Generative AI: Claves para el Éxito en Proyectos de Prueba de Concepto (PoC)
La inteligencia artificial generativa (GenAI) ha revolucionado la forma en que las empresas abordan la innovación tecnológica. Sin embargo, a pesar de su potencial, muchos proyectos de prueba de concepto (PoC) se quedan estancados en la fase inicial. En este artículo, exploraremos cómo podemos maximizar las posibilidades de éxito de un PoC de GenAI, asegurando que no solo se demuestre su viabilidad técnica, sino que también se logre una transición efectiva hacia la producción.
¿Qué es un PoC y por qué es crucial?
Un PoC es un proyecto inicial que busca demostrar la viabilidad de una idea o tecnología antes de su implementación a gran escala. En el contexto de GenAI, un PoC exitoso es aquel que no solo valida la tecnología, sino que también establece un camino claro hacia su adopción en el entorno productivo.
La realidad detrás de los PoCs de GenAI
A pesar del creciente interés en la adopción de GenAI, la tasa de éxito de los PoCs es preocupante. Según un informe de McKinsey, muchos de estos proyectos se centran exclusivamente en métricas técnicas como la precisión y el recuerdo, ignorando aspectos críticos como la seguridad, la explicabilidad y el cumplimiento normativo. Esto se traduce en una alta tasa de fracaso, donde hasta el 41% de los proyectos de GenAI se quedan atrapados en la fase de PoC.
Estadísticas sobre el éxito de los PoCs de GenAI
- Gartner predice que para finales de 2025, al menos el 30% de los proyectos de GenAI serán abandonados tras la fase de PoC.
- Deloitte estima que solo entre el 10% y el 30% de los PoCs escalarán a producción.
- Un estudio de IDC revela que, en promedio, solo 5 de cada 37 PoCs (13%) logran avanzar a producción.
Estas cifras resaltan la necesidad de un enfoque más holístico y estratégico en el diseño y ejecución de PoCs de GenAI.
Estrategias para el Éxito en PoCs de GenAI
Para mejorar las tasas de éxito de los PoCs de GenAI, es fundamental adoptar un enfoque estructurado y estratégico. A continuación, compartimos pasos tácticos que pueden aumentar significativamente las posibilidades de que un PoC avance hacia la producción.
1. Seleccionar un caso de uso con visión de producción
Al elegir un caso de uso, debemos tener en cuenta su viabilidad para la producción. Esto implica evaluar factores como la calidad de los datos, la escalabilidad y los requisitos de integración. Algunas preguntas clave a considerar son:
- ¿Este PoC se alinea con los objetivos comerciales a largo plazo?
- ¿Se puede acceder y utilizar legalmente los datos necesarios?
- ¿Existen riesgos claros que impidan la escalabilidad?
2. Definir y alinear métricas de éxito antes del inicio
Una de las principales razones por las que los PoCs se estancan es la falta de métricas bien definidas para medir el éxito. Es esencial establecer expectativas claras sobre el retorno de inversión (ROI) desde el principio. Algunas recomendaciones incluyen:
- Adoptar un marco para calcular el ROI.
- Utilizar calculadoras de costos para estimar gastos.
- Desarrollar una estimación de ROI basada en rangos para tener en cuenta la incertidumbre.
3. Facilitar la experimentación rápida
La construcción de aplicaciones de GenAI se basa en la experimentación constante. Por lo tanto, es crucial seleccionar un stack tecnológico y un equipo que apoyen este enfoque iterativo. Algunas estrategias incluyen:
- Contratar proveedores de servicios pequeños y medianos para acelerar la experimentación.
- Elegir marcos de evaluación que se alineen con los objetivos del caso de uso.
- Implementar técnicas de evaluación automatizada.
4. Apuntar a soluciones de bajo fricción
Las soluciones de bajo fricción requieren menos aprobaciones y enfrentan menos objeciones a su adopción. Para lograr esto, podemos:
- Crear un mapa de ruta dedicado para abordar preocupaciones y obtener aprobaciones.
- Utilizar stacks tecnológicos ya aprobados para evitar retrasos.
- Priorizar herramientas esenciales que no requieran ajustes complejos.
5. Formar un equipo ágil y emprendedor
Contar con un equipo adecuado es fundamental para el éxito del PoC. Debemos asegurarnos de incluir:
- Gerentes de producto y expertos en la materia para abordar el problema correcto.
- Desarrolladores full-stack y ingenieros de machine learning.
- Proveedores de servicios que puedan aportar talento rápidamente.
6. Priorizar requisitos no funcionales
Además de los requisitos funcionales, es vital no pasar por alto los requisitos no funcionales. La arquitectura del PoC debe estar diseñada para un alto rendimiento y escalabilidad. Optar por una arquitectura modular puede facilitar este proceso.
7. Desarrollar un plan para manejar las alucinaciones
Las alucinaciones son inevitables en los modelos de lenguaje. Por lo tanto, es esencial establecer guardrails que permitan escalar las soluciones de GenAI de manera responsable. Evaluar la necesidad de guardrails automatizados durante la fase de PoC es crucial.
8. Adoptar mejores prácticas de gestión de proyectos y productos
No existe un manual único para el éxito de los PoCs, pero adoptar prácticas de gestión de proyectos puede ayudar a optimizar el proceso. Algunas recomendaciones incluyen:
- Utilizar métodos ágiles para la planificación y ejecución.
- Documentar todo el proceso.
- Mantener informados a los interesados sobre el progreso.
Reflexiones Finales
El éxito de un PoC de GenAI no se limita a demostrar su viabilidad técnica; implica una evaluación cuidadosa de las decisiones fundamentales a largo plazo. Al seleccionar el caso de uso adecuado, alinear las métricas de éxito, facilitar la experimentación, minimizar la fricción, formar el equipo correcto y abordar tanto los requisitos funcionales como no funcionales, podemos mejorar significativamente las posibilidades de avanzar de la fase de PoC a la producción.
Cada PoC es único, y la clave del éxito radica en adaptar estas mejores prácticas a los objetivos comerciales específicos, las limitaciones técnicas y el marco regulatorio. La visión y la estrategia son esenciales para la adopción de GenAI, pero sin los pasos tácticos adecuados, incluso los planes más sólidos pueden estancarse en la fase de PoC.
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿Qué es un PoC y por qué es importante en GenAI?
Un PoC es un proyecto inicial que demuestra la viabilidad de una idea o tecnología. En GenAI, es crucial para validar la tecnología antes de su implementación a gran escala.¿Cuáles son las principales razones por las que los PoCs de GenAI fallan?
Los PoCs suelen fallar debido a un enfoque limitado en métricas técnicas, falta de alineación en las expectativas de ROI y problemas con la calidad de los datos y la escalabilidad.¿Cómo se puede medir el éxito de un PoC de GenAI?
El éxito se mide a través de métricas bien definidas que alineen los objetivos comerciales y las expectativas de ROI, además de evaluar la viabilidad técnica y la escalabilidad.¿Qué papel juegan los requisitos no funcionales en un PoC?
Los requisitos no funcionales son esenciales para garantizar que la arquitectura del PoC sea escalable y de alto rendimiento, lo que facilita su transición a producción.¿Cómo se pueden manejar las alucinaciones en modelos de lenguaje durante un PoC?
Es fundamental establecer guardrails y evaluar la necesidad de soluciones automatizadas para detectar y manejar las alucinaciones de manera efectiva.
