Anatomía de un Producto con IA: El ciclo de vida de un Producto con Inteligencia Artificial

👋 ¿Trabajas con productos de IA  o quieres entender cómo funcionan? 

¡Hoy te explico su ciclo de vida completo de un producto con IA!

Del problema a la solución: Anatomía de un producto de IA

🎯 FASE 1. Todo empieza con el PROBLEMA:

    Necesitamos resolver algunas preguntas. 

   ¿Es realmente necesaria la IA?

Ejem: 

• - Problema: "Los usuarios quieren descubrir nueva música que les guste"

- Solución simple: Lista de éxitos semanal ❌ ---> No necesito una IA        para esto, me basta con las canciones más reproducidas en determinado      periodo. 

- Por qué no funciona?: Gustos diferentes para cada persona

- Por qué sí necesitamos IA: Por que necesitamos una solución personalizada para cada persona. Y la IA puede aprender patrones personalizados de millones de usuarios ✅

 

¿Tenemos los datos correctos?

Como dijimos , los datos son lo todo para este tipo de productos con IA. Por eso necesitamos saber si contamos con los datos necesarios que nos ayudará a trabajar el modelo. 

Ejemplo:

- Necesitas predecir las canciones que les gusten al cliente pero solo tienes 1 mes de datos ➡️ No es suficiente

- Tienes 2 años de reproducciones de tus usuarios ➡️ Es viable

Que datos necesitas: 

• Historial de reproducción
• Likes/dislikes
• Playlists creadas
• Tiempo de escucha

¿El valor justifica la inversión?

- Costo: Desarrollo del sistema de IA

- Beneficio: +45% tiempo de escucha cuando las recomendaciones son personalizadas

- Resultado: Mayor retención de usuarios ✅

Ejemplo:

- Proyecto requiere $100K, ganarás $10K/año producto de la retención ➡️ ROI bajo

- Proyecto requiere $100K, ganarás $150K/año producto de la retencion ➡️ ROI atractivo

⚠️ Tip #1: No todo necesita IA

A veces una regla simple funciona mejor

📊 2. FASE DE DATOS

Ahora si comienza la bueno porque el 80% del tiempo se va en el trabajo de los datos.

a) Recolección:

• Fuentes internas (tus sistemas)
• Fuentes externas (APIs, partners)
• Datos públicos

Ejemplo: Para el recomendador de canciones: necesitas:

• Género musical
• Tempo (BPM)
• Popularidad
• Artista

b) Limpieza:

• Eliminar duplicados
• Corregir errores
• Estandarizar formatos

Ejemplo: En datos de usuarios

• Usuario escucha 1 segundo ➡️ No es una preferencia real
• Canción en repeat 100 veces ➡️ Puede ser teléfono desatendido
• Playlist compartida ➡️ Mezcla de gustos diferentes
• Arreglar fechas (DD/MM/YY vs MM/DD/YY)
• Normalizar nombres (Jlo. = Jenifer Lopez / RiRi = Rihana)

c) Sesgos y Calidad:

Sesgos significa que tus datos están desequilibrados, ambiguos, que podrían llegar a malinterpretar una ecuación. 

Ejemplo malo: 

- Solo recomendar baladas a mujeres de 30 años. 

- Solo recomendar boleros a hombres de 50 años. 

Ejemplo bueno:

- Datos diversos y representativos de todos los usuarios

- Muestras equilibradas de todos los casos posibles

Y claro, la privacidad de los datos de tus clientes es lo primero. 

🛠️ 3. FASE DE DESARROLLO

Y ahora sí, manos a la obra: Iniciamos el ciclo iterativo de todo producto digital y que no es excepcion en un producto con IA. 

a) Entrenar:

- Alimentar el modelo con datos

- Ajustar parámetros

- Ejemplo: El modelo aprende:

- "Si te gusta Taylor Swift, probablemente te guste Ed Sheeran"

- "Si escuchas rock clásico por la mañana, probablemente uses mas la app si te lo sugerimos más en ese horario"

b) Evaluar:

Y todos estos datos tienen que estar disponibles en dashboard para poder evaluar los primeros resultados. 

Medimos con métricas claras:

- Precisión: ¿Cuántas predicciones son correctas?¿Cuántas recomendaciones que le hicimos escucha el usuario?

- Velocidad: ¿Por cuánto tiempo las reproduce? escucha la canción completa o le da next al segundo 5?

- Acción: Las agrega a sus playlists?

c) Ajustar:

Luego de analizarlo, toca modificar lo que necesite para mejorar la respuesta. 

- Ejemplo: 

-Usuario ignora rock pesado ➡️ Reducir estas recomendaciones

- Le da like al jazz ➡️ Aumentar sugerencias similares

Y seguir con este ciclo de iteración constante

🚀 4. FASE DE DEPLOYMENT -> ¡Salimos a producción!

Consideraciones críticas:

Luego de salir a producción los esfuerzos se multiplican porque tenemos que tener todo bajo la lupa de observación. 

a) Monitoreo en tiempo real:

- ¿El modelo sigue siendo preciso?

- ¿Está respondiendo a tiempo?

- ¿Los usuarios están satisfechos?

c) Pruebas A/B:

- Grupo A: Recomendaciones basadas en género

- Grupo B: Recomendaciones basadas en patrones de escucha

- Resultado: B genera 30% más reproducciones?

🔄 5. FASE DE MANTENIMIENTO

Aca hay 2 conceptos que se usan en el contexto IA. 

a) Cambios en los datos (Data Drift):

Ejemplo: 

- Antes: Precios promedio $100

- Ahora: Precios promedio $150

Solución: Actualizar los datos de la información que brindamos

b) Cambios en el comportamiento (Concept Drift):

Ejemplo:

- Antes: Usuarios escuchaban más fines de semanas

- Ahora: Usuarios escuchan más durante trabajo remoto 

Solución: Actualizar el modelo con nuevos patrones

c) Optimización continua:

- Reducir costos de procesamiento

- Mejorar tiempo de respuesta

- Aumentar precisión

El trabajo nunca termina:

💡 Tips de oro:

1. Empieza pequeño: 

   - MVP con alcance limitado

- Semana 1-2: Prototipo con 100 usuarios

- Semana 3-4: Mejorar con feedback

- Semana 5-6: Expandir a 1000 usuarios

Para: 

   - Validación temprana

   - Iteraciones rápidas

2. Métricas de negocio (Mide lo importante)

No solo la precisión técnica de los resultados, sino también:

- Satisfacción del usuario

- Ahorro de tiempo/dinero

- Reducción de errores

Como estas impactando a los clientes? No solo es una app bonita.

🎯 Recuerda: "Un producto de IA es como una planta:

- Necesita buenos cimientos (datos)

- Cuidado constante (mantenimiento)

- Y mucha atención (monitoreo)"

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