Cuando empezamos un proyecto lo común es empezar por una prueba de concepto (PoC) para gestionar las expectativas de negocio y ver la viabilidad del proyecto.
Al final se establecen muchas expectativas pero pocas veces se alinea con lo que negocio quiere, quedándose el proyecto en esta etapa sin más.
En el post de hoy os dejamos 4 puntos clave para evitar que una prueba de concepto se quede precisamente solo en eso, basándonos en nuestra experiencia real en más de 15 clientes distintos:
1. Expectativas irreales: ¿Qué esperar de una PoC?
Cuando se realiza una prueba de concepto lo primero que hay que establecer es qué queremos conseguir con la solución (también lo llamamos Success Criteria y básicamente es traer a tierra qué es lo que quiere negocio y cómo vamos a hacerlo).
Spoiler: aquí es donde fracasan el 80% de las PoC.
También hay que definir cuáles son los valores medibles mínimos que necesitamos cumplir en la PoC.
Recordemos que una prueba de concepto pretende explicar a negocio qué vamos a hacer y qué valores aproximados podemos conseguir (esto es muy importante) para evitar caer en falsas expectativas.
👉 Es muy importante definir el Success Criteria de negocio, pero es igual de importante establecer nuestro Success Criteria técnico para que todo tenga sentido y sea factible.
2. Data is everything 😊
Muy bien, todo parece muy bonito y factible hasta que llegamos a la parte de los datos.
Nos hemos encontrado desde desafíos de Forecasting de ventas con un dataset de 1 año de datos mensual (12 filas), hasta imágenes para clasificadores cogidas de internet que no se parecían en nada a lo que había en producción.
La importancia de los datos es vital cuando trabajamos con Inteligencia Artificial.
Dependiendo de la solución se necesitan datos etiquetados o no, pero al menos debe haber suficiente volumen y representatividad, no solo 12 filas.
3. Gestión de los equipos involucrados en la PoC
Otra de las cosas que suele fallar durante las PoC y que provoca un fracaso asegurado es la implicación de los equipos involucrados.
Ejemplos reales:
- Estar persiguiendo durante semanas a la persona que tiene que darnos los datos.
- Llamadas semanales de revisión donde los equipos no se presentan o no le dan la importancia que merece.
👉 Para evitar esto es muy importante definir las responsabilidades de cada persona durante el proyecto, además de dejar claro en nuestro Success Criteria que necesitamos cierto nivel de compromiso por ambas partes.
4. Definición de KPIs
KPIs irreales o “carta a los Reyes Magos”, como nos gusta llamarlo.
Es extremadamente importante definir las métricas de nuestro proyecto para evitar conflictos futuros.
Ejemplos que nos hemos encontrado:
- Extracción de valores de facturas manuscritas con un 100% de accuracy.
- Forecasting con un MAE = 0.
👉 Gestiona bien las expectativas de negocio y estableced juntos KPIs con sentido, en base a los datos que tengáis.
En resumen
- Define éxito.
- Aterriza expectativas.
- Asegura datos.
- Compromete equipos.
- Aporta valor.
Si estás pensando en iniciar una PoC de IA o ya tienes una en marcha y está atascada, hablemos. Estaremos encantados de compartir cómo hemos ayudado a otras compañías a convertir sus PoC en valor real.