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Fábrica de IA

Inteligencia artificial ágil

Guía completa para crear sistemas de IA flexibles y centrados en el usuario

A medida que la Inteligencia Artificial (IA) sigue revolucionando los sectores, las organizaciones se enfrentan al reto de mantener los modelos de IA adaptables, centrados en el usuario y alineados con las necesidades empresariales en evolución. Las metodologías de desarrollo tradicionales suelen tener dificultades con la complejidad inherente de la IA, que requiere un enfoque más dinámico, iterativo y basado en la retroalimentación.

Entre en Inteligencia artificial ágil (IA ágil)-una fusión de Metodologías ágiles y Principios de desarrollo de la IA que mejora los proyectos de IA promoviendo la flexibilidad, la mejora continua y la iteración rápida. Esta guía explora cómo la IA ágil permite a las empresas crear sistemas de IA que no solo son tecnológicamente sólidos, sino que también responden a los retos del mundo real.


¿Qué es la IA ágil?

La IA ágil se aplica Marcos ágiles-como Scrum, Kanban y Lean-al desarrollo, despliegue y mantenimiento de modelos de IA. A diferencia del desarrollo de software tradicional, que sigue un proceso estructurado y lineal, el desarrollo de la IA es intrínsecamente experimental e imprevisiblehaciendo de Agile ciclos iterativos y circuitos de retroalimentación un ajuste natural.

Con Agile AI, las organizaciones pueden:

  • Desarrollar modelos de IA en sprints cortos e iterativos en lugar de ciclos de desarrollo largos y rígidos.
  • Validar soluciones de IA con datos del mundo real y opiniones de los usuarios antes de su despliegue a gran escala.
  • Rápidamente ajustar modelos a las nuevas tendencias de datos y necesidades empresariales.
  • Mejorar la colaboración a través de equipos multifuncionales, garantizando que la IA se alinee con los objetivos empresariales.

Principios básicos de la IA ágil

1. Desarrollo iterativo

Los modelos de IA se construyen, prueban y perfeccionan en pasos incrementalesque permite a los equipos publicar versiones tempranas, recabar opiniones y mejorar continuamente.

2. Validación centrada en el cliente

En lugar de centrarse únicamente en puntos de referencia técnicos, Agile AI da prioridad a necesidades del usuario final e impacto empresarial. Las pruebas frecuentes y los circuitos de retroalimentación garantizan que las soluciones de IA aporten un valor tangible.

3. Colaboración interfuncional

El desarrollo de la IA requiere la aportación de científicos de datos, ingenieros de software, expertos en la materia y líderes empresariales. La IA ágil fomenta equipos autoorganizados y autónomos que toman decisiones rápidas y se adaptan con celeridad.

4. Integración y entrega continuas (CI/CD)

Los modelos de IA son continuamente integrados, probados y desplegados para evitar cuellos de botella y garantizar actualizaciones fluidas.

5. Desarrollo basado en hipótesis

En lugar de invertir meses en perfeccionar un modelo de IA por adelantado, la IA ágil promueve la rápida creación de prototipos y pruebas a pequeña escala para validar los supuestos antes de la ampliación.


Áreas clave de la IA ágil

1. Principios ágiles para el desarrollo de IA

Evitar la planificación excesiva

A diferencia de los proyectos de software tradicionales, que requieren una planificación exhaustiva, el desarrollo de la IA se nutre de experimentación temprana. La IA ágil anima a los equipos a centrarse en validación de hipótesis en lugar de planes rígidos a largo plazo.

Enfoques ágiles híbridos

Porque el desarrollo de la IA es intensiva en investigación e impulsada por la ingeniería, a mezcla de Scrum y Kanban suele ser más eficaz que un marco único.


2. IA ágil centrada en los datos

Dado que los modelos de IA se basan en datos, los principios Agile se extienden a recogida, limpieza y tratamiento de datos para garantizar la fiabilidad y el cumplimiento ético.

Shift-Left Data Ethics

Consideraciones éticas detección de sesgos, controles de privacidad y evaluaciones de equidad-están integrados en el primeras etapas de la recogida de datosen lugar de abordarlos como arreglos de última hora.

Perfeccionamiento de datos basado en el dominio

Los expertos en la materia (por ejemplo, médicos, analistas financieros) deben ser participan directamente en la validación de datos para garantizar precisión contextualreduciendo el riesgo de que el modelo funcione mal en aplicaciones reales.


3. Ingeniería y validación de modelos

Documentación ligera

En lugar de centrarse en una larga documentación, los equipos ágiles de IA utilizan herramientas como MLflow y Pesos y Parciales para realizar un seguimiento automático de los cambios en el modelo, garantizando transparencia y reproducibilidad.

Validación a prueba de fallos

La IA ágil adopta principios de ingeniería del caosProbar deliberadamente los modelos en condiciones extremas (por ejemplo, inyectando datos ruidosos o adversos) para identificar los puntos débiles en una fase temprana.


4. Operaciones de IA (AIOps)

Los sistemas de IA requieren seguimiento y mantenimiento continuos después de la implantación. La IA ágil amplía Prácticas DevOps a la IA a través de AIOps.

Responsabilidad compartida de la infraestructura de IA

Los equipos de IA y DevOps colaboran en optimización de costes en la nube, escalabilidad de modelos y control de versionesGarantizando que los modelos de IA sigan siendo eficientes y rentables.

Ingeniería de resistencia

Para evitar degradación del modelo con el tiempo, los equipos ágiles de IA implementan reversiones automatizadas, detección de anomalías y supervisión del rendimientogarantizando la fiabilidad de la producción.


5. IA explicable (XAI) y consideraciones éticas

Los sistemas de IA deben ser transparente y responsablesobre todo en sectores de alto riesgo como la sanidad y las finanzas.

La ética como práctica cotidiana

La IA ágil integra revisiones éticas en retrospectivas de sprintslo que lleva a los equipos a evaluar si los modelos excluir injustamente a los grupos demográficos o producir salidas sesgadas.

Explicabilidad por defecto

Los modelos de IA deben generar estimaciones de incertidumbre, puntuaciones de confianza y justificación de las predicciones para mejorar la interpretabilidad y la confianza.


6. Colaboración entre humanos e IA

Construir una IA que funcione junto a los humanosen lugar de sustituirlos, es fundamental para la usabilidad.

Sprints de cocreación

La IA ágil promueve sprints de diseño centrados en el usuarioen el que las partes interesadas (por ejemplo, médicos, representantes del servicio de atención al cliente) participan en la creación de prototipos. Interfaces basadas en IA (por ejemplo, cuadros de mando, chatbots).

Seguridad psicológica en el diseño de IA

Las partes interesadas no técnicas deben sentirse capacitadas para Desafío Recomendaciones AIFomentando una cultura de evaluación crítica y confianza.


Gestión ágil de proyectos de IA: Centrarse en los resultados

En lugar de medir el éxito puntos de historia o velocidad del sprintLa IA ágil da prioridad a resultados para las empresas y los usuarios:

  • Tasa de adopción de usuarios: ¿Cuántas personas utilizan activamente la solución de IA?
  • Impacto empresarial: Medido en ahorro de costes, aumento de los ingresos o mejora de la eficiencia.
  • Ratio de endeudamiento técnico: La proporción de tiempo dedicado al mantenimiento frente a la innovación de los modelos de IA.

Exploración con límite de tiempo

La IA ágil permite sprints de investigación dedicados donde los equipos pueden explorar nuevas técnicas de IA sin presiones inmediatas.


Funciones profesionales en la IA ágil

A medida que la IA ágil gana adeptos, surgen funciones especializadas para tender puentes. tecnología, empresa y ética.

  • Entrenador de IA ágil: Orienta a los equipos sobre el equilibrio velocidad y complejidad en el desarrollo de la IA.
  • Propietario de producto de IA: Alinea los proyectos de IA con objetivos empresariales y limitaciones técnicas.
  • Especialista en IA ética: Garantiza la equidad, la transparencia y la cumplimiento de la normativa en soluciones de IA.

Adaptarse al cambio y ofrecer una IA sostenible

La IA ágil permite a las organizaciones:

  • Pivotar rápidamente en respuesta a nuevos datos o cambios empresariales.
  • Reducir el riesgo iterando en pequeños experimentos controlados.
  • Integrar la ética y la equidad en el diseño de la IA, garantizando la responsabilidad.

Priorizando flexibilidad y comentarios de los clientesAgile AI ayuda a las empresas a crear sistemas de IA que evolucionar continuamenteen lugar de quedar obsoleto tras su despliegue.


El futuro de la IA ágil

A medida que la IA madure, la IA ágil seguirá evolucionando en áreas clave:

  1. IA para Small Data - Desarrollo de modelos sólidos a pesar de la escasez de datos.
  2. IA frugal - Crear IA ligera y energéticamente eficiente soluciones para entornos con recursos limitados.
  3. Democratización de la IA - Hacer que el desarrollo de la IA sea más accesible gracias a la colaboración de código abierto.
  4. Sinergia entre el ser humano y la inteligencia artificial - Garantizar que la IA mejore creatividad humana y toma de decisiones.
  5. Desarrollo interdisciplinar de la IA - Aumentar la colaboración entre éticos, psicólogos e ingenieros de IA.

Cómo pueden aprovechar la IA ágil los profesionales y estudiantes de empresa

Para profesionales

  • Implantar equipos interfuncionales de IA que combinan conocimientos técnicos y empresariales.
  • Adoptar marcos ágiles de IA para impulsar la mejora continua.
  • Medir el éxito de la IA basado en impacto empresarial, no sólo rendimiento técnico.

Para universitarios

  • Desarrollar conocimientos técnicos de IA y gestión ágil de proyectos experiencia.
  • Participar en proyectos prácticos que implica el desarrollo iterativo de modelos de IA.
  • Aprenda Ética de la IA y principios de la XAI para crear soluciones de IA responsables.

Conclusiones: Adoptar la mentalidad ágil de la IA

La IA ágil es más que una metodología, es una cambio cultural que promueve innovación rápida, desarrollo ético de la IA y diseño centrado en el ser humano.

Mediante la integración Flujos de trabajo ágiles, principios éticos de la IA e iteración continuaLas empresas y los particulares pueden aprovechar el potencial de la IA de forma responsable y eficaz.

A medida que la IA sigue dando forma a nuestro mundo, abrazar la IA ágil garantiza que construimos sistemas adaptable, sostenible y en consonancia con las necesidades humanasLa inteligencia artificial trabajar para las personas a las que sirve.

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Libro de ventas ágiles de IA

Libro Agile AI Sales Capítulo 2

Capítulo 2: Evolucionar más allá de "siempre cerrar" y "repetir y repetir": adoptar las ventas ágiles y la venta asistida por IA

Objetivos de aprendizaje:

  • Comprender las limitaciones de las tácticas de venta tradicionales como "Siempre estar cerrando" (ABC) y "Aclarar y repetir".
  • Explore los principios y beneficios de las ventas ágiles en el entorno de ventas moderno.
  • Reconocer el papel de la venta asistida por IA en la mejora de los procesos de venta y la captación de clientes.
  • Aprenda a integrar las tecnologías Agile Sales e IA para crear una estrategia de ventas dinámica y centrada en el cliente.
  • Identificar las habilidades y los cambios culturales necesarios para tener éxito con las ventas ágiles y la venta asistida por IA.

Vídeo de ventas Agile AI

Introducción: La necesidad de modernizar las ventas

El panorama de las ventas está experimentando una rápida transformación. Las tácticas de venta tradicionales, como "Always Be Closing" (ABC) y "Aclarar y repetir" que antaño fueron los pilares de las estrategias de ventas están resultando inadecuadas para satisfacer las necesidades de los consumidores modernos. En una era en la que los clientes están más informados, tienen más poder y se muestran más escépticos ante las tácticas de alta presión, las empresas deben replantearse sus estrategias de ventas. Este capítulo explora cómo las ventas ágiles y la venta asistida por IA pueden revolucionar las ventas ofreciendo un enfoque flexible, centrado en el cliente e impulsado por la tecnología que responda a los retos actuales.


Los límites de "Always Be Closing" (ABC)

Durante años, la frase "Estar siempre cerca" era el mantra de los equipos de ventas de todo el mundo. Popularizado por la película de 1992 Glengarry Glen RossEl ABC hace hincapié en cerrar tratos en cada oportunidad, independientemente de las necesidades o la situación del cliente. Aunque este enfoque fue eficaz en su día en entornos de ventas de alta presión, los compradores de hoy en día esperan un compromiso más reflexivo y orientado al valor.

He aquí algunas limitaciones clave del enfoque ABC:

  1. Tácticas agresivas: ABC fomenta tácticas de venta de alta presión que a menudo empujan a los clientes a tomar decisiones para las que no están preparados, lo que puede provocar frustración y alienación.
  2. Falta de establecimiento de relaciones: ABC se centra en cerrar la venta a expensas de construir relaciones significativas con los clientes. Esto puede hacer que se pierdan oportunidades de fidelización a largo plazo y de repetición del negocio.
  3. Enfoque transaccional: El objetivo del ABC es ganar la venta, no ofrecer una solución a medida. Como resultado, los profesionales de ventas pueden perder oportunidades de comprender realmente las necesidades del cliente.
  4. Impacto cultural: El retrato de los vendedores como cerradores despiadados en películas como Glengarry Glen Ross ha influido negativamente en la forma de ver la profesión de vendedor, reforzando estereotipos que ya no se ajustan a la venta moderna.

Los riesgos de "Cerrarse siempre" (ABC)

La mentalidad de "estar siempre cerrando" conlleva riesgos importantes:

  • Enfoque a corto plazo: El ABC suele dar más importancia a las ganancias inmediatas que al valor a largo plazo, lo que puede perjudicar las relaciones con los clientes y hacer que se pierdan oportunidades de repetir el negocio.
  • Mayor resistencia de los clientes: Las tácticas de presión pueden hacer que los clientes se resistan o rechacen los argumentos de venta.
  • Cuestiones éticas y jurídicas: Las estrategias agresivas de cierre a veces pueden traspasar los límites éticos, lo que puede dar lugar a problemas legales y dañar la reputación de la marca.
  • Burnout: La presión constante para cerrar tratos puede provocar agotamiento entre los equipos de ventas, reduciendo la moral y aumentando los índices de rotación.

Las limitaciones del enfoque de "enjuague y repetición

Otra táctica obsoleta es la "Aclarar y repetir" en el que los equipos de ventas siguen un proceso rígido y estandarizado para cada interacción con el cliente. Aunque este método puede crear coherencia, a menudo carece de la flexibilidad necesaria en un entorno de ventas en rápida evolución.

El planteamiento "Aclarar y repetir" puede dividirse en tres etapas:

  1. Lavar: Los vendedores se relacionan con los clientes potenciales, presentan los productos y empiezan a establecer una conexión.
  2. Aclarar: Los equipos de ventas hacen un seguimiento, proporcionan información adicional y alimentan la relación.
  3. Repita: El proceso se repite en un ciclo, lo que garantiza la coherencia pero a menudo carece de personalización.

Aunque este método ofrece estructura, no se adapta a las necesidades únicas de los clientes individuales o a las condiciones cambiantes del mercado.

Riesgos del enfoque de "enjuagar y repetir

  • Alienación del cliente: Un enfoque único puede provocar la desconexión del cliente, ya que los compradores esperan soluciones personalizadas.
  • Desventaja competitiva: Los competidores que ofrecen enfoques más personalizados están mejor posicionados para captar el interés de los clientes.
  • Falta de innovación: Repetir los mismos pasos una y otra vez ahoga la innovación, dificultando que las empresas evolucionen con las tendencias del mercado.

Ventajas y desventajas de las tácticas de venta tradicionales

EstrategiaVentajasDesventajas
Siempre cerca (ABC)Proactivo, se centra en alcanzar los objetivos de ventas.Las tácticas agresivas alejan a los clientes; el enfoque transaccional perjudica las relaciones.
Aclarar y repetirFormación coherente y sencilla para los nuevos representantes de ventas.Falta personalización, menos compromiso del cliente.

El caso de las ventas ágiles

Ventas ágiles ofrece una alternativa dinámica y centrada en el cliente a los enfoques de ventas tradicionales. Tomando prestados los principios del desarrollo ágil de software, las ventas ágiles se basan en la adaptabilidad, la colaboración y la mejora continua. Permite a los equipos de ventas ser flexibles, ajustar las estrategias en función de la información recibida en tiempo real y responder con rapidez a los cambios en el mercado o en el comportamiento de los clientes.

Los principios clave de las ventas ágiles incluyen

  • Colaboración con los clientes: Las ventas ágiles dan prioridad a la comprensión de las necesidades del cliente y a la colaboración para desarrollar soluciones a medida. Esto genera confianza y fomenta las relaciones a largo plazo.
  • Procesos iterativos: Las ventas ágiles utilizan ciclos de retroalimentación e iteración continuas para perfeccionar las estrategias de ventas, garantizando que sigan siendo relevantes para las necesidades de los clientes.
  • Adaptabilidad: Los equipos de ventas ágiles están preparados para reaccionar con rapidez ante la evolución de las condiciones del mercado, lo que les hace más competitivos en un entorno que avanza a un ritmo vertiginoso.
  • Centrarse en el valor: Las ventas ágiles cambian el énfasis del simple cierre de tratos a la entrega de valor a lo largo del proceso de ventas, creando relaciones más significativas y duraderas con los clientes.

El papel de la venta asistida por IA

A medida que Agile Sales sigue creciendo, la integración de Venta asistida por IA es una progresión natural. La IA puede ayudar a los equipos de ventas proporcionándoles información basada en datos, automatizando tareas repetitivas y personalizando las interacciones con los clientes a gran escala.

Las principales ventajas de la venta asistida por IA son:

  1. Análisis predictivo: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos para predecir el comportamiento de los clientes, lo que ayuda a los equipos de ventas a priorizar los clientes potenciales y tomar decisiones más inteligentes.
  2. Personalización: Mediante el análisis de los datos de los clientes, la IA puede adaptar el alcance y las interacciones a las preferencias individuales, mejorando la satisfacción y el compromiso de los clientes.
  3. Eficacia: La IA automatiza tareas rutinarias como los correos electrónicos de seguimiento y la introducción de datos, liberando a los profesionales de ventas para que puedan centrarse en actividades más estratégicas y de mayor valor.
  4. Aprendizaje continuo: Los sistemas de IA aprenden de cada interacción, proporcionando información continua que puede ayudar a los equipos de ventas a perfeccionar sus estrategias y mejorar con el tiempo.

Integrar las ventas ágiles y la IA para una estrategia centrada en el cliente

La integración de las metodologías de ventas ágiles y la venta asistida por IA crea una estrategia de ventas potente y dinámica. Juntos, estos enfoques permiten a los equipos de ventas ser más receptivos, eficientes y centrados en el cliente, garantizando que puedan seguir el ritmo de las cambiantes condiciones del mercado y la evolución de las necesidades de los clientes.

Entre las principales ventajas de integrar Agile Sales e IA se incluyen:

  • Mejora de la toma de decisiones: La IA proporciona información basada en datos que ayuda a los equipos de ventas a tomar decisiones mejores y más informadas, mejorando el rendimiento de las ventas.
  • Mayor eficacia: Automatizar las tareas rutinarias con IA permite a los equipos de ventas operar de forma más eficiente, dedicando más tiempo a la venta estratégica.
  • Mejora de la experiencia del cliente: La personalización basada en IA mejora la experiencia del cliente al ofrecer interacciones personalizadas y relevantes.

Habilidades y cambios culturales para tener éxito con las ventas ágiles y la IA

Para pasar con éxito a las ventas ágiles y a la venta asistida por IA, las organizaciones deben adoptar tanto nuevas habilidades como un cambio cultural:

  1. Colaboración: Los equipos de ventas deben colaborar estrechamente con otros departamentos (como los de marketing y atención al cliente) para garantizar un enfoque unificado y centrado en el cliente.
  2. Alfabetización informática: Los profesionales de ventas deben ser capaces de interpretar los conocimientos generados por la IA y aplicarlos eficazmente a las estrategias de ventas.
  3. Adaptabilidad: Las ventas ágiles requieren una mentalidad flexible, donde el aprendizaje continuo y la capacidad de pivotar son esenciales.
  4. Uso ético de la IA: Garantizar la transparencia y respetar la privacidad del cliente cuando se utiliza la IA es clave para mantener la confianza y construir relaciones sólidas con los clientes.

Conclusiones: El futuro de las ventas

El futuro de las ventas pasa por una combinación de metodologías de ventas ágiles y ventas asistidas por IA. Las tácticas tradicionales como "cerrar siempre" y "repetir y repetir" se están quedando obsoletas, ya que los clientes exigen interacciones más personalizadas y basadas en el valor. Al adoptar las ventas ágiles y la IA, las empresas pueden crear estrategias de ventas más receptivas, eficientes y centradas en el cliente.

A medida que las ventas sigan evolucionando, el éxito no se definirá por el número de operaciones cerradas, sino por el valor aportado a los clientes y la solidez de las relaciones establecidas.


Principales conclusiones

  • Las tácticas tradicionales como ABC y "Aclarar y Repetir" ya no son suficientes en el entorno de ventas actual.
  • Agile Sales hace hincapié en la adaptabilidad, la colaboración y la entrega de valor, creando un enfoque más flexible y centrado en el cliente.
  • La venta asistida por IA mejora la eficiencia y la personalización proporcionando información basada en datos y automatizando las tareas repetitivas.
  • La integración de Agile Sales con la IA crea una estrategia de ventas dinámica y centrada en el cliente.
  • Para tener éxito con las ventas ágiles y la IA, los equipos de ventas deben desarrollar nuevas habilidades, como la alfabetización de datos y la adaptabilidad, y adoptar un cambio cultural hacia la colaboración y el aprendizaje continuo.

Adoptando estos enfoques, las empresas pueden transformar sus estrategias de ventas para prosperar en un mercado cada vez más complejo y competitivo.

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