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Proyectos IA y la Inseguridad

Si hay una palabra que, en mi opinión, más se acerque y defina el estado de madurez de las empresas para hacer proyectos de IA, es inseguridad.

El otro día leí un artículo de Rafael Martínez Campos que se titulaba El ROI puede arruinar tu estrategia de datos, donde detalla y da solución al problema de tener una visión simplista de priorizar los proyectos únicamente mediante ROI. Estando de acuerdo con el artículo, el cual profundiza en un síntoma de la inseguridad, me dio que pensar por qué se daba esto en las empresas y si era el único síntoma que detectaba.

La Inseguridad en Proyectos IA

Llegué a la conclusión que describo a continuación en el artículo. Tengo la suerte de trabajar de cara al cliente, reunirme con nuevos directivos todas las semanas y trabajar mano a mano con empresas de diferentes sectores. Un valor que ofrecemos las empresas de servicios es dotar de inteligencia de negocio y visión de qué está pasando.

Además, si eres bueno detectando patrones, los podrás usar a tu favor.

Hemos visto en los últimos años que, en muchas empresas, los departamentos técnicos han perdido peso en las grandes decisiones estratégicas. Los que están más cerca del cliente llevan el timón y cuando queremos introducir novedades solemos olvidarnos de esto y centrarnos en no jod**la.

Early Adopters: ¿Solución o Problema?

Tendemos a cubrir estas inseguridades con alguien experto en la materia y no siempre esta persona experta es la mejor para cubrir la posición de management, me explico: Habitualmente, en el ámbito tecnológico, los early adopter son perfiles con background tecnológico y muy buenos en tareas específicas relacionadas con lo que les gusta. Que sepan moverse bien en los proyectos o que tengan un alto conocimiento en lo que hacen no tiene nada que ver con dirigir correctamente un departamento (aunque no niego que ayuda, sin duda), ya que se necesitan skills diferentes.

En este punto, nos hemos encontrado de todo; desde perfiles muy top que no llegan a comprender (o no quieren) las entrañas de una gran empresa y esto les repercute en el número (y la calidad) de proyectos que realizan… Hasta perfiles que únicamente están interesados en hacer un modelo específico (tipo Red Neuronal, por ejemplo) porque creen que es lo que resolverá cierto problema de la organización… ¡¡todo ello sin haber mediado palabra con el dpto. de negocio correspondiente!!

La Relación entre los Departamentos de Empresa

Cuando hablamos con los departamentos de Negocio, nos suelen decir: “no nos entendemos con ellos, no escuchan lo que realmente necesitamos”, “queremos soluciones más sencillas”… Corolario: no ven cómo estos proyectos pueden ayudarles. Y los técnicos nos dicen: “Este dpto X no llega a comprender lo que hacemos, no saben plantear la pregunta a resolver”, “están muy liados y no nos prestan demasiada atención”, etc. Corolario: al ser un trabajo incómodo y con fricción, cuesta más hacerlo y muchas veces se termina trabajando “en la cueva”.

Proyectos IA y la Inseguridad

No voy a decir que toda la culpa venga de un lado (esto nunca es así). Probablemente, sea un triángulo Negocio- Técnico – Directiva que no se está resolviendo correctamente.

Falta muchísima formación, interés por buscar nuevas vías de hacer el trabajo y cambiar procesos que ya no son necesarios con la incorporación de nuevas soluciones. Esto no es culpa del Head of Analytics/ Data Science/ IA/ Big Data/ ….

A pesar de estos problemas, hay veces que se consigue: se fija un roadmap (esto ya casi todas) y se inicia con un proyecto. Aquí suelen venir otra serie de dificultades, ya que se necesita un ecosistema favorable. Poder contar con personas que aporten tiempo y conocimiento al proyecto, de principio a fin.

Puesta en Marcha de Proyectos

Anteriormente, hemos visto algunos problemas que ocurren al inicio y durante. ¿Qué ocurre cuando el modelo está creado?

Un caso que nos encontramos habitualmente y de lo que apenas se habla, es cómo poner en producción dichos modelos. Otra vez pasa lo mismo, tecnológicamente será posible hacerlo porque ponemos a alguien que entiende de ello o incluso sabe productivizar esta fase con sistemas de MLOps (muy pocos en España).

“Ya está corriendo el modelo, lo hemos conseguido…” Pero resulta que Negocio no lo utiliza, sabemos que ha traído alguna mejora de tiempo/coste, pero realmente no sabemos compararla con la anterior, ¿hacemos un test A/B para comprobar?, ¿cómo le enseñamos esto a la directiva para aumentar su confianza? ¿Todos los modelos han de integrarse de la misma manera? ¿Es lo mismo integrar un modelo para que lo emplee un manager de un call center, para un perfil CRO o para un departamento de marketing?

“Todas las batallas se ganan antes de librarse”, ya sabéis de qué libro es. Y es que antes de empezar tenemos que detallar todo, cómo empezamos y cómo terminaremos (si es que tiene fin…).

La integración del modelo en nuestro ERP o en nuestro CRM no es suficiente, no debemos entregar las llaves y marcharnos. Para sacar el máximo rendimiento a un proyecto necesitamos un buen modelo, pero más importante es una buena integración en Negocio, esto conlleva muchas veces cambios en los procesos internos, mindset del usuario y nuevos conocimientos. Lo he visto con mis propios ojos, varias veces.

No voy a describir el problema sin ofrecer una posible solución.

La Formación, clave en la implantación

En primer lugar y como comentaba anteriormente; FORMACIÓN. De la buena. Si quieres que tu empresa tenga 40 modelos de IA corriendo en tus sistemas y realmente usar dicha tecnología como una ventaja competitiva, tus empleados clave han de ser perfiles híbridos con un profundo conocimiento del negocio y con un conocimiento suficiente para trabajar con datos. Mínimo que sepan qué se puede hacer, que no y cómo trabajar con un modelo para optimizar/mejorar tu trabajo del día a día. Además, los perfiles técnicos han de aprender cómo trabajar con Negocio. Ser un crack de las matemáticas ya no es suficiente, lo siento.

Proyectos IA y la Inseguridad

Departamento de Negocio, siguiente foco

En segundo lugar, poner foco en NEGOCIO. Cuando hemos visto que se aceleran los procesos es cuando dirige el dpto. un perfil con sensibilidad al Negocio.

Esta persona necesita moverse bien en la organización, hablar el mismo idioma que Negocio y saber hacer ventas internas. Todo queda muy bien sobre el papel, pero sabemos que las grandes organizaciones son entornos complejos donde llevar una estrategia interna es fundamental.

Sé que hablar de estos temas desde fuera es sencillo. Únicamente los que están dentro y tienen que tomar dicha decisión cuentan con toda la información. No obstante, desde fuera se perciben síntomas y estamos fuera del día a día que muchas veces nos pierde. Por ello mi recomendación a la inseguridad es formación profunda y foco en negocio.

No descubro nada nuevo.

Para intentar evitar caer en ello, en Decidata, hacemos hincapié en la formación. Es obligatorio formarse, en horas laborales y si es en temas que no podamos cubrir con conocimiento interno… mejor. Además, hacemos; DeciCharlas (todos los meses nos juntamos con unas cervezas para enseñarnos mutuamente temas en los que cada uno es experto), los DataBeers (juntamos a gente con afición a los datos, normalmente en País Vasco pero también en Madrid).

En cuanto al “Business First”, contamos con 2 doctores en Matemáticas y otros perfiles (que sin ser doctores) técnicamente brillantes. Pero nunca van solos, siempre les acompaña un experto en negocio, alguien que cuenta con la sensibilidad suficiente para entender los objetivos de nuestros clientes y centrar a toda la compañía en ellos.

¿Tienes inseguridad?

Daniel R.
IA/ML Sales Specialist at Decidata