NOTICIAS / TECNOLOGÍA AI

Los mejores consejos de Artefact para crear un laboratorio de IA

¿Por qué crear un laboratorio de IA?

¿Qué es un laboratorio de IA?

Los laboratorios de IA impulsan la creación de valor mediante la definición de casos de uso de la IA. Un laboratorio de IA reúne a:

  • Habilidades multidisciplinares: expertos que tengan una mentalidad tanto empresarial (propietario del producto, propietario de la empresa, etc.) como técnica (data científico, data ingeniero, data arquitecto, etc.) y trabajen juntos para conseguir casos de uso.
  • Metodologías: Design Thinking y Agile. Esto permite pasar rápidamente de la idea al concepto, del concepto al prototipo, del prototipo a la producción y de la producción al despliegue a escala.
  • Tecnologías: herramientas que permiten crear soluciones técnicas eficaces y escalables

Las principales cuestiones

Las iniciativas de inteligencia artificial suelen estar dispersas por las organizaciones. La mayoría se quedan en la fase de prueba de concepto (PdC), sin aportar ningún valor en última instancia.

Estas PdC rara vez forman parte de una estrategia más amplia, lo que significa que el valor potencial queda sin explotar.

Los laboratorios de IA se enfrentan a dos grandes retos:

  • Creación de valor a escala priorizando los casos de uso de forma inteligente, acelerando su industrialización y escala
  • Promover el intercambio de conocimientos y aumentar las competencias entre los empleados.

Los mejores consejos de Artefact para crear un laboratorio de IA

#1 Elija los casos de uso adecuados

Equilibre las diferentes áreas de negocio y las diferentes capas de valor.

Apueste por victorias rápidas, tanto para garantizar un verdadero valor incremental como para facilitar la implementación. Es más importante que los primeros casos de uso tengan éxito a que aporten el mayor valor.

Sea pragmático: elija la opción más fácil tanto a nivel técnico como organizativo (elija los casos de uso con menos fricciones).

#2 Organizar equipos de características

Establezca equipos ágiles, cada uno a cargo de un problema empresarial importante, impulsado por un KPI. Por ejemplo, un minorista podría crear un equipo de tienda de rendimiento ágil y un equipo de cadena de suministro de rendimiento ágil.

Divida estos equipos ágiles en equipos de características, cada uno a cargo de un subproblema. Por ejemplo, el equipo ágil de la cadena de suministro puede subdividirse en un equipo de predicción de ventas, un equipo centrado en la automatización del trabajo de almacén, etc.

#3 Desglosar la complejidad

Segmente cada subproblema en subunidades básicas.

Por ejemplo, el equipo de características encargado de la predicción de ventas está inicialmente interesado en la predicción de ventas de frutas y verduras y, más concretamente, en la predicción de ventas de tomates.

#4 Construir habilidades

Establezca procesos que fomenten el intercambio de conocimientos y habilidades, por ejemplo:

  • Charlas técnicas: organizar eventos semanales para que el equipo dé su opinión sobre un punto concreto (una herramienta, un reto, etc.)
  • Programación por parejas: establecer parejas dentro de los equipos de características, trabajando juntos en el mismo código

Cree una academia de laboratorio para llevar a cabo un programa de formación dentro del laboratorio.

#5 Que sea escalable

Sea capaz de aumentar rápidamente la capacidad de los equipos de laboratorio añadiendo equipos de características o creando nuevos equipos de características.