IA en los Negocios

1

Impacto de la Inteligencia Artificial en los negocios

2

Las 8 dimensiones para planificar una estrategia en la era de la IA

3

IA en la optimización de procesos

4

IA en la generación de Productos y Servicios

5

IA en experiencia del cliente

Quiz: IA en los Negocios

Paso 1: Identificación

6

Identifica las √°reas de oportunidad y valor generado por la IA

Paso 2: Consideraciones

7

Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA

Quiz: Paso 2: Consideraciones

Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas

8

Elige las tecnologías para tu proyecto de IA

9

Eval√ļa las herramientas para tu proyecto de IA

10

Prompt en ChatGPT para seleccionar el modelo de IA en tu proyecto

Quiz: Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas

Paso 4: El equipo

11

Forma al equipo correcto para un proyecto de IA

Quiz: Paso 4: El equipo

Paso 5: C√°lculos de costos

12

Costos de setup en un proyecto de IA

13

Costos de desarrollo y ejecución en un proyecto de IA

Quiz: Paso 5: C√°lculos de costos

Paso 6: Mitigación de riesgos

14

Fundamentos Legales para implementar IA en tu proyecto

15

Propiedad intelectual en la era de IA

16

Debate: IA y Patentes

17

Define mecanismos de seguridad para evitar vulnerabilidades en un proyecto de IA

18

Nuevas soluciones, nuevos problemas

Quiz: Paso 6: Mitigación de riesgos

Paso 7: Métricas en proyecto de IA

19

Métricas con IA y para medir un proyecto de IA

20

Herramientas para la creación y seguimiento de métricas con IA

Quiz: Paso 7: Métricas en proyecto de IA

Paso 8: Cultura

21

Crea una cultura de experimentación y aprendizaje continuo

22

¬ŅC√≥mo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?

Quiz: Paso 8: Cultura

Reflexiones y consejos para proyectos de IA

23

Entrevista: Buenas prácticas en la ejecución de un proyecto con IA

24

Entrevista: Reflexiones sobre la implementación de IA en el negocio

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Forma al equipo correcto para un proyecto de IA

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Recursos

¬ŅAlguna vez te has preguntado qu√© roles y habilidades se requieren en un equipo de trabajo dedicado a proyectos de Inteligencia Artificial (IA)?

La creación exitosa de soluciones de IA requiere un conjunto diverso de habilidades que trabajan juntas de forma armoniosa. Aquí, te brindamos un resumen claro de estos roles y qué aportan al equipo.

¬ŅQu√© roles se involucran m√°s com√ļnmente en proyectos de inteligencia artificial?

Existen numerosos roles dentro de un equipo de IA que incluyen, pero no est√°n limitados a, el Project Manager, Product Owner, experto en el dominio, dise√Īador UX, ingeniero de software y el Quality Assurance.

Cada uno de estos roles tiene sus propias responsabilidades y habilidades necesarias. Es importante se√Īalar que una sola persona puede cumplir con m√°s de un rol.

¬ŅCu√°les son las principales responsabilidades del Project Manager en IA?

El Project Manager tiene la responsabilidad de coordinar todas las partes del proyecto de IA, incluyendo la planificación, la ejecución y el control. Deben tener fuertes habilidades de organización, liderazgo y comunicación. Las habilidades en IA no son críticamente necesarias, pero pueden ser beneficiosas.

¬ŅQu√© obligaciones tiene el experto en el dominio?

El experto en el dominio, que puede ser un geólogo en un proyecto sobre excavaciones petroleras, tiene la responsabilidad de proporcionar insights valiosos sobre las necesidades y desafíos que la IA puede solucionar. Sus habilidades y conocimientos específicos varían dependiendo del dominio.

¬ŅCu√°l es el papel del dise√Īador UX en un proyecto de inteligencia artificial?

El dise√Īador UX, o especialista en usabilidad, trabaja para asegurar que las soluciones de IA sean f√°cilmente utilizables por los usuarios. Deben tener habilidades de dise√Īo, investigaci√≥n de usuarios y psicolog√≠a, as√≠ como una comprensi√≥n b√°sica de la IA.

¬ŅQui√©nes son los roles principales del equipo de ingenier√≠a de software?

Dentro del equipo de ingeniería de software, nos encontramos con los desarrolladores de software (front-end, back-end o full-stack). También está el Quality Assurance, quien asegura la calidad del proyecto. En equipos más grandes, puedes encontrar a los Engineering Managers o Tech Leads.

¬ŅCu√°les son los roles clave dentro del equipo de Data?

El equipo de Data consta de los cient√≠ficos de datos (Data Scientists), ingenieros de datos (Data Engineers), analistas de datos (Data Analysts) y el Data Translator. Cada uno de estos roles juega un papel √ļnico y crucial en la manipulaci√≥n y an√°lisis de los datos para extraer informaci√≥n valiosa y desarrollar soluciones de IA.

¬ŅCon qu√© habilidades debe contar un Data Scientist?

Un Data Scientist debe tener fuertes habilidades matemáticas, estadísticas, programación y un conocimiento profundo de los algoritmos de Machine Learning y AI. Son los encargados de seleccionar y entrenar los modelos de IA.

¬ŅY los Data Engineers?

Los Data Engineers son los encargados de la gestión de los datos, se encargan de la organización y preprocesamiento de los datos para su uso en los proyectos de IA. Deben tener habilidades sólidas en bases de datos, conocimientos de infraestructura, y lenguajes de programación como SQL y Python.

¬ŅCu√°l es el rol de los Data Analysts?

Los Data Analysts se enfocan en interpretar, visualizar y reportar los datos. Ayudan a la organización a entender los datos y tendencias identificadas, proporcionando reportes y visualizaciones para los tomadores de decisiones.

¬ŅY finalmente, qu√© hace un Data Translator?

Un Data Translator act√ļa como puente entre los equipos t√©cnicos y no t√©cnicos, facilitando la comprensi√≥n y aplicaci√≥n de los insights que conseguimos con los an√°lisis de datos. Sus principales habilidades est√°n relacionadas con su capacidad de comunicaci√≥n y empat√≠a, adem√°s de los conocimientos t√©cnicos generales en el √°rea de datos.

Aportes 26

Preguntas 3

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Un resumen de la clase con los roles mencionados.

Roles principalmente involucrados en proyectos de IA.

Roles asociados al equipo de producto.

  • Sponsor del proyecto y Project Manager.
    o
  • Stakeholder y Product Owner o Product Manager.
  • Dise√Īador UX y Product Desinger.

Equipo de ingenieria de software.

  • Desarrolladores Backend
  • Desarrolladores Frontend
    o
  • Desarrollador FullStack si se encanrgan de ambas cosas.
  • Quality Assurance
  • Tech Lead
  • Cientificos de datos.
  • Ingeniero de datos.
  • Analista de datos.
  • Data Traslator.

Formar el equipo correcto es crucial para el éxito de un proyecto de inteligencia artificial (IA), para formar el equipo correcto para un proyecto de IA, es esencial contar con científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, expertos en dominio, ingenieros de software, especialistas en datos y gerentes de proyecto. La combinación adecuada de habilidades y experiencia en estas áreas garantizará una ejecución efectiva y exitosa del proyecto de IA.

Los ingenieros de datos construyen infraestructura y sistemas para recoger y almacenar los datos.

Los analistas de datos interpretan y reportan datos para ayudar a la organización a entenderlos.

Los cienteificos de datos utilizan datos para construir modelos y hacer predicciones que puedan informar las decisiones estratégicas.

Me interesa mucho conocer mas de Data Analist y Data Scientist ya que conectan a las instituciones con la posibilidad que pueden construir y generar los datos con la AI. Me llama mucho la atención que su perfil tecnológico no requiere un perfil de muchas habilidades de programación sino mas de estadística y comunicación.

Gracias

***Costo de setup en un proyecto IA*** Reducción de recursos y tiempo necesario de alrededor del 20%/ optimiza la capacidad operativa/ la entrega de valor / la iniciación de nuevos proyectos Machine learning - Alta capacidad de almacenamiento diario de datos / soluciones de infrastructure y software requerido para modelar datos para generar proyecciones / pago atraves de cantidad de horas de uso o datos procesados - suscripción LLM - Capacidad de cómputo y velocidad de procesamiento, GPU / Memoria Ram / capacidad de almacenamiento / instancias de procesamiento / pago de la suscripción - velocidad y calidad de respuesta/ también cantidad de tokens Costo diario LLM (Variable cantidad de texto)= #tokens * #interacciones * #usuarios Fine Tuning= proveer de más información o palabras a modo de ejemplo (más tokens) - solo se realiza una vez / ej: asistente virtuales Embedding= técnica que los modelos usan para buscar la información en nuestra base, hay que transformar la información en una representación matemática que luego el sistema usa para calcular la cercanía a esa información/ procesamiento de información para que LLM pueda buscar la información en nuestra base de datos sin necesidad de haber entrenado el modelo con esto/ tiene un costo por separado / one shop para cada set de datos a incluir
***Roles en proyectos de IA*** En producto: Sponsor de proyecto o project manager = Tienen intereses en el resultado del proyecto / fondean el proyecto / alejado en el di a d√≠a / coordinaci√≥n todas las partes del proyecto (planificaci√≥n, ejecuci√≥n y el control) / habilidades de liderazgo, comunicaci√≥n, organizaci√≥n / conocimientos b√°sicos de IA Stakeholder y producto owner o product manager / defin√≠ m√©tricas de √©xito / dependiendo del proyecto debe ser un experto en su √°rea Dise√Īador UX y product designer/ lideran product discover= Dolores y necesidades del usuario / idear hip√≥tesis de soluciones que se alinie con el objetivo del negocio / dise√Īa experimentos para validar hip√≥tesis/ genera conocimientos / empat√≠a con el usuario/ investigaci√≥n / escucha activa Innovaci√≥n: proceso constante de ideation y experimentaci√≥n/ t√©cnica disig thinking Equipo de ingenier√≠a de software: Desarrollo Rea se backend y frontend (o full stock ) Quality assurance ( controladores de calidad) Tech lead (de cada un de las especialidades) Equipo de data: Cient√≠ficos de datos:trabajan con grande cantidades de datos usando re√Īidas de modelado estad√≠stico, matching learning y an√°lisis de de datos para extraer insights utilidades y desarrollar soluciones de IA/ matem√°tica / estad√≠stica / conocimientos de algoritmos de IA Ingenieros de datos: gesti√≥n, organizaci√≥n y pre procesamiento de los datos para su uso en los proyectos de ia , infraestructura de donde se va almacenar los datos y su organizaci√≥n, desarrollan los procesos para realizar la ingesta de datos de plataformas y fuentes externas a nuestra base de datos, habilidades en bases de datos, lengua de porfa chin como cql o Payton Analista de base de datos: interpretar, visualizar y reportar los datos, utilizan herramientas estad√≠sticas y software de visualizaci√≥n de datos para analizar los datos detectar tendencias y patrones , proporcionar informales y visualizaciones que ayuden a tomar decisiones Data translator: puente ente los equipos t√©cnicos y no t√©cnicos, facilitando la compresi√≥n de los insight que conseguimos con los analices de datos, este rol es crucial para garantizar que los bendecidos de la ia se traduzca en valor tangible para la organizaci√≥n, capacidad de comunicaci√≥n y empat√≠a conocimiento t√©cnico del an√°lisis de datos/ aveces el mismo data an√°lisis aveces

Roles en Proyectos de Inteligencia Artificial

Equipo de Producto

  • Sponsor de proyecto
  • Project Manager
  • Stakeholder
  • Product Owner o Product Manager
  • Experto en el dominio
  • Dise√Īador UX o Especialista en usabilidad
  • Product Designer

Equipo de Ingeniería de Software

  • Desarrolladores de Software (front-end, back-end, full-stack)
  • Quality Assurance
  • Engineering Managers o Tech Leads

Equipo de Data

  • Cient√≠ficos de Datos (Data Scientists)
  • Ingenieros de Datos (Data Engineers)
  • Analistas de Datos (Data Analysts)
  • Data Translator
Roles en Proyectos de Inteligencia Artificial: equipo multidisciplinario en proyectos de alta complejidad. Roles Relacionados con el Equipo de Producto * Sponsor de Proyecto * Project Manager * Stakeholder * Product Owner / Product Manager Especialistas en Usabilidad (UX) * Identificaci√≥n de necesidades y dolores del usuario. * Propuesta de soluciones alineadas con objetivos de negocio. * Dise√Īo de experimentos para validaci√≥n de hip√≥tesis. Equipos de Ingenier√≠a de Software * Desarrolladores de Software (Frontend, Backend, Full Stack). * Controladores de Calidad (Quality Assurance). Equipos de Data * Cient√≠ficos de Datos: Uso de t√©cnicas de modelado estad√≠stico y machine learning. Habilidades en matem√°ticas, estad√≠sticas y programaci√≥n. * Ingenieros de Datos: Gesti√≥n, organizaci√≥n y preprocesamiento de datos. Habilidades en bases de datos y programaci√≥n. * Analistas de Datos: Interpretaci√≥n, visualizaci√≥n y reporte de datos. Habilidades estad√≠sticas y de comunicaci√≥n. * Data Translators: Facilitaci√≥n de comunicaci√≥n entre equipos t√©cnicos y no t√©cnicos. Habilidades de comunicaci√≥n y empat√≠a.

Las habilidades fundamentales de un Traductor de Datos incluyen una sólida capacidad de comunicación y empatía. Además, deben poseer conocimientos técnicos generales en el ámbito de los datos. Es esencial que puedan comunicarse eficazmente con profesionales de todos los perfiles técnicos y comprender la estrategia de negocio para poder unir de manera efectiva estos dos mundos.

El rol de Traductor de Datos consiste en fungir como un enlace entre los equipos t√©cnicos y no t√©cnicos, simplificando la comprensi√≥n y aplicaci√≥n de las perspicacias obtenidas a trav√©s de los an√°lisis de datos. Este papel desempe√Īa una funci√≥n fundamental en asegurar que los provechos derivados de la inteligencia artificial y el an√°lisis de datos se conviertan en un valor tangible para la organizaci√≥n.

Las habilidades clave de una analista de datos son: estadísticas, conocimiento del dominio empresarial y la capacidad de contar historias para comunicar de manera efectiva los insights derivados de los datos. Trabajan en estrecha colaboración con aquellos que toman decisiones, brindando información valiosa para respaldar la toma de decisiones informadas. Su contribución es esencial para aprovechar el poder de los datos en el contexto empresarial actual.

Los analistas de datos desempe√Īan un papel esencial en la interpretaci√≥n y comunicaci√≥n de datos. Utilizan herramientas estad√≠sticas y software de visualizaci√≥n para analizar datos, identificar tendencias y patrones, y generar informes y visualizaciones claras. Su enfoque es menos t√©cnico y m√°s orientado a ayudar a la organizaci√≥n a comprender el significado de los datos.

Los ingenieros de datos requieren habilidades en bases de datos, infraestructura y lenguajes de programación como SQL y Python.

Los ingenieros de datos son responsables de gestionar, organizar y preparar los datos para proyectos. Adem√°s, supervisan la infraestructura de almacenamiento de datos, dise√Īan estructuras de bases de datos y automatizan la adquisici√≥n de datos de fuentes externas. Su funci√≥n principal es garantizar que los cient√≠ficos de datos tengan acceso a los datos necesarios para desarrollar modelos de manera precisa y eficiente.

Cient√≠ficos de datos: Trabajan con grandes cantidades de datos, utilizando t√©cnicas de modelado estad√≠stico, machine learning y an√°lisis de datos para extraer informaci√≥n √ļtil y desarrollar soluciones. Requieren s√≥lidas habilidades en matem√°ticas, estad√≠sticas, programaci√≥n y conocimiento de algoritmos de Machine Learning e IA. Generalmente, son los encargados de seleccionar y entrenar a estos modelos de IA.

Dise√Īador UX: Trabajan para asegurarse de que las soluciones se dise√Īen de manera f√°cil y agradable de usar. Deben tener habilidades de dise√Īo, investigaci√≥n de usuarios y comprensi√≥n de la psicolog√≠a de los usuarios.

La innovaci√≥n no debe entenderse como epifan√≠as m√°gicas, sino como un proceso constante de ideaci√≥n y experimentaci√≥n. Una t√©cnica com√ļn para esto es el "Design Thinking".

Product Designer: Lideran el proceso de descubrimiento del producto y se encargan de identificar los problemas y necesidades de los usuarios en relaci√≥n con nuestro producto. Idean hip√≥tesis de soluciones que se alinean con los objetivos del negocio y dise√Īan experimentos para validar estas hip√≥tesis. Contribuyen a generar conocimiento. Sus principales habilidades incluyen la empat√≠a, la escucha activa, la investigaci√≥n, la evaluaci√≥n comparativa (benchmarking) y la innovaci√≥n.

En caso de que el equipo trabaje con Metodolog√≠as √Āgiles, existe un Product Manager y/o Product Owner. Estos roles se encargan de identificar las oportunidades de implementaci√≥n con el objetivo de generar valor para el usuario. Adem√°s, se ocupan de priorizar el Backlog o Lista de Caracter√≠sticas para asegurar el m√°ximo retorno de inversi√≥n por cada desarrollo realizado y definen las m√©tricas de √©xito.

El Project Manager coordina todas las partes del proyecto, incluyendo la planificación, ejecución y control. Deben tener sólidas habilidades de organización, liderazgo y comunicación. Aunque tener conocimientos básicos de tecnología es beneficioso, no es esencialmente necesario.

Sponsor o Stakeholders: Cumplen una función similar. Suelen ser los directores o ejecutivos que respaldan el proyecto y tienen intereses en los resultados del mismo. Garantizan que tengamos los recursos necesarios. Es el rol más alejado del día a día pero el más interesado en el éxito, debido a su impacto en el negocio.

Conocer las habilidades necesarias para un rol es de suma importancia para identificar los principales obst√°culos y poder dise√Īar una ruta de desarrollo de habilidades (skilling) para los perfiles actuales en caso de necesitar cubrir m√°s roles.

En todo proyecto de alta complejidad se requieren diversas habilidades. En el libro "Crear o Morir" de Andrés Oppenheimer, se hace hincapié en la importancia de reunir talento de diversas procedencias para conformar un equipo multidisciplinario. Esto se debe a que lo que un médico no puede hacer en términos de matemáticas, puede ser realizado por un matemático, enfatizando así la sinergia que proviene de la diversidad de habilidades y conocimientos en un equipo.

Es fundamental contar con un gran equipo para llevar adelante un proyecto de IA