Guía de pruebas de concepto (PdC) de IA para la reducción de riesgos con ejemplos

12 de mayo de 2025 12 min leer

Imagínatelo: inviertes semanas (y una buena parte de tu presupuesto) en una iniciativa de IA, solo para descubrir a mitad de camino que tus datos no se pueden utilizar, que las predicciones de tu modelo no son fiables o que tu solución no se integrará sin problemas con los flujos de trabajo existentes. Doloroso, caro y totalmente frustrante.

Ahora, imagina que esto va de otra manera: con un filo de navaja Prueba de concepto de IA. En lugar de apostar por corazonadas, se ponen a prueba todas las ideas por adelantado, se eliminan los riesgos y se evitan las sorpresas que hacen perder dinero. Una PoC es tu red de seguridad, que demuestra si tu proyecto de IA está realmente preparado para el mundo real.

En esta guía te explicaré exactamente qué es un IA PoC por qué es crucial para gestionar el riesgo y cómo se compara con los prototipos o MVP. Aprenderá el enfoque paso a paso que utilizamos en Innowise, ver Ejemplos de PdC de IA, y comprender los escollos más comunes. ¡Vamos al grano!

"Realiza una PoC para sacar a la luz los problemas desde el principio. Las lagunas de datos y los obstáculos de integración pueden hacer fracasar incluso los modelos más sólidos, y es mucho más barato solucionarlos en un pequeño piloto que después de un despliegue completo. Si te saltas ese punto de control, puede que el proyecto parezca estupendo sobre el papel, pero tropezará en el momento en que intentes ampliarlo".

Philip Tikhanovich

Jefe del departamento de big data

¿Qué es una prueba de concepto (PdC) en IA?

Una prueba de concepto en IA es un proyecto pequeño, centrado en un objetivo concreto, que pone a prueba si una solución de IA resuelve un problema empresarial específico. Tanto si está validando un flujo de trabajo de ML clásico como explorando una gen AI PoC para generar texto o imágenes, la idea es la misma: probar primero lo esencial. ¿Se pueden utilizar los datos? ¿Se sostienen los algoritmos? ¿Puede integrarse en los sistemas actuales sin destruirlos?

A mí me gusta llamar a la PdC tu sistema de alerta temprana. Si los fundamentos son correctos, genial, apueste todo. Si no, cambia de rumbo antes de agotar tu capital.

Tomemos este ejemplo. Nuestro equipo trabajó con un fabricante paralizado por fallos aleatorios de sus equipos. Tenían montañas de datos de sensores, pero no estaban seguros de cómo utilizarlos eficazmente. Así que empezamos con una PoC.

Resultó que casi la mitad de los datos estaban mal etiquetados, un obstáculo para cualquier modelo de IA. Una vez solucionado el problema, probamos varios algoritmos (Random Forest, XGBoost) e integramos la mejor opción en su software de mantenimiento. El resultado fue un 30% reducción del tiempo de inactividaddemostrando que el concepto funcionaba. Fue entonces cuando supieron que había llegado el momento de escalar.

PoC vs. prototipo vs. MVP: una rápida instantánea

Antes de entrar en los pormenores de la construcción de un IA PoC, Vamos a aclarar una cosa que me preguntan todo el tiempo: ¿cuál es la diferencia entre una PoC, un prototipo y un MVP?

La gente utiliza estos términos como si fueran intercambiables... no son. Si los mezclas, corres el riesgo de construir algo equivocado por una razón equivocada. Así que aquí tienes un desglose rápido y sencillo para tener las cosas claras.

	PdC	Prototipo	MVP
Objetivo principal	Demostrar la viabilidad	Mostrar un aspecto tosco	Lanzar algo real que los usuarios puedan probar
Pregunta clave	¿Funciona esto con nuestros datos/sistemas?	¿La gente entenderá o querrá este diseño?	¿Es lo suficientemente bueno para enviarlo y refinarlo?
Qué comprueba	Tecnología básica y viabilidad de los datos	Flujo UX, diseño, reacciones de los usuarios	Usabilidad en el mundo real + adaptación temprana del producto al mercado
Salida	Fragmento de código funcional o integración básica	Maqueta interactiva o aplicación de baja fidelidad que simula los flujos de usuarios	Aplicación informática operativa con funciones básicas para los primeros usuarios
Nivel de pulido	Bajo - sólo necesita demostrar que el concepto funciona	Medio - parece decente, podría ser en parte una maqueta	Suficientemente alto para lanzarse, pero no esperes prestaciones de lujo
A quién va dirigido	Desarrolladores, científicos de datos, directores técnicos	Diseñadores, jefes de producto, partes interesadas	Usuarios reales, primeros usuarios, equipos empresariales
Tiempo/esfuerzo	Más corto, menos esfuerzo	Duración y esfuerzo medios	Mayor duración y esfuerzo
Nivel de riesgo	El más bajo (centrado en un obstáculo técnico específico)	Media (riesgo de problemas de usabilidad o falta de aceptación por las partes interesadas)	Mayor (riesgo de rechazo del mercado o problemas técnicos de escalabilidad)
Siguiente paso	Si funciona, construye un prototipo o un piloto	Perfeccionar en función de los comentarios, pasar a MVP	Añadir funciones, escalar y avanzar hacia el despliegue completo

La necesidad de una prueba de concepto de IA

Lanzarse de lleno al desarrollo de la IA sin tantear primero el terreno es una forma segura de arruinar el presupuesto. Un IA PoC es una forma poco arriesgada de averiguar si tu idea de IA funciona de verdad antes de invertir mucho tiempo y dinero.

En mi experiencia, hay ciertos escenarios en los que una PdC de IA no es opcional. Si alguno de ellos le resulta familiar, es hora de echar el freno y ejecutar una PdC:

Identificar y mitigar los riesgos

Incluso la idea de IA más genial puede toparse con obstáculos cuando se intenta poner en práctica. Los datos pueden estar desordenados, los modelos pueden rendir por debajo de lo esperado y la integración con los sistemas actuales puede ser más difícil de lo pensado.

Por ejemplo, pensemos en una herramienta de inteligencia artificial destinada a detectar problemas de calidad en una línea de producción. A primera vista, parece sencillo, pero los defectos pueden variar mucho, desde sutiles diferencias de color hasta grietas microscópicas. Una PdC muestra rápidamente si las cámaras captan suficientes detalles, si el etiquetado es correcto y si el modelo se ajusta bien a los cambios de iluminación o materiales.

Saltarse la PoC puede significar perder meses y agotar el presupuesto en un sistema que no funciona cuando se implanta. Identificar y mitigar estos riesgos con antelación es clave para ahorrar tiempo y dinero y evitar futuros quebraderos de cabeza.

Ahorro de tiempo y costes

Saltarse una PoC suele parecer más rápido, hasta que no lo es. Sin uno, los equipos a menudo se encuentran con problemas inesperados a mitad del desarrollo. ¿Y solucionarlos más tarde? Mucho más caro que detectarlos pronto.

Supongamos que está creando un chatbot de inteligencia artificial para responder a las preguntas de los clientes. Suena bastante sencillo. Pero tu PoC muestra algo que no habías planeado: los clientes utilizan un montón de jerga, errores de voz a texto y frases extravagantes. Eso es un gran indicio de que necesitará más ajustes de PNL. Y es mejor averiguarlo antes de lanzar el servicio y de gastarse el presupuesto a mitad de camino.

Ganarse la confianza de las partes interesadas

Los directores ejecutivos, los inversores y cualquier persona que maneje los hilos del dinero no van a confiar en un proyecto de IA sólo porque suene bien. Quieren algo concreto en lo que confiar. Ahí es donde una PoC se convierte en tu mejor amiga. Las métricas reales, como la reducción de errores o la aceleración de procesos, superarán con creces a cualquier presentación brillante.

Imagine una tienda de comercio electrónico de tamaño medio que prueba recomendaciones de productos basadas en IA. Una PoC rápida podría mostrar un aumento de 15% en el valor medio del carrito entre los usuarios de prueba. Ese tipo de datos concretos lo dice todo y hace más por conseguir apoyo que una docena de diapositivas de estrategia.

Mejorar la comprensión de los procesos

La IA no funciona en el vacío. Afecta a los flujos de trabajo, a los equipos e incluso a la forma en que se toman las decisiones. Una PoC permite ver cómo interactúan realmente las personas con la nueva tecnología y señala los cambios necesarios para una implantación sin problemas.

Por ejemplo, puede que esté implementando la IA para optimizar las rutas de reparto. Durante la PoC, descubre que el personal del almacén anula ciertas rutas generadas por la IA porque los conductores conocen a la perfección ciertos barrios. Se trata de un dato crucial que nunca descubrirías si pasaras directamente a una implementación a gran escala.

Evaluar la viabilidad técnica y operativa

Su modelo puede brillar en una pequeña caja de arena, pero ¿puede manejar la alimentación de datos en tiempo real, miles de consultas por segundo y los obstáculos normativos? Una PoC empuja su sistema lo suficiente como para detectar los cuellos de botella mucho antes de que le sorprendan en producción.

Imagine que está lanzando una detección de fraude en tiempo real para transacciones en línea. Una prueba de concepto podría revelar que su canal de datos tiene dificultades para actualizar el modelo en tiempo casi real o que las compras transfronterizas provocan una serie de falsos positivos. Identificar estos problemas en una fase temprana es la diferencia entre una solución de IA resistente y una que se colapsa cuando más se necesita.

Corta el riesgo y comprueba si tu idea de IA se sostiene.

Escenarios en los que una PdC de IA resulta excesiva

Por mucho que defienda IA PoCNo voy a pretender que sea siempre una obligación. Hay casos en los que prueba de concepto es como construir un andamio para cambiar una bombilla: un exceso de ingeniería y una pérdida de tiempo.

Aquí es cuando es mejor saltarse la PdC y pasar directamente a la acción o replantearse si la IA es siquiera la herramienta adecuada.

El problema es demasiado simple

No todos los problemas requieren aprendizaje automático. Cuando una simple regla o script hace el trabajo, añadir IA solo hace las cosas más lentas, complejas y difíciles de mantener.

Supongamos que desea enviar una alerta cuando el inventario desciende por debajo de un determinado nivel. Ese es un caso claro para una configuración basada en reglas - no hay necesidad de arrastrar una red neuronal.

El objetivo de la IA es resolver problemas que la lógica tradicional no puede resolver. A menos que haya un verdadero reto que resolver, la IA puede ser más una distracción que una solución. Y si la utilizas solo para marcar la casilla, es una clara señal de que debes replantearte tu enfoque.

Ya existen modelos de IA preentrenados

Hay montones de servicios de IA preentrenados disponibles: reconocimiento de imágenes, conversión de voz a texto, traducción, etcétera. A menudo, resulta más barato y rápido adoptar estas herramientas de eficacia probada que crear las propias desde cero.

Por ejemplo, si necesitas una herramienta de reconocimiento óptico de caracteres para escanear recibos y ya existe una solución de terceros que ofrece la máxima precisión, ¿por qué invertir semanas en un prototipo personalizado? Creo que cuando ya existe una opción probada en el mercado, no tiene sentido reinventar la rueda. Es mejor reservar la energía para los retos que realmente exigen una solución personalizada.

El argumento comercial no está claro

A veces, los equipos se entusiasman con la IA antes de haber definido el problema real que intentan resolver. Cuando no hay un valor claro sobre la mesa, un PoC de IA puede convertirse rápidamente en un enorme sumidero de tiempo y presupuesto.

Imagina que tu equipo quiere crear un chatbot de IA simplemente porque todo el mundo lo está haciendo. Si no puede explicar cómo reducirá los costes o mejorará la experiencia del cliente, lo único que demostrará una PoC es que puede crear un chatbot. Llegados a este punto, es más inteligente realizar una rápida comprobación de viabilidad y determinar primero los objetivos reales.

Limitaciones presupuestarias y temporales

A veces simplemente no tienes espacio para un ciclo completo de PoC. Puede que necesites un chatbot de IA para una campaña de marketing estacional y tengas dos meses como máximo. Para cuando termines una PoC, la temporada ya habrá terminado.

En este tipo de situaciones, lo más sensato es crear un prototipo sencillo, obtener feedback inmediato y perfeccionarlo sobre la marcha. Sin duda, un PoC en profundidad es ideal para proyectos grandes o complejos, pero si vas contrarreloj, un enfoque ágil de prueba e iteración puede ser tu mejor opción.

La IA ya ha demostrado su eficacia en la industria

Si estás trabajando en una solución de IA que ya ha sido probada en tu sector, una PoC podría ralentizar las cosas. No hay necesidad de revalidar lo que todo el mundo sabe que funciona.

Por ejemplo, pensemos en la detección de spam mediante IA para una plataforma de correo electrónico. Hay muchos datos, los patrones se entienden bien y los modelos estándar hacen un buen trabajo. A menos que se trate de algo realmente inusual, como detectar enlaces ocultos o analizar imágenes incrustadas, una PoC no ofrecerá información que no se tenga ya.

Errores comunes en los proyectos de IA sin una PdC

Todo el mundo está ansioso por convertir los datos en información, automatizar las decisiones y superar a la competencia. Y lo entiendo. Pero deshacerse de la prueba de concepto para avanzar más rápido suele ser contraproducente y acaba costando mucho más a la larga.

En esta sección, te guiaré a través de algunas trampas comunes que he visto cuando los equipos se saltan la PoC y por qué dar ese pequeño paso temprano puede hacer o deshacer tu proyecto de IA.

Datos: la base que a menudo falta

Según mi experiencia, un modelo de IA es tan sólido como los datos que lo respaldan. Sin embargo, muchas PoC se lanzan con conjuntos de datos demasiado pequeños, poco limpios o escasamente relevantes, lo que aumenta los costes y alarga los plazos.

Incluso los datos "buenos" pueden fracasar si no reflejan las condiciones del mundo real. Por ejemplo, el uso de clips de vídeo genéricos en lugar de imágenes reales de CCTV de una fábrica puede dar buenos resultados en un laboratorio, pero fracasar en la producción real. En resumen, si sus datos no son de alta calidad y realmente representativos de su entorno, todas las promesas de su PoC no se traducirán en éxito operativo.

Plazos poco realistas y objetivos demasiado ambiciosos

A menudo, existe la falsa percepción de que, dado que una PoC es sólo una prueba o un prototipo, todo debe hacerse rápidamente. Pero, en realidad, esperar construir un modelo de IA de alto rendimiento en un plazo de tiempo súper corto puede ser un grave escollo. A diferencia del desarrollo de software tradicional, el trabajo de IA requiere varios pasos iterativos: recopilación de datos, limpieza, formación del modelo y validación exhaustiva. Apresurarse en estos procesos suele dar lugar a un modelo que no es lo suficientemente sólido para las aplicaciones del mundo real.

Además, lo que parece un prototipo sencillo sobre el papel esconde a menudo una gran complejidad técnica. Los calendarios acelerados pueden ofrecer una prueba superficial, pero sin el rigor necesario para convertirla en un sistema listo para la producción, acabarás con problemas no resueltos de integración y mantenimiento a largo plazo.

Métricas y expectativas de éxito indefinidas

Sin objetivos claros y cuantificables, es difícil saber si su PoC está funcionando realmente o si sólo se ve bien en una demostración. Sugiero definir por adelantado métricas como la precisión, la recuperación, la tasa de error o los umbrales de ROI para que el rendimiento se vincule directamente con el valor empresarial.

Y si los ingenieros y las partes interesadas no están de acuerdo en lo que significa el éxito, se corre el riesgo de construir algo que cumpla las especificaciones pero que no dé en el blanco desde el punto de vista operativo. Mantenga sincronizados los KPI, el impacto operativo y las expectativas de los responsables de la toma de decisiones desde el primer día para evitar un modelo que brille sobre el papel pero fracase en la producción.

Malentendiendo el proceso de desarrollo de la IA

Uno de los errores más comunes que veo es tratar a un IA PoC como un rápido sprint de codificación. Pero la IA no consiste en escribir algo de código y darlo por terminado. Te enfrentas a datos desordenados, ajustes de modelos y validación en el mundo real.

Imagine que da a su equipo tres semanas para demostrar que un modelo de IA puede predecir fallos en los equipos. Sobre el papel, podría parecer factible. Pero cuando empiezas a indagar, encuentras lagunas en los datos, te das cuenta de que hay que revisar características y descubres que necesitas varias rondas de ajuste incluso para una precisión básica. Si te precipitas, acabarás con una demostración que parece buena en el vacío, pero que se desmorona en la producción.

Incluso las tareas básicas de IA suelen esconder más complejidad de la esperada. Pueden convertirse rápidamente en meses de gestión de casos extremos, perfeccionamiento de canalizaciones de datos y preparación para la integración. Si el plazo es demasiado corto o el alcance demasiado amplio, la PoC no le mostrará si su IA funciona. Sólo aprenderá cuántas esquinas tuvo que cortar para llegar a la fecha límite.

Retos de integración y escalabilidad

Una PoC puede funcionar perfectamente en un entorno controlado, pero una vez que se conecta a sistemas reales con datos en tiempo real y usuarios reales, todo se complica.

Por ejemplo, puede que tenga una PdC para detectar fallos en los equipos de una fábrica. Funciona perfectamente en el laboratorio. Pero en el momento en que lo despliega en varias ubicaciones, descubre que cada sitio utiliza sensores diferentes, tiene formatos de datos distintos o depende de configuraciones de hardware únicas. De repente, su PoC tropieza con problemas a los que nunca se enfrentó en las pruebas.

Eso es sólo integración. Ahora añada la escala: su PoC gestionó 10.000 registros en las pruebas, pero las operaciones reales arrojan millones cada día. Sin canalizaciones de datos sólidas, un diseño modular y preparación para la nube, su prometedora PoC puede detenerse.

En otras palabras, si la integración y la escalabilidad no están en su radar desde el primer día, sólo está retrasando el momento en que estos problemas estallen en crisis en toda regla.

Carencias de recursos y conocimientos

La IA no es algo que un desarrollador full-stack pueda hacer en un fin de semana. Se necesitan científicos de datos, ingenieros de ML y expertos en la materia que trabajen en la misma dirección.

Supongamos que encarga un proyecto de PNL a un gran equipo Java sin experiencia alguna en formación o ajuste de modelos. ¿Qué obtendrá? Retrasos en los sprints, un montón de deuda tecnológica y una demo que nunca sale del patio de recreo.

Si no se cuenta con los conocimientos adecuados desde el primer día o, al menos, si no se está preparado para intervenir cuando sea necesario, se está abriendo el camino a bloqueos, repeticiones y una PdC que no lleva a ninguna parte.

Gestión de riesgos y cumplimiento de la normativa

Una prueba de concepto puede parecer poco arriesgada, pero la seguridad, el cumplimiento y unas expectativas realistas siguen siendo importantes. Utilice registros de usuarios reales en un IA PoC sin anonimizarlos, y podrías violar las leyes de privacidad incluso antes de empezar.

Prometer demasiado es igual de arriesgado. Presenta la PdC como casi lista para la producción y, si el modelo cede bajo la presión del mundo real, quemarás la confianza de las partes interesadas. Omitir las comprobaciones de cumplimiento o inflar los resultados puede hacer que las cosas avancen más rápido, pero las consecuencias -problemas legales, daños a la reputación, retrasos en la implantación- cuestan mucho más.

Gestione correctamente los datos confidenciales, mantenga sus reclamaciones en tierra y registre los riesgos desde el primer día. Así evitará sorpresas dolorosas más adelante.

Cómo desarrollar una PoC de IA eficaz con Innowise

En un momento tienes una demostración llamativa -tal vez predice cosas, tal vez automatiza algunos clics- y todo el mundo se vuelve loco. Unas semanas más tarde, el modelo falla, los resultados son desiguales y esa brillante PoC está acumulando polvo en algún hilo olvidado de Slack.

Es una historia demasiado familiar. En Innowise, hacemos las cosas de forma diferente. Nuestro equipo trata cada IA PoC como un producto real desde el primer día, no un juguete ni un experimento desechable. Objetivos reales. Ciclos de validación reales. Una estrategia real para lo que vendrá después de que desaparezca el bombo de la demostración.

Esto es lo que nuestro Desarrollo del punto de venta proceso parece.

Paso 1: Definir el problema y los objetivos

Lo primero que preguntamos a cualquier cliente es: "¿Cuál es el problema real que queremos resolver?". No estamos aquí para hacer IA por el bien de la IA. Quizá quiera automatizar 30% de su carga de trabajo de soporte. Tal vez quiera detectar defectos de fabricación antes de que hagan saltar por los aires su presupuesto. En cualquier caso, si no puede apuntar a un objetivo claro, sólo está lanzando tecnología a la pared y esperando que algo se pegue.

Y aquí está el otro no negociable: conseguir que todo el mundo a la mesa temprano. No sólo los informáticos. Hablamos de jefes de negocio, equipos de operaciones, personal de soporte, personal de datos... cualquiera que sufra las consecuencias cada día. He visto modelos brillantes que no se han utilizado porque las personas que realmente los necesitaban no estaban informadas. No seas ese proyecto.

Paso 2: Evaluar la disponibilidad y calidad de los datos

La IA de calidad siempre se reduce a datos de calidad. Si sus datos están dispersos, obsoletos o llenos de agujeros, ningún modelo elegante va a salvarlo. Empezamos echando un vistazo a lo que ya tienes (por ejemplo, registros de transacciones, comportamiento de los usuarios, fuentes de sensores) y limpiándolo con herramientas como Pandas o NumPy.

Si sus datos están incompletos, buscaremos formas de rellenar los huecos. A veces, eso significa generar registros sintéticos con herramientas como DataSynthesizer o Synthpop, sobre todo cuando se trata de información sensible o eventos poco frecuentes.

Por ejemplo, una vez trabajamos con una empresa de transporte internacional que disponía de terabytes de datos de seguimiento. Sobre el papel, parecían estelares hasta que nuestro equipo indagó en ellos. A más de 30% de los registros les faltaban marcas de tiempo, y algunas lecturas de los sensores eran completamente erróneas debido a problemas de calibración. Si nos hubiéramos lanzado directamente a modelar, el PoC se habría estrellado por todas las razones equivocadas. En lugar de eso, limpiamos los datos, rellenamos los espacios en blanco y pasamos a la modelización.

¿La lección? No construyas tu IA sobre arenas movedizas. Primero hay que consolidar los cimientos de los datos.

Paso 3: Seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas

Aquí, nuestro objetivo es elegir la herramienta adecuada para su proyectos innovadores de prueba de concepto. Si un simple modelo scikit-learn permite realizar el trabajo de forma más rápida y barata, esa es nuestra decisión. Hemos creado sólidos sistemas de reconocimiento de imágenes con YOLO o Detectron2, pero nuestros expertos también han orientado a los clientes hacia el ML clásico cuando cumple los objetivos de negocio sin la carga adicional.

En cuanto a la infraestructura, todo depende de lo que mejor se adapte a su configuración. Nuestro equipo puede optar por Amazon SageMaker, la plataforma de IA de Google Cloud o Azure Machine Learning. Y si necesita escalar a gran escala, Docker y Kubernetes son nuestras opciones preferidas.

Paso 4: Desarrollo de un modelo base

Nada mata más rápido a una PdC que el exceso de ingeniería. He visto a equipos dedicar meses a construir un modelo hinchado y perfecto, solo para descubrir que resuelve el problema equivocado o que nadie lo necesita.

Por eso nuestro equipo va al mínimo desde el principio. Sin campanas, sin silbatos, sin grandes infraestructuras. Sólo el modelo básico que responde a una pregunta: ¿Funciona realmente esta idea? Normalmente, esa primera versión se guarda en un cuaderno Jupyter o en Google Colab. Es rápido de configurar, fácil de experimentar y perfecto para obtener los primeros resultados sin grandes esfuerzos. Si vamos contrarreloj para hacer una demostración rápida, utilizaremos una herramienta de código reducido como Azure ML Studio. A veces, esa es la forma más inteligente de poner una PoC de trabajo delante de los responsables de la toma de decisiones sin quemar una tonelada de horas de desarrollo.

He creado PdC enteras como esta: diminutas, improvisadas, centradas en un láser. Y si ese modelo básico aumenta la precisión en 15% o elimina 20% de tareas manuales, tendremos luz verde para escalar. El resto puede venir después.

Paso 5: Iterar y validar

Una vez que el modelo de base parece prometedor, nuestro equipo lo pone a prueba. Entrenamos, probamos, ajustamos y repetimos una y otra vez, hasta que obtenemos resultados estables o nos topamos con un muro. Ahí es donde entran en juego cosas como la validación cruzada y el ajuste de hiperparámetros (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

Y cuando se trata de validación, no nos limitamos a echar un vistazo y esperar lo mejor. Nuestros expertos profundizan en las métricas que realmente nos dicen lo bien (o mal) que lo está haciendo el modelo: matrices de confusión y curvas ROC para clasificación, MSE y R-cuadrado para regresión.

Además, lo registramos todo en MLflow: cada experimento, cada parámetro y cada versión. Así, si alguien pregunta por qué la versión 17 superó a la 20, podemos determinar exactamente qué cambió.

Paso 6: Planificación de la integración y la escalabilidad

Desde el primer día, pensamos en cómo funcionará su modelo de IA en el mundo real. Puede que tenga que enviar datos a su CRM, extraer información de su ERP o activar acciones en su plataforma actual. En cualquier caso, nuestro equipo lo planifica con antelación.

Para la integración, nuestros especialistas suelen crear una API RESTful (Flask o FastAPI) para que otros sistemas puedan conectarse fácilmente al modelo. A continuación, empaquetamos todo en Docker para mantenerlo estable y facilitar su despliegue en cualquier lugar.

Para la escalabilidad, utilizamos Kubernetes para gestionar y escalar todo automáticamente. Kafka gestiona canalizaciones de datos en tiempo real. Y supongamos que tu tráfico es impredecible (hola, ventas navideñas o lanzamientos de productos). En ese caso, utilizaremos herramientas sin servidor como AWS Lambda o Google Cloud Functions para que su sistema pueda manejar picos repentinos sin sudar.

Paso 7: Documentación del proceso y comunicación con las partes interesadas

Los proyectos de IA se desmoronan rápidamente cuando sólo el equipo de desarrollo sabe lo que está pasando. Por eso, nuestro equipo se asegura de que todo el mundo (responsables de negocio, equipos operativos y personas ajenas a la tecnología) pueda seguir la historia. Por supuesto, el código está en GitHub, pero también mantenemos resúmenes fáciles de digerir en Confluence o Markdown. Sin jerga, sin adivinanzas.

Y no desaparecemos en una cueva de programadores. Nuestros expertos comparten los resultados provisionales, las demostraciones rápidas, las actualizaciones de Slack y las comprobaciones en tiempo real, para que todo el mundo pueda ver los progresos y participar desde el principio..

Paso 8: Evaluar, aprender y planificar los próximos pasos

Al fin y al cabo, todo se reduce a los resultados. Nuestro equipo presenta las métricas en cuadros de mando o informes, destacando lo que ha funcionado y lo que hay que mejorar.

Si el resultado es positivo, hablaremos de los próximos pasos, como la puesta en marcha de un proyecto piloto o el despliegue completo de la producción. Si la PoC no da en el blanco, nuestros expertos averiguan por qué. A veces, eso significa ajustar los canales de datos, cambiar los algoritmos o replantear nuestro enfoque. Y a veces nos damos cuenta de que la idea simplemente no es viable, y eso está muy bien. Fracasar rápido con información real es mejor que perder meses en un callejón sin salida.

Ponga a prueba su visión de la IA sin arruinarse.

Por qué asociarse con Innowise para la PoC de IA

En IA PoC te ofrece una forma rápida y poco arriesgada de comprobar si tu idea funciona de verdad antes de lanzarte a por todas. Pero para sacarle el máximo partido, necesitas un socio que conozca el terreno. Y ahí es donde entramos nosotros. Esto es lo que obtiene cuando se asocia con Innowise:

Experiencia integral

Nuestros ingenieros de datos, profesionales de ML y expertos en la materia se encargan de todo el proceso, desde los conjuntos de datos desordenados hasta las perspectivas más sofisticadas. Sin lagunas ni conjeturas.

Experiencia demostrada

Con más de 1.300 proyectos en nuestro haber en los sectores sanitario, financiero y manufacturero, sabemos cómo convertir las ideas de IA en resultados que muevan la aguja.

A prueba de riesgos y preparado para auditorías

Bloqueamos sus datos y comprobamos todas las casillas de cumplimiento: GDPR, HIPAA, PCI DSS, PSD2, todo el alfabeto, desde el primer día. Así, la PdC pasa desapercibida para los auditores en lugar de toparse con la burocracia.

Comunicación transparente

Nuestros especialistas fijan indicadores clave de rendimiento muy precisos y mantienen abierta la comunicación, para que todos sepan exactamente en qué punto se encuentra el punto de contacto y qué va a ocurrir a continuación.

Soluciones de futuro

Nuestros expertos incorporan la escalabilidad en cada compilación. Cuando su PoC supera las pruebas, se desliza directamente a la producción y sigue flexionando a medida que sus objetivos se hacen más grandes.

Enfoque en el mundo real

Nuestro equipo no trabaja con conjuntos de datos desinfectados o escenarios poco realistas. Abordamos entradas desordenadas, casos extremos difíciles y el tipo de limitaciones a las que se enfrenta realmente su empresa.

Pruebe que funciona antes de apostarlo todo con Desarrollo de la AI.

No construya a ciegas: valide primero

Por lo que he visto, un sólido PoC de IA -ya sea un modelo predictivo clásico, un pipeline de visión por ordenador, o incluso un PdC de IA generativa - puede ahorrarle mucho tiempo, dinero y estrés. Te da una idea clara de lo que realmente funciona, dónde están las lagunas y si tu idea puede sostenerse fuera de un entorno de pruebas. No querrás descubrir que tu modelo se rompe bajo presión cuando ya has invertido muchos recursos.

Por lo tanto, antes de lanzarse de lleno al desarrollo, le sugiero que realice una pequeña prueba de concepto centrada en datos empresariales reales. Convierte las conjeturas en pruebas fehacientes y te da la confianza necesaria para redoblar la apuesta o abandonarla sin remordimientos.

Comparte:

Maksim Hodar

Director de Transformación Digital, CIO

Con más de 8 años de experiencia en transformación digital, Maksim convierte complejos retos tecnológicos en victorias empresariales tangibles. Le apasiona alinear las estrategias de TI con los objetivos generales, garantizando una adopción digital sin complicaciones y un rendimiento operativo de élite.

Seguir leyendo

Índice

Contáctenos

Reservar una llamada o rellene el siguiente formulario y nos pondremos en contacto con usted una vez hayamos procesado su

Nombre

Empresa

Correo electrónico

Teléfono

Mensaje

Envíenos un mensaje de voz

Adjuntar documentos

Cargar archivo

Puede adjuntar 1 archivo de hasta 2 MB. Formatos de archivo válidos: pdf, jpg, jpeg, png.

Al hacer clic en Enviar, autoriza a Innowise a procesar sus datos personales de acuerdo con nuestra política de privacidad. Política de privacidad para proporcionarle información relevante. Al enviar su número de teléfono, acepta que nos pongamos en contacto con usted a través de llamadas de voz, SMS y aplicaciones de mensajería. Pueden aplicarse tarifas de llamadas, mensajes y datos.