En esta serie de entrevistas, exploramos el mundo de la Automatización de IA y MLOps, abordando diversos temas como los errores comunes que cometen las empresas al comenzar con IA, cómo ser un buen o mal cliente para un proveedor de IA, y los tipos de sistemas que a menudo se subestiman como proveedores de IA. En esta última entrevista, Pablo Tapia, el CTO y fundador de Tupl, junto a Rafa Ballesteros, Jefe de Negocios y Tecnología de Tupl para América del Norte, discuten los pasos clave a seguir al asociarse con el proveedor de IA adecuado.
Cuando una empresa busca contratar a un tercero para cualquier trabajo, es esencial realizar un estudio minucioso del presupuesto, pros y contras, ROI, y más. Ahora, imagina el esfuerzo y la confianza que se requiere para contratar a un tercero como tu desarrollador de software de IA. Esta decisión exige aún más cautela y confianza. A pesar de ser el primer paso hacia futuras mejoras, las empresas a menudo “se portan mal” al contratar un proveedor de IA. Puedes solicitar una rápida prueba de concepto, regatear el precio o desarrollar el proyecto una vez creado, creyendo que este enfoque es injusto y no óptimo. En realidad, esto lleva a un menor compromiso por parte del proveedor de IA en el desarrollo del proyecto.
Prueba de Concepto
Cuando los clientes se acercan a las etapas finales de compra o implementación de soluciones de IA, una objeción común que a menudo surge es la demanda de una prueba de concepto (POC). Aunque esta solicitud es razonable y demuestra el deseo del cliente de validación, es importante entender las implicaciones y costos asociados con las POCs.
Las POCs requieren recursos e inversiones significativas. Las empresas no pueden permitirse asignar sus recursos limitados a numerosas POCs gratuitas. Los clientes más comprometidos son aquellos que están dispuestos a invertir en estas POCs, lo que indica que tienen un caso de negocio claro y una asignación de presupuesto para la iniciativa. Las experiencias tempranas han demostrado que invertir en numerosas POCs gratuitas sin un presupuesto comprometido a menudo conduce a esfuerzos desperdiciados y potencial no cumplido.
Para abordar este problema, es esencial enfatizar la importancia de una prueba de valor en lugar de solo una prueba de concepto. Este enfoque asegura que ambas partes estén comprometidas con el éxito del proyecto desde el principio. Una prueba de valor demuestra no solo la viabilidad técnica de la solución, sino también su impacto potencial en el negocio. Este enfoque colaborativo alinea las expectativas y asegura que la inversión en la POC conduzca a resultados significativos.
Precios
Otra objeción común que los clientes plantean al decidir sobre soluciones de IA gira en torno a los precios. Los clientes potenciales a menudo se centran demasiado en el costo en lugar del valor que proporcionan las soluciones. Es crucial transmitir que el precio es siempre una pequeña fracción del valor significativo entregado por soluciones avanzadas de IA.
Cuando los clientes se concentran únicamente en el precio sin considerar los resultados y el impacto comercial, pierden la visión más amplia. Las soluciones de IA deben evaluarse en función de su posible retorno de inversión (ROI), que incluye la mejora de la eficiencia, la reducción de costos y las capacidades de toma de decisiones mejoradas. Al cambiar el enfoque del precio al valor, los clientes pueden tomar decisiones más informadas que se alineen con sus metas a largo plazo.
Además, a menudo surgen preocupaciones sobre los modelos de precios. La industria del software ha pasado en gran medida a un modelo de Software como Servicio (SaaS), que garantiza una investigación, desarrollo y mejora del producto continuos. Este modelo beneficia tanto al proveedor como al cliente al proporcionar previsibilidad y mejora continua del valor. El SaaS previene la stagnación que puede ocurrir con soluciones únicas y apoya un crecimiento y mejora continuos.
Invertir en SaaS asegura que los clientes reciban el mejor producto posible en cualquier momento, evitando las trampas de soluciones desactualizadas. También proporciona la flexibilidad para escalar y adaptarse a medida que el negocio evoluciona. Al adoptar el modelo SaaS, los clientes pueden aprovechar todo el potencial de las soluciones de IA, manteniendo una estructura de costo predecible y manejable.
Equipos Internos
Si bien puede parecer ventajoso que las empresas desarrollen equipos internos para manejar la automatización, a menudo surgen varias ineficiencias. Construir capacidades internas es valioso y el aprendizaje continuo es esencial. Sin embargo, es crucial que las organizaciones reconozcan su propósito principal y las limitaciones de sus equipos internos.
Los clientes no son desarrolladores de software y típicamente no fomentan la experiencia requerida para un desarrollo de software de alta calidad. Les faltan los procesos necesarios, la experiencia y la perspectiva de mercado que poseen las empresas especializadas en software de IA. Los equipos internos deben centrarse en su experiencia en el dominio, aprovechando herramientas y plataformas para construir estrategias, desarrollar modelos de aprendizaje automático, crear canalizaciones y establecer métricas.
Desarrollar marcos de software y mantenerlos requiere un tiempo y recursos significativos, lo que a menudo resulta en resultados subóptimos. Los equipos internos generalmente no pueden mantener los recursos clave y la experiencia necesarios a lo largo del tiempo, lo que conduce a ineficiencias y posibles fracasos en sus proyectos de automatización. Estas ineficiencias pueden obstaculizar el progreso de las iniciativas de automatización y desviar la atención de los objetivos centrales de la organización.
Al asociarse con proveedores de IA especializados, las organizaciones pueden aprovechar soluciones de vanguardia adaptadas a sus necesidades, asegurando que su enfoque se mantenga en sus competencias centrales. Los proveedores de IA aportan una gran cantidad de experiencia, conocimientos y conocimiento de la industria que los equipos internos pueden carecer. Esta colaboración conduce a mejores resultados, procesos optimizados y, en última instancia, a un impacto empresarial más significativo.
Tras haber explorado las objeciones comunes que enfrentan los clientes al decidir sobre soluciones de IA, incluyendo los desafíos relacionados con la prueba de concepto, la fijación de precios y las ineficiencias de los equipos internos, queda claro que abordar estos problemas es crucial para una integración exitosa de la IA. Sin embargo, más allá de superar estos obstáculos, hay beneficios adicionales, a menudo pasados por alto, que proporciona TuplOS, los cuales pueden mejorar significativamente la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
¿Qué beneficio hay en nuestros sistemas que vemos pero que la mayoría de nuestros clientes no notan?
Un beneficio de TuplOS que muchos clientes a menudo pasan por alto es la apertura y flexibilidad de la plataforma, que empodera a los clientes para construir y personalizar sus propias aplicaciones. Esta capacidad proporciona dos ventajas significativas que pueden transformar la forma en que las organizaciones operan e innovan.
En primer lugar, TuplOS ofrece a los clientes un control sin precedentes sobre sus soluciones de IA. En lugar de depender completamente de una empresa externa, los clientes pueden modificar y adaptar la plataforma para satisfacer sus necesidades específicas. Ya sea incorporando una nueva fuente de datos o ajustando la estrategia de un algoritmo existente, TuplOS permite estos cambios sin problemas. Inicialmente, el equipo de Tupl puede ayudar en la creación de las primeras aplicaciones debido a la falta de familiaridad del cliente con el sistema. Sin embargo, a lo largo del tiempo, los clientes pueden ir asumiendo gradualmente estas tareas, comenzando con la creación de indicadores clave de rendimiento (KPIs) y características, y eventualmente desarrollando sus propios modelos y aplicaciones.
En segundo lugar, la apertura de TuplOS desbloquea una joya oculta de potencial de aprendizaje para los ingenieros clientes. Las características sin código de la plataforma permiten incluso a ingenieros o técnicos junior comprender rápidamente los conceptos básicos y comenzar a crear soluciones valiosas. Este aprendizaje continuo y el desarrollo de habilidades fomentan un entorno de innovación y mejora dentro de la organización. Los ingenieros pueden experimentar, aprender y crecer, llevando a un ciclo de mejora continua y creación de valor.
Conclusión
Navegar por las complejidades de asociarse con un proveedor de IA implica abordar varios errores críticos, desde entender el verdadero valor de una prueba de concepto hasta reconocer la importancia de un modelo de precios flexible y sostenible. Además, si bien los equipos internos desempeñan un papel valioso, aprovechar la experiencia y las soluciones avanzadas de proveedores de IA especializados como Tupl puede llevar a una eficiencia y éxito mucho mayores.
Más allá de estas consideraciones, los beneficios a menudo pasados por alto de TuplOS ofrecen una oportunidad transformadora para los clientes. La apertura y flexibilidad de la plataforma no solo proporcionan control y personalización, sino que también empoderan a los ingenieros para aprender e innovar continuamente. Esta combinación única fomenta una cultura de mejora continua, impulsando significativamente el impacto empresarial.
Al centrarse en estos aspectos críticos y aprovechar las fortalezas ocultas de TuplOS, las organizaciones pueden maximizar el valor y la efectividad de sus iniciativas de IA, asegurando un crecimiento y éxito a largo plazo en un panorama cada vez más competitivo.
