducir ese sesgo es tener un equipo diverso de profesionales que puedan agregar perspectiva al modelo e interpretar los resultados de la manera más amplia posible. Lo último que cualquier empresa quiere es crear una aplicación de IA que favorezca ciertos aspectos inherentemente asociados con grupos específicos de personas de sus clientes o usuarios.
2. Diversos conocimientos combinados para ganar
Para desarrollar un proyecto de datos exitoso, es imprescindible combinar la formación académica y diversas habilidades de conocimiento. Evite tener un equipo con solo ingenieros; es necesario combinar habilidades técnicas con habilidades comerciales y habilidades blandas. Las personas técnicas tienden a centrarse demasiado en la tecnología, los lenguajes de programación, los frameworks, la computación en la nube y aspectos relacionados, y es muy fácil para los tecnólogos descentrarse del objetivo original: POR QUÉ estamos haciendo este proyecto y QUÉ valor tiene; qué valor agrega a la organización este proyecto.
3. El líder del equipo debe ser un líder de equilibrio
Este no es un asunto trivial. Hay muchos estilos de liderazgo diferentes y ninguno de ellos está mal. Hay líderes con más o menos antecedentes técnicos; y eso todavía es aceptable, pero las habilidades técnicas son muy deseables, ya que se deben tomar muchas decisiones estratégicas y las habilidades técnicas son muy necesarias. En cualquier caso, aquí van algunas recomendaciones imprescindibles:
a. Mantenga a todos enfocados en el objetivo final: agregar valor al negocio
b. No dejes que la ‘tecnología’ hipnotice al equipo
c. Confía en los técnicos. No todo es posible, ya que puede parecer simple o fácil a primera vista, y algunas otras cosas que parecen imposibles son factibles.
Hay mucho más que mencionar sobre el “equipo de datos”, pero estos son solo los elementos esenciales.
Conclusiones
Hay muchas formas diferentes de organizar un equipo cuando se va a ejecutar un proyecto de datos; si es un equipo externo o interno; si es maduro o nuevo; ya sea un CoE (Centro de Excelencia) o un equipo funcional. Es esencial que el equipo sea diverso en términos de antecedentes, personas, habilidades y nivel organizacional. Eso maximizará el éxito final del proyecto. El líder del equipo (o gerente) debe mantener el equilibrio entre el equipo, el proyecto y la organización. No es una tarea fácil, pero sí muy gratificante.
