Analítica de Datos e Inteligencia Artificial  

Si bien no siempre es imperativo contar con datos desde el inicio, en la mayoría de los proyectos de inteligencia artificial, disponer de datos relevantes, accesibles y de calidad es un aspecto fundamental para obtener resultados que realmente contribuyan al negocio. Los datos permiten entrenar modelos, generar aprendizajes y validar hipótesis con evidencia. A partir de ahí, es clave identificar un problema concreto a resolver y definir una hipótesis de valor clara. También se requiere la participación activa de usuarios del negocio y un sponsor que asegure la alineación estratégica. Finalmente, la disposición para iterar con PoC, pilotos o MVPs permite ajustar rápidamente la solución. En resumen, los datos son la base en la mayoría de los casos, pero el éxito depende también de las personas, el contexto del negocio y el enfoque colaborativo.

El tiempo para comenzar a ver valor en un proyecto de datos e inteligencia artificial depende del caso de uso, la calidad de los datos y la madurez digital del negocio. Mediante enfoques ágiles como pruebas de concepto (PoC) o productos mínimos viables (MVP), es posible obtener resultados tangibles en 4 a 8 semanas. De hecho, tenemos experiencia en proyectos donde el impacto se demuestra incluso en fases muy tempranas, entre 2 y 4 semanas, mientras que otros requieren enfoques de mediano o largo plazo, especialmente cuando implican cambios estructurales o escalamiento tecnológico. En todos los casos, nuestro enfoque busca generar valor progresivo desde el inicio, con validación constante junto al negocio para asegurar impacto real y sostenible.

Para determinar el modelo de IA adecuado, partimos del entendimiento profundo del caso de uso: su objetivo, restricciones y el tipo de decisiones que debe apoyar. 

Evaluamos el tipo y calidad de los datos disponibles, y definimos si se requiere un enfoque supervisado, no supervisado, generativo, basado en reglas o modelos híbridos. 

Luego comparamos alternativas según métricas técnicas (precisión, tiempo de respuesta, escalabilidad), costo de operación, interpretabilidad, y cumplimiento regulatorio. De esta manera, garantizamos una solución alineada tanto con los datos como con las metas del negocio.

La inteligencia artificial (IA) es el campo general que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como razonar, aprender o tomar decisiones

Por su parte, machine learning es una rama de la IA donde los sistemas aprenden patrones de datos sin ser explícitamente programados. 

Y por último, Deep learning es un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales con múltiples capas (profundas) para modelar abstracciones complejas, siendo especialmente potente para procesamiento de imágenes, lenguaje natural y reconocimiento de patrones complejos.

El tiempo para implementar una solución de datos e IA depende múltiples factores.  

Entre ellos, el tipo de proyecto como lo puede ser ingeniería de datos, business intelligence, ciencia de datos, IA tradicional o generativa, la calidad de los datos, y por último el nivel de integración requerido. 

Normalmente, se inicia el proceso con una Prueba de Concepto (PoC) de 2 a 4 semanas, enfocada en validar la viabilidad técnica, para luego avanzar a un piloto o un MVP de hasta 3 meses, que permite medir el valor en un entorno acotado. 

Es importante aclarar que una solución robusta y escalable puede tomar de 3 a 6 meses o más, dependiendo de si implica arquitecturas complejas, automatización de pipelines, gobernanza de datos, o despliegue de modelos en producción.

Es por esta razón que en Acid Labs, siempre adaptamos los tiempos a las necesidades y madurez digital del cliente.

La medición del ROI en este tipo de proyectos comienza desde etapas tempranas, como parte de nuestro framework de crecimiento para productos de datos e inteligencia artificial. 

Este enfoque se adapta a las particularidades de cada industria y dominio, identificando desde el inicio indicadores de negocio sobre los que, al menos desde una hipótesis inicial, nuestro equipo puede tener impacto. 

Estos indicadores se alinean con los objetivos técnicos del proyecto, por lo que resulta clave contar con perfiles que actúen como puente entre negocio y tecnología, como nuestros analytics translators.