Errores al aplicar la IA en su negocio

En la última entrega de “Tupl Talks”, Pablo Tapia, el CTO y fundador de Tupl, explora los errores comunes que cometen las empresas al ingresar en el mercado de la automatización de IA. Junto a Rafa Ballesteros, Jefe de Negocios y Tecnología de Tupl para América del Norte, analizan las complejidades de la IA y MLOps, compartiendo valiosos conocimientos y consejos prácticos.

La inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que miles de empresas abordan los negocios. A través de la IA, casi cualquier cosa es posible, y aquellos que experimentaron con la IA antes de su auge ahora están más establecidos y entienden mejor cómo aprovechar su potencial. Sin embargo, los pasos fundamentales necesarios para comenzar un negocio no pueden abordarse solo a través de la IA; dependen de varios pasos que se basan en la toma de decisiones racional.

Errores Comunes en la Automatización de IA

Pablo comienza por resaltar el problema prevalente de las tácticas de “humos y espejos” en la industria. Las empresas a menudo se esfuerzan por parecer más innovadoras y capaces de lo que realmente son, creando una ilusión de complejidad e innovación para engañar a clientes y partes interesadas. Este enfoque engañoso puede salir mal, llevando a la desconfianza y la insatisfacción.

El segundo problema que Pablo explica es un problema común en muchas empresas donde “lanzan la casa por la ventana” a un problema, intentando todo lo que tienen solo para resolver el único problema que enfrentan. Este enfoque conduce a esfuerzos costosos, tiempo desperdiciado en trabajos ineficaces y gastos excesivos en recursos que no rinden resultados. Esto a menudo ocurre cuando las empresas recopilan una cantidad abrumadora de datos y construyen una infraestructura compleja sin saber primero cómo utilizar esos datos de manera efectiva. Al mismo tiempo, Pablo también destaca el mal uso de los servicios en la nube como un problema significativo. Si bien la nube ofrece un enorme potencial para acelerar el tiempo de comercialización, puede convertirse en una carga financiera si no se gestiona cuidadosamente. A veces, las empresas utilizan los recursos en la nube de manera indiscriminada, lo que conduce a facturas inesperadamente altas.

“El sentido común siempre es la mejor guía en la vida” – Una de las lecciones clave de las ideas de Pablo es la importancia del sentido común en los proyectos de automatización. En lugar de lanzarse a ciegas en grandes proyectos indefinidos, las empresas deben identificar primero los problemas específicos que buscan resolver. Comenzar con esfuerzos más pequeños y manejables permite a las empresas adquirir conocimientos y percepciones valiosas, que luego pueden utilizarse para construir soluciones más efectivas de manera incremental. Pablo enfatiza no tratar de ocultarse tras la complejidad, simplemente ve a por ello; si tu producto funciona, ve fuerte y trata de alcanzar tus objetivos.

Pasos para el Éxito en la Automatización de IA

1. Prioriza la transparencia y la honestidad

Para enfrentar los desafíos de la automatización de IA, Pablo enfatiza la importancia de la transparencia y la honestidad. Las empresas deben evitar hacer promesas excesivas y crear ilusiones de complejidad. Construir confianza con los clientes y partes interesadas es crucial para el éxito a largo plazo.

2. Define objetivos claros

Definir objetivos claros es otro paso vital. Antes de recopilar datos o construir infraestructura, las empresas deben identificar los problemas específicos que buscan resolver. Una clara comprensión de los objetivos y resultados deseados proporciona dirección y asegura esfuerzos enfocados.

3. Comienza pequeño y escala de forma incremental

Pablo aboga por comenzar pequeño y escalar de forma incremental. Comenzar con proyectos manejables permite a las empresas obtener percepciones valiosas y construir gradualmente soluciones más efectivas. Este enfoque iterativo facilita la mejora continua y la adaptabilidad.

4. Enfócate en la practicidad en lugar de la complejidad

Enfocarse en la practicidad en lugar de la complejidad también es clave. En lugar de desarrollar soluciones excesivamente complejas, las empresas deben aspirar a la simplicidad y la claridad. Demostrar la funcionalidad de un producto rápidamente y utilizar la retroalimentación del mundo real para iterar y mejorar puede aumentar significativamente su eficacia.

5. Adopta metodologías ágiles

Adoptar metodologías ágiles se alinea bien con este enfoque. El desarrollo iterativo permite a las empresas hacer ajustes en tiempo real basados en la retroalimentación, asegurando una mejora continua y satisfacción del cliente.

6. Evita la mentalidad de “salsa secreta”

Pablo advierte contra la mentalidad de “salsa secreta”, donde las empresas confían en afirmaciones de soluciones únicas y complejas. En cambio, sugiere un enfoque más directo y transparente, enfatizando la capacidad de productizar y escalar soluciones de manera efectiva. Esta apertura fomenta la confianza y demuestra capacidad genuina.

7. Asegura eficiencia en el uso de recursos

Finalmente, la gestión eficiente de los recursos es crucial. Las empresas deben gestionar cuidadosamente tanto los datos como la infraestructura, evitando la tentación de recopilar datos excesivos sin planes claros para su uso. Construir infraestructuras adecuadas al propósito en lugar de excesivamente complejas asegura la eficiencia de los recursos.

Conclusión

Ingresar al mercado de la automatización de IA requiere un cuidadoso equilibrio de innovación, planificación estratégica y ejecución práctica. Las empresas que desean capitalizar el potencial transformador de la IA deben tener cuidado con los errores comunes que pueden desviar sus esfuerzos. Priorizar la transparencia, definir objetivos claros y comenzar con proyectos pequeños y manejables que puedan escalar con el tiempo son pasos esenciales. Al enfocarse en la practicidad, adoptar metodologías ágiles y evitar la mentalidad de “salsa secreta”, las empresas pueden construir confianza y demostrar capacidad genuina. En última instancia, un compromiso con la toma de decisiones clara y racional y un enfoque iterativo estratégico permitirá a las empresas aprovechar el poder de la IA para una innovación significativa y una excelencia operativa.

A medida que continuamos esta serie de entrevistas, profundizaremos en las estrategias e ideas de Pablo Tapia, descubriendo los secretos de las iniciativas de automatización exitosas. Mantente atento a más conversaciones que desafían la sabiduría convencional y ofrecen orientación práctica para navegar en el paisaje siempre cambiante de la automatización.