Cómo estructurar su equipo de aprendizaje automático para lograr el éxito

Machine Learning (ML) es una tecnología disruptiva que sustenta los avances en diversas industrias. La estructura de los equipos de ML dentro de las organizaciones se vuelve cada vez más crucial para el éxito a medida que el ML se integra con las operaciones. Estructurar eficazmente los equipos de ML no es una tarea única para todos. Debe adaptarse al nivel de madurez de la empresa.

La estructura del equipo de ML afecta directamente la eficacia, la creatividad y el éxito de las iniciativas de ML. Un equipo bien organizado garantiza que se utilice la experiencia adecuada para tareas particulares, acelerando el desarrollo y la implementación de soluciones de alta calidad.

Sin embargo, una estructuración inadecuada puede plantear desafíos que generen ineficiencias, objetivos desalineados e incluso el fracaso del proyecto, lo que resalta la importancia de hacer coincidir la madurez y los requisitos de una empresa con el modelo de equipo ideal.

Este artículo analiza modelos organizativos de equipos de ML alternativos y recomendaciones para hacer coincidir las estructuras de los equipos con la etapa de desarrollo de la empresa.

El panorama dinámico de las estructuras de equipos de ML

El panorama diverso de las estructuras de equipos de ML refleja los distintos requisitos de las empresas en las etapas de desarrollo. El modelo centralizado, el modelo federado y el modelo integrado son los tres enfoques más destacados. Factores como el nivel de experiencia de la empresa, el alcance del proyecto y el grado de colaboración multifuncional influyen en la elección del modelo.

Modelo centralizado: establecimiento de la base

Los roles en el modelo centralizado están estructurados para facilitar una rápida iteración y desarrollo de experiencia. Un equipo de ML autónomo, normalmente compuesto por científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e ingenieros de datos, opera de forma independiente. Los ingenieros de aprendizaje automático implementan modelos en entornos de producción y los científicos de datos se centran en el análisis de datos y el desarrollo de modelos. Mantener una canalización de datos integral que permita un acceso fluido a datos de alta calidad es responsabilidad de los ingenieros de datos.

Este modelo es ventajoso para las nuevas empresas y las empresas que se encuentran en las primeras fases de la adopción del ML. Por ejemplo, una empresa de tecnología sanitaria puede utilizar un modelo centralizado para crear modelos de predicción de brotes de enfermedades. Los científicos de datos desarrollan y perfeccionan algoritmos para predecir la propagación de infecciones, mientras que los ingenieros de aprendizaje automático implementan estos modelos en entradas de datos en tiempo real. El modelo centralizado acelera la experimentación y permite respuestas rápidas a amenazas emergentes para la salud.

Modelo Federado: Gestión de la Complejidad

En todos los departamentos, equipos especializados colaboran en el modelo federado (a veces conocido como híbrido). Esta estructura introduce nuevos puestos, incluidos expertos en dominios, analistas de negocios y gerentes de proyectos. Los expertos en dominios brindan una profunda experiencia en la industria y dan forma a las soluciones de aprendizaje automático para satisfacer los requisitos específicos del sector. Los analistas de negocios cierran la brecha entre consideraciones técnicas y comerciales al transformar los requisitos en tareas ejecutables. Los directores de proyectos garantizan que los equipos se coordinen y se comuniquen de forma eficaz.

Una empresa de comercio electrónico de tamaño mediano que adopte el modelo federado puede tener un equipo de aprendizaje automático (ML) dedicado a optimizar su cadena de suministro. Los científicos de datos colaboran con expertos en el ámbito de la logística, los analistas de negocios facilitan las discusiones y los gerentes de proyectos garantizan la alineación con los objetivos comerciales. Esta estrategia mejora la eficacia de operaciones complejas al maximizar la colaboración interfuncional mientras se mantiene la supervisión centralizada.

Modelo integrado: especialización e integración

El modelo integrado requiere la distribución de experiencia en ML entre equipos multifuncionales. Esta estructura está compuesta por gerentes de productos de ML, diseñadores de UX y funcionarios de ética de datos. Los gerentes de productos de ML sirven de enlace entre los expertos de ML y las divisiones comerciales, dirigiendo las iniciativas de ML en línea con la estrategia general de la organización. Los diseñadores de UX garantizan que las interfaces habilitadas para ML brinden experiencias de usuario perfectas. Los funcionarios de ética de datos garantizan que se incorporen consideraciones éticas en las soluciones de aprendizaje automático.

Considere un gran conglomerado minorista que emplea el modelo integrado para mejorar la experiencia del consumidor. Los gerentes de productos de ML y los diseñadores de UX colaboran para mejorar los algoritmos de recomendación para los consumidores en línea. Los responsables de ética de datos garantizan el uso ético de los datos. Este modelo permite a las grandes organizaciones lograr sinergia entre las capacidades de aprendizaje automático (ML) y diversas funciones comerciales, fomentando la innovación en todas las operaciones.

Adaptarse a la madurez de la empresa

La evolución de un equipo de ML es paralela a las etapas de crecimiento de una empresa. Exploremos cómo los tres modelos se alinean con la madurez de la empresa y los beneficios que ofrecen.

Empresas en etapa inicial

Un modelo centralizado suele ser propicio para las nuevas empresas y las empresas en sus inicios. Un equipo de ML pequeño y enfocado puede crear prototipos e iterar modelos rápidamente. Este modelo facilita el aprendizaje concentrado, lo que permite al equipo establecer mejores prácticas y obtener conocimientos de los experimentos iniciales.

Beneficios:

• Desarrollo rápido de modelos gracias a nuestra experiencia enfocada.
• Una base sólida de conocimiento de ML.
• Responsabilidad clara de las iniciativas de LD.

Sin embargo, si bien el enfoque centralizado para coordinar los equipos de ML ofrece ciertos beneficios, puede presentar dificultades para las empresas más pequeñas. Las limitaciones de los recursos disponibles pueden impedir la formación de un equipo dedicado, desviando fondos y personal valiosos de otras tareas cruciales para la supervivencia de una startup.

Un modelo federado surge como una solución pragmática en tales situaciones. Las empresas pueden maximizar sus recursos limitados delegando responsabilidades de aprendizaje automático a equipos multifuncionales existentes. Esta estrategia permite a los equipos concentrarse en sus responsabilidades principales mientras contribuyen a las iniciativas de ML, reduciendo el riesgo de sobrecargar la organización y garantizando que todos los recursos se utilicen con prudencia.

Empresas medianas

A medida que las empresas crecen, el modelo federado puede ayudar a gestionar la creciente complejidad. Diferentes unidades de negocios pueden tener distintos requisitos de LD. Los equipos especializados pueden satisfacer estas necesidades mientras se benefician de una orientación centralizada. Este modelo fomenta la colaboración entre científicos de datos, expertos en el dominio e ingenieros.

Beneficios:

• Experiencia en un dominio específico.
• Colaboración entre departamentos.
• Control equilibrado entre la supervisión central y las unidades especializadas.

En la trayectoria de las medianas empresas, la estrategia centralizada puede mostrar signos de tensión. Si bien fue eficaz en fases anteriores, su complejidad y necesidades se vuelven más diversas a medida que la organización crece. Imaginemos que una mediana empresa de comercio electrónico está experimentando un auge empresarial. Inicialmente, un equipo de ML centralizado gestiona de manera eficiente las recomendaciones de productos, la detección de fraudes y la optimización del inventario. Sin embargo, a medida que la empresa crece, ingresa a nuevos mercados, introduce características innovadoras y enfrenta distintos desafíos en cada dominio.

Aquí, las limitaciones de la centralización.

El modelo federado surge como una transición estratégica en este escenario. Al alinear los equipos de ML con cada función comercial, como marketing, operaciones y servicio al cliente, una empresa de comercio electrónico puede desbloquear nuevos niveles de eficiencia y experiencia. Para mejorar las interacciones con los clientes, el equipo de marketing puede desarrollar modelos personalizados de orientación al cliente, el equipo de operaciones puede optimizar las cadenas de suministro y el equipo de servicio al cliente puede mejorar el análisis de sentimientos.

Cada equipo aplica su experiencia en un campo específico para resolver desafíos específicos de cada campo. Al coordinarse de manera centralizada, estos equipos garantizan que las estrategias de aprendizaje automático permanezcan alineadas con los objetivos generales de la organización y, al mismo tiempo, brinden soluciones impactantes dentro de sus respectivas áreas. Como empresa mediana, el modelo federado vincula el control centralizado y las capacidades especializadas, lo que permite la colaboración y aborda las diferentes necesidades de una organización en expansión.

Grandes Empresas

Las empresas maduras con prácticas de aprendizaje automático bien establecidas pueden prosperar con un modelo integrado. El aprendizaje automático se vuelve parte integral de varios equipos, agilizando las operaciones y mejorando la toma de decisiones. Esta estructura rompe los silos y acelera la innovación al incorporar capacidades de aprendizaje automático en cada faceta del negocio.

Beneficios:

• Soluciones de aprendizaje automático perfectamente integradas.
• Aplicaciones de ML personalizadas para diversas funciones.
• Innovación rápida a través de la colaboración continua.
• Transición entre modelos

Un excelente ejemplo es una institución financiera global que busca revolucionar la experiencia del consumidor. Con operaciones en múltiples países y servicios que abarcan desde banca minorista hasta gestión de inversiones, el éxito de la institución depende de la aplicación estratégica de ML en diversas funciones. En esta situación, las limitaciones de los modelos centralizados y federados se vuelven evidentes, ya que es posible que no aborden de manera efectiva las complejas necesidades y el amplio alcance de la empresa.

El modelo integrado es eficaz para organizaciones grandes que intentan explotar todo el potencial del aprendizaje automático en todas las operaciones. Las instituciones financieras podrían incorporar equipos de aprendizaje automático en sus departamentos principales, como banca minorista, gestión patrimonial, evaluación de riesgos y servicio al cliente. Estos equipos están formados por expertos en el dominio, arquitectos de aprendizaje automático y científicos de datos. El equipo de banca minorista crea modelos predictivos para la pérdida de clientes. Por el contrario, el equipo de gestión patrimonial desarrolla estrategias comerciales algorítmicas, el equipo de evaluación de riesgos mejora los algoritmos de detección de fraude y el equipo de atención al cliente perfecciona el procesamiento del lenguaje natural para los chatbots. Un método unificado garantiza que las soluciones cumplan con los requisitos únicos de cada departamento, fomentando la innovación en la intersección del aprendizaje automático y la experiencia en la industria.

Al integrar el aprendizaje automático en toda la empresa, la institución financiera maximiza la eficiencia operativa, mejora la precisión de la toma de decisiones y aumenta la satisfacción del consumidor. El modelo facilita la colaboración interfuncional, lo que permite que equipos dispares compartan conocimientos y metodologías que mejoran el aprendizaje automático.

Transición entre modelos

La transición entre modelos de equipo de ML es una decisión estratégica que requiere una planificación cuidadosa. Las consideraciones clave incluyen:

• Identificación de campeones: identifique campeones de iniciativas de aprendizaje automático dentro de cada modelo. Impulsarán la adopción, garantizarán la alineación y fomentarán la colaboración.

  
  

• Evaluación de la preparación: evalúe la preparación para el cambio de la organización. ¿Son los procesos y canales de comunicación lo suficientemente sólidos como para dar cabida a la reorganización de un equipo?

  
  

• Implementación gradual: no todas las transiciones deben ser abruptas. Un enfoque gradual puede reducir las interrupciones al permitir que los equipos se adapten mientras mantienen la productividad.

  
  

• Comunicación: La comunicación transparente sobre los fundamentos, los beneficios y las expectativas de la transición es esencial para obtener el apoyo de todas las partes interesadas.

  
  

• Aprendizaje continuo: invertir en desarrollo de habilidades y capacitación para ayudar a los equipos a asumir nuevas responsabilidades y deberes.

  
  

Cualquier estructura de equipo de aprendizaje automático tiene como objetivo convertir las inversiones en aprendizaje automático en valor comercial. Ni el modelo centralizado ni el descentralizado son perfectos y ambos tienen defectos inherentes. Aún así, cada uno ofrece numerosas oportunidades para aumentar el ritmo al que sus iniciativas de IA llegan al mercado. Seleccionar el mejor marco de IA implica determinar qué funciona mejor para su empresa y sus objetivos y estar abierto a abordar los problemas a medida que surjan.

Resumen

El uso eficaz de la tecnología de aprendizaje automático para el crecimiento empresarial requiere una organización eficaz del equipo. El nivel de madurez y la trayectoria de crecimiento de una empresa deberían influir en la elección de la estructura del equipo. Las empresas emergentes pueden iterar rápidamente utilizando el modelo centralizado, las medianas empresas pueden colaborar utilizando el modelo federado y las grandes empresas pueden integrar perfectamente el aprendizaje automático en sus operaciones utilizando el modelo integrado.

Las empresas pueden aprovechar todo el potencial del aprendizaje automático para impulsar la innovación y el éxito reconociendo las necesidades cambiantes de los equipos de ML y ajustando las estructuras de los equipos en consecuencia.