E94 - Cómo crear una estrategia para implementar inteligencia artificial

Resumen

El episodio 94 explica cómo crear una estrategia para implementar inteligencia artificial en una empresa, tomando como base el libro "Your AI Survival Guide" (abril 2024) y la experiencia del presentador. Se justifica el tema con estimaciones de McKinsey y otras consultoras: un impacto de entre 2,6 y 4 billones de dólares anuales, cerca del 4% del PIB mundial. El libro propone cinco estrategias (eficiencia, productividad, efectividad, expertiz y crecimiento) según la madurez de la empresa, y un flujo que va de la evaluación de preparación al despliegue. Se distingue entre estrategia (el qué) y táctica (el cómo), y se recomienda priorizar casos de uso por criticidad y complejidad más que por valor. Se repasa la arquitectura de datos necesaria para una solución productiva y la cifra de que solo el 3% de las pruebas de concepto de IA generativa escalan. Se concluye que la dificultad es sobre todo de gestión (aprox. 80%) y no de tecnología, y que las personas con determinación, ambición y resiliencia son clave.

Capítulos

• 00:00
  IntroSe presenta el episodio sobre estrategia de IA y el motivo del presentador: debe implementarla en su empresa y quiere ordenar lo aprendido. Se invita a la audiencia a preguntar libremente.
• 01:20
  Your AI Survival GuidePresenta el libro publicado en abril 2024, que conoció por una entrevista en un podcast. Lo describe como guía práctica para líderes que implementan IA tradicional y generativa, y comenta que desconfía de quienes "venden humo".
• 03:45
  Algunas preguntas relevantesPlantea si implementar una estrategia de IA es algo totalmente nuevo. Su opinión es que no: es implementar tecnología, algo que las empresas ya deberían saber hacer, y falla por problemas de gestión (cerca del 90% de las actividades no es nuevo).
• 06:00
  Por qué queremos desarrollar una estrategia de AI en una compañía?La IA tendría un impacto de 2,6 a 4 billones de dólares al año según estudios; el PIB mundial ronda los 110 billones, así que es cerca de 4%. Se compara con construcción, agricultura y servicios de TI (un tercio), y se plantea como oportunidad y amenaza para las empresas.
• 11:07
  Cuál será el impacto?Debate sobre si es hype o no. Los participantes creen que tendrá impacto, pero que los primeros casos productivos en empresas normales llegarán en unos dos años. Se compara con blockchain y NFT, y se responde una pregunta del chat sobre clusterización con datos reales y estrés.
• 17:53
  Qué vamos a hacer? - EstrategiasSe describen las cinco estrategias del libro: eficiencia (automatizar tareas repetitivas), productividad, efectividad (mejores decisiones con datos), expertiz (formar capacidades internas) y crecimiento (nuevos productos y mercados, la más difícil). Un assessment evalúa la madurez de la empresa; se da el ejemplo de una empresa minera y se comenta la función Recall de Windows 11.
• 30:55
  Flujo de los casos de usoEl libro propone un flujo: evaluación de preparación, definición de estrategia, creación y selección de casos de uso, preparación y diseño, selección de la solución, y despliegue con monitoreo. Se enfatiza alinear a todas las áreas involucradas y monitorear los resultados por su naturaleza probabilística.
• 33:47
  Selección de casos de usoSe priorizan con una matriz de criticidad y complejidad, evaluada con rúbrica o "al ojo". Se explica la diferencia entre estrategia (el qué) y táctica (el cómo), con el ejemplo de que elegir Python o R no cambia la estrategia, y se aconseja a los juniors no irse al detalle técnico en reuniones de estrategia.
• 39:52
  Cheklist de puntos a tener en cuenta antes de comenzar a ejecutarCinco conceptos del libro: visión, impacto, soporte, enfoque y proceso. Se discute el riesgo de irse directo a lo operativo, la necesidad de validar la estrategia con el sponsor y de comunicarla repetidamente, y la anécdota de una clase donde el "por qué" pesa más que el código.
• 46:25
  No siempre es fácil usar "el valor"La autora prioriza por criticidad y complejidad en lugar de valor, porque cuantificar el valor (por ejemplo, de la experiencia de cliente o de un punto de NPS) es difícil. Los participantes lo discuten con su experiencia en experiencia de cliente.
• 50:50
  MemesSección de memes sobre Copilot y su lag, el sueño y los horarios, una anécdota de pedir comida en la oficina y un meme sobre blockchain y el juego del calamar.
• 57:42
  Cómo hacerlo?Recorre una arquitectura de referencia (artículo de McKinsey) para una solución productiva: datos estructurados y no estructurados, ingesta, repositorios (relacionales, grafos, vectoriales), servicio de datos, consumo, procesamiento, gobierno del dato y capa de Ops (MLOps, LLMOps, etc.). Menciona costos en la nube y remite al capítulo 88 sobre RAG.
• 01:06:14
  Dificultad de pasar de prueba de concepto a algo productivoSegún McKinsey solo el 3% de las pruebas de concepto de IA generativa escala. Se citan cifras de Copilot (25% de mejora de productividad; 80% en desarrolladores avanzados y pérdida de 7 a 10% en juniors), se responde cómo procesar PDFs escaneados (OCR, LlamaParse) y se critica el rol de las consultoras. Se sostiene que el problema es 20% tecnología y 80% gestión, y que la empresa debe ganar experiencia propia y documentar.
• 01:15:20
  Con quién lo hacemos? Importancia de las personasTres virtudes del libro para los equipos: determinación, ambición y resiliencia. Se advierte que una empresa tradicional puede tardar unos dos años en tener algo productivo y que hay que perseverar.
• 01:19:40
  CierreComentarios del público, mención de un posible episodio sobre un proyecto personal con scraping y machine learning, y consejo final de definir el norte y hacerse preguntas. Se anuncia el próximo episodio con Gonzalo Ríos sobre procesos y emprendimientos.

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