La implementación de inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial no es solo un tema de tecnologías avanzadas y algoritmos sofisticados; también es un proceso estructurado que sigue principios comunes en los proyectos de software. Desde la planificación inicial hasta la gestión de riesgos y la medición del éxito, cada paso es esencial para asegurar la efectividad y viabilidad de un proyecto de IA. Esta sección proporciona una guía para las primeras etapas de la adopción de IA en empresas, abordando tanto los aspectos técnicos como estratégicos que garantizan el éxito del proyecto.

Temas a tratar en esta sección:

• IA como un proyecto de software: Cómo estructurar el desarrollo de IA siguiendo principios de gestión de proyectos.
• Pensamiento de Diseño en Proyectos de IA: La importancia de un enfoque centrado en el usuario para diseñar soluciones de IA.
• Definición del éxito mensurable: Identificación de métricas claras para evaluar el impacto de los modelos de IA.
• Gestión de Riesgos: Evaluación y mitigación de riesgos técnicos, éticos y de datos en proyectos de IA.
• Ámbito del Proyecto y Progresión: Cómo gestionar los recursos y roles para mantener el proyecto enfocado y bajo control.

Adaptación y Evolución de Modelos en IA: La importancia de ajustar y mejorar continuamente los modelos de IA a medida que los datos cambian.