{"id":47413,"date":"2025-03-12T14:56:58","date_gmt":"2025-03-12T13:56:58","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/?p=47413"},"modified":"2025-03-12T15:00:20","modified_gmt":"2025-03-12T14:00:20","slug":"claves-para-gestionar-equipos-que-desarrollan-productos-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2025\/03\/12\/claves-para-gestionar-equipos-que-desarrollan-productos-de-ia\/","title":{"rendered":"Claves para gestionar equipos que desarrollan productos de IA"},"content":{"rendered":"<p>La Inteligencia Artificial est\u00e1 marcando el camino a seguir en cuanto a la innovaci\u00f3n empresarial, promoviendo el desarrollo de productos con capacidades que hasta hace poco eran inimaginables. Y esto en Keepler lo sabemos muy bien.<\/p>\n<p>Al igual que en cualquier sector, todo avance tecnol\u00f3gico requiere una adaptaci\u00f3n de cada una de las \u00e1reas afectadas por el mismo.<\/p>\n<p>La gesti\u00f3n de equipos que desarrollan productos de IA es algo que en Keepler nos hemos tomado muy en serio desde el principio. Por eso, desde el \u00e1rea de \u201cDelivery\u201d, tratamos de tener en cuenta la combinaci\u00f3n de perfiles altamente especializados, la dependencia de datos de calidad, y la necesidad de un entorno de experimentaci\u00f3n constante.<\/p>\n<p>Esta combinaci\u00f3n hace que la gesti\u00f3n de estos equipos sea particularmente compleja.<\/p>\n<h3>Estructura y roles del equipo<\/h3>\n<p>En los equipos de IA, los perfiles de negocio est\u00e1n muy involucrados en todo el proceso de desarrollo. Es fundamental definir bien los roles clave:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Data Scientist<\/strong>: Encargados de analizar los datos, as\u00ed como de crear y entrenar los modelos predictivos.<\/li>\n<li><strong>Data Engineers<\/strong>: Se encargan de extraer, filtrar, y preparar los datos, para que puedan ser explotados.<\/li>\n<li><strong>Machine Learning Engineers<\/strong>: Se sit\u00faan en la intersecci\u00f3n entre el conocimiento de IA\/ML y el desarrollo de software. Su funci\u00f3n principal es servir de puente entre los cient\u00edficos de datos y los equipos de arquitectura e ingenier\u00eda de datos, traduciendo los modelos y conclusiones generadas por los cient\u00edficos de datos en pipelines de ML robustos y escalables.<\/li>\n<li><strong>Cloud Engineers<\/strong>: Expertos en infraestructura en la nube, garantizan la escalabilidad y automatizaci\u00f3n del ciclo de vida de los modelos. Son esenciales para la monitorizaci\u00f3n continua y el despliegue confiable.<\/li>\n<li><strong>Product Managers de IA<\/strong>: Alinean los desarrollos con la estrategia de negocio, definiendo los objetivos y asegurando que la IA aporte valor real a la empresa.<\/li>\n<li><strong>Expertos en datos<\/strong>: Aseguran la calidad, disponibilidad y \u00e9tica del uso de los datos, un aspecto cr\u00edtico para evitar sesgos en los modelos de IA.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Cultura y metodolog\u00eda de trabajo<\/h3>\n<p>Gestionar este tipo de equipos requiere metodolog\u00edas flexibles, ya que el desarrollo de IA implica experimentaci\u00f3n constante. Por ello, hay que tener en cuenta lo siguiente:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Adaptar Agile<\/strong>: Debemos tener muy presente, que el desarrollo de este tipo de productos va a estar marcado por un gran porcentaje de tiempo dedicado a la investigaci\u00f3n. Por tanto, debe existir un acuerdo consensuado entre todas las partes involucradas, donde se refleje que la entrega de valor, en muchos casos, ser\u00e1 el resultado de dicha investigaci\u00f3n, en lugar de una pieza de software funcional.<\/li>\n<li><strong>Fomentar la comunicaci\u00f3n<\/strong>: Los perfiles t\u00e9cnicos y de negocio tienen que estar perfectamente alineados para garantizar que los modelos sean \u00fatiles y viables. Esto es fundamental para poder traducir los requisitos empresariales en objetivos t\u00e9cnicos alcanzables.<\/li>\n<li><strong>Promover una cultura de experimentaci\u00f3n<\/strong>: La incertidumbre es inherente a la IA. Fallar r\u00e1pido y aprender es esencial para la evoluci\u00f3n del producto. Incentivar la curiosidad y la innovaci\u00f3n dentro del equipo puede marcar la diferencia entre un modelo mediocre y uno disruptivo. Adem\u00e1s se debe tener en cuenta que hay una gran dependencia de los datos. Por tanto, debe reconocerse la posibilidad de que el dato no permita cumplir el objetivo de negocio (ya sea por que no es suficiente, o porque el patr\u00f3n no est\u00e1 alineado totalmente con el objetivo), por lo que se debe estar abierto a pivotar y aprovechar conclusiones obtenidas, para proponer casos alternativos o cambios en el scope.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Desaf\u00edos comunes y estrategias para superarlos<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Dependencia de los datos<\/strong>: La calidad y disponibilidad de datos puede ser un cuello de botella. Es crucial definir estrategias de gesti\u00f3n de datos desde el inicio, incluyendo almacenamiento adecuado, anotaci\u00f3n de calidad y actualizaci\u00f3n continua de los datasets.<\/li>\n<li><strong>Desalineaci\u00f3n con el negocio<\/strong>: Para evitar expectativas poco realistas, los Product Managers deben traducir necesidades empresariales en soluciones viables. Una estrategia efectiva es involucrar stakeholders clave en todas las fases del desarrollo.<\/li>\n<li><strong>Escalabilidad de los modelos<\/strong>: Pasar del prototipo a producci\u00f3n requiere infraestructura adecuada y procesos robustos de MLOps. Herramientas como Kubernetes y TensorFlow Serving pueden facilitar esta transici\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>\u00c9tica y sesgo algor\u00edtmico<\/strong>: Incorporar revisiones de equidad y transparencia para evitar sesgos en los modelos de IA. Implementar auditor\u00edas regulares y marcos de evaluaci\u00f3n \u00e9tica es una pr\u00e1ctica recomendada.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>M\u00e9tricas y \u00e9xito del equipo<\/h3>\n<p>En Keepler no s\u00f3lo medimos el \u00e9xito de un equipo de IA por la precisi\u00f3n del modelo, sino tambi\u00e9n por su impacto en el negocio. Algunas m\u00e9tricas clave incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00cdndice de satisfacci\u00f3n del usuario<\/strong>: Mide la aceptaci\u00f3n por parte de los usuarios. Al igual que con cualquier otro producto de software, una alta satisfacci\u00f3n del usuario es sin\u00f3nimo de que el producto entregado cumple con las necesidades reales que el usuario buscaba cubrir.<\/li>\n<li><strong>Tiempo de entrenamiento e inferencia<\/strong>: Cuanto m\u00e1s optimicemos la eficiencia de los modelos, mejor experiencia tendr\u00e1 el usuario, y menores costes computacionales se generar\u00e1n.<\/li>\n<li><strong>Impacto en el negocio<\/strong>: Tambi\u00e9n conocido como ROI (Retorno de Inversi\u00f3n). Reducci\u00f3n de costos, mejora en la toma de decisiones, optimizaci\u00f3n de procesos, aumento de ingresos, son algunos de los par\u00e1metros que mediremos para asegurar que el impacto en el negocio ha sido positivo.<\/li>\n<li><strong>Calidad del modelo<\/strong>: Para Keepler es una de las m\u00e9tricas nucleares. Hay que prestar especial atenci\u00f3n a la posible degradaci\u00f3n del modelo a lo largo del tiempo, por eso es conveniente implementar procesos de retraining peri\u00f3dico que ayuden a mantener la precisi\u00f3n del modelo en entornos cambiantes.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Conclusi\u00f3n<\/h3>\n<p>Gestionar equipos que trabajan en el desarrollo de productos de IA requiere prestar especial atenci\u00f3n a la sincronizaci\u00f3n y entendimiento entre la parte t\u00e9cnica y la parte estrat\u00e9gica. Para ello, es recomendable apoyarse en la implementaci\u00f3n de metodolog\u00edas \u00e1giles que generen un ambiente de creatividad y aprendizaje cont\u00ednuo.<\/p>\n<p>Para ello, debemos mantener motivado al equipo, haci\u00e9ndolo protagonista de sus logros y d\u00e1ndole las herramientas necesarias para poder tener un fuerte conocimiento de las necesidades del usuario.<\/p>\n<p>El uso de la inteligencia artificial (IA), est\u00e1 demostrando que las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva ya que se est\u00e1 logrando mejorar la innovaci\u00f3n y aumentar la eficiencia en diferentes \u00e1reas de negocio.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Imagen | Pexels | Thirdman<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Inteligencia Artificial est\u00e1 marcando el camino a seguir en cuanto a la innovaci\u00f3n empresarial, promoviendo el desarrollo de productos con capacidades que hasta hace poco eran inimaginables. Y esto en Keepler lo sabemos muy bien. 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