Cómo hacer un piloto de inteligencia artificial que se pueda medir (y decidir con datos si escalarlo)
Hacer una demostración de inteligencia artificial nunca fue tan fácil. Demostrar que cambió un número de la operación sigue siendo difícil. La distancia entre las dos cosas tiene nombre: un piloto que no se diseñó para medirse. Se eligió la sucursal más ordenada, no hubo línea base, el indicador cambió a mitad del camino y, al final, la decisión se tomó por entusiasmo o por cansancio.
Las causas que señala Gartner se repiten: datos de mala calidad, controles de riesgo insuficientes, costos que crecen y, sobre todo, valor de negocio poco claro. El estudio del MIT apunta en la misma dirección: el problema no es la calidad de los modelos, sino cómo se integran a la operación. Los pilotos que funcionan eligen un solo punto de dolor, lo ejecutan bien y lo miden.
Las seis piezas de un piloto medible
Ejemplos: qué medir según el problema
Errores que invalidan un piloto
La plantilla de una página
Antes de firmar un piloto, ten esta hoja llena y aceptada por quien decide:
Preguntas frecuentes
