Un resumen de la clase con los roles mencionados.
IA en los Negocios
Impacto de la Inteligencia Artificial en los negocios
Las 8 dimensiones para planificar una estrategia en la era de la IA
IA en la optimización de procesos
IA en la generación de Productos y Servicios
IA en experiencia del cliente
Quiz: IA en los Negocios
Paso 1: Identificación
Identifica las áreas de oportunidad y valor generado por la IA
Paso 2: Consideraciones
Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA
Quiz: Paso 2: Consideraciones
Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas
Elige las tecnologías para tu proyecto de IA
Evalúa las herramientas para tu proyecto de IA
Prompt en ChatGPT para seleccionar el modelo de IA en tu proyecto
Quiz: Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas
Paso 4: El equipo
Forma al equipo correcto para un proyecto de IA
Quiz: Paso 4: El equipo
Paso 5: Cálculos de costos
Costos de setup en un proyecto de IA
Costos de desarrollo y ejecución en un proyecto de IA
Quiz: Paso 5: Cálculos de costos
Paso 6: Mitigación de riesgos
Fundamentos Legales para implementar IA en tu proyecto
Propiedad intelectual en la era de IA
Debate: IA y Patentes
Define mecanismos de seguridad para evitar vulnerabilidades en un proyecto de IA
Nuevas soluciones, nuevos problemas
Quiz: Paso 6: Mitigación de riesgos
Paso 7: Métricas en proyecto de IA
Métricas con IA y para medir un proyecto de IA
Herramientas para la creación y seguimiento de métricas con IA
Quiz: Paso 7: Métricas en proyecto de IA
Paso 8: Cultura
Crea una cultura de experimentación y aprendizaje continuo
¿Cómo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?
Quiz: Paso 8: Cultura
Reflexiones y consejos para proyectos de IA
Entrevista: Buenas prácticas en la ejecución de un proyecto con IA
Entrevista: Reflexiones sobre la implementación de IA en el negocio
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¿Alguna vez te has preguntado qué 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.
Existen numerosos roles dentro de un equipo de IA que incluyen, pero no están limitados a, el Project Manager, Product Owner, experto en el dominio, diseñador UX, ingeniero de software y el Quality Assurance.
Cada uno de estos roles tiene sus propias responsabilidades y habilidades necesarias. Es importante señalar que una sola persona puede cumplir con más de un rol.
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.
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.
El diseñador UX, o especialista en usabilidad, trabaja para asegurar que las soluciones de IA sean fácilmente utilizables por los usuarios. Deben tener habilidades de diseño, investigación de usuarios y psicología, así como una comprensión básica de la IA.
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.
El equipo de Data consta de los científicos 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 único y crucial en la manipulación y análisis de los datos para extraer información valiosa y desarrollar soluciones de IA.
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.
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.
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.
Un Data Translator actúa como puente entre los equipos técnicos y no técnicos, facilitando la comprensión y aplicación de los insights que conseguimos con los análisis de datos. Sus principales habilidades están relacionadas con su capacidad de comunicación y empatía, además de los conocimientos técnicos generales en el área de datos.
Aportes 26
Preguntas 4
Un resumen de la clase con los roles mencionados.
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
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 técnicos y no técnicos, simplificando la comprensión y aplicación de las perspicacias obtenidas a través de los análisis de datos. Este papel desempeña una función fundamental en asegurar que los provechos derivados de la inteligencia artificial y el análisis de datos se conviertan en un valor tangible para la organización.
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 desempeñan un papel esencial en la interpretación y comunicación de datos. Utilizan herramientas estadísticas y software de visualización para analizar datos, identificar tendencias y patrones, y generar informes y visualizaciones claras. Su enfoque es menos técnico y más orientado a ayudar a la organización 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. Además, supervisan la infraestructura de almacenamiento de datos, diseñan estructuras de bases de datos y automatizan la adquisición de datos de fuentes externas. Su función principal es garantizar que los científicos de datos tengan acceso a los datos necesarios para desarrollar modelos de manera precisa y eficiente.
Científicos de datos: Trabajan con grandes cantidades de datos, utilizando técnicas de modelado estadístico, machine learning y análisis de datos para extraer información útil y desarrollar soluciones. Requieren sólidas habilidades en matemáticas, estadísticas, programación y conocimiento de algoritmos de Machine Learning e IA. Generalmente, son los encargados de seleccionar y entrenar a estos modelos de IA.
Diseñador UX: Trabajan para asegurarse de que las soluciones se diseñen de manera fácil y agradable de usar. Deben tener habilidades de diseño, investigación de usuarios y comprensión de la psicología de los usuarios.
La innovación no debe entenderse como epifanías mágicas, sino como un proceso constante de ideación y experimentación. Una técnica común 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 relación con nuestro producto. Idean hipótesis de soluciones que se alinean con los objetivos del negocio y diseñan experimentos para validar estas hipótesis. Contribuyen a generar conocimiento. Sus principales habilidades incluyen la empatía, la escucha activa, la investigación, la evaluación comparativa (benchmarking) y la innovación.
En caso de que el equipo trabaje con Metodologías Ágiles, existe un Product Manager y/o Product Owner. Estos roles se encargan de identificar las oportunidades de implementación con el objetivo de generar valor para el usuario. Además, se ocupan de priorizar el Backlog o Lista de Características para asegurar el máximo retorno de inversión por cada desarrollo realizado y definen las métricas de éxito.
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 obstáculos y poder diseñar una ruta de desarrollo de habilidades (skilling) para los perfiles actuales en caso de necesitar cubrir más 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
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