Pasos Tácticos para un PoC de GenAI Exitoso

Los proyectos de prueba de concepto (PoC) son el terreno de prueba para la nueva tecnología, y el GenAI no es la excepción. ¿Qué significa realmente el éxito para un PoC de GenAI? Simplemente, un PoC exitoso es aquel que se transita sin problemas a la producción. El problema es que, debido a la novedad de la tecnología y su rápida evolución, la mayoría de los PoC de GenAI se centran principalmente en la viabilidad técnica y métricas como la precisión y la recuperación. Este enfoque estrecho es una de las principales razones por las que los PoC fracasan. Una encuesta de McKinsey encontró que, si bien una cuarta parte de los encuestados estaban preocupados por la precisión, muchos luchaban igualmente con la seguridad, la explicabilidad, la gestión de la propiedad intelectual (PI) y el cumplimiento normativo. Agregue problemas comunes como la mala calidad de los datos, los límites de escalabilidad y los dolores de cabeza de integración, y es fácil ver por qué tantos PoC de GenAI no avanzan.

Más allá del Hype: La Realidad de los PoC de GenAI

La adopción de GenAI clearly está en aumento, pero la tasa de éxito real de los PoC sigue sin estar clara. Los informes ofrecen estadísticas variables:

• Gartner predice que, para finales de 2025, al menos el 30% de los proyectos de GenAI serán abandonados después de la etapa de PoC, lo que implica que el 70% podría pasar a producción.
• Un estudio de Avanade (citado en RTInsights) encontró que el 41% de los proyectos de GenAI siguen atascados en la etapa de PoC.
• El informe de Deloitte de enero de 2025 The State of GenAI in the Enterprise estima que solo el 10-30% de los PoC se escalarán a producción.
• Una investigación de IDC (citada en CIO.com) encontró que, en promedio, solo 5 de 37 PoC (13%) llegan a producción.

Con estimaciones que van del 10% al 70%, es probable que la tasa de éxito real esté más cerca del extremo inferior. Esto destaca que muchas organizaciones luchan por diseñar PoC con un camino claro hacia la escalabilidad. La baja tasa de éxito puede drenar recursos, desanimar el entusiasmo y estancar la innovación, lo que lleva a lo que a menudo se llama “fatiga de PoC”, donde los equipos se sienten atascados ejecutando pilotos que nunca llegan a producción.

Más allá de los Esfuerzos Malgastados

GenAI todavía está en las primeras etapas de su ciclo de adopción, al igual que la computación en la nube y la IA tradicional antes que él. La computación en la nube tardó 15-18 años en alcanzar una adopción generalizada, mientras que la IA tradicional necesitó 8-10 años y sigue creciendo. Históricamente, la adopción de la IA ha seguido un ciclo de auge y caída en el que la emoción inicial conduce a expectativas infladas, seguidas de un freno cuando surgen desafíos, antes de estabilizarse finalmente en el uso mainstream. Si la historia es alguna guía, la adopción de GenAI tendrá sus propias subidas y bajadas.

Para navegar este ciclo de manera efectiva, las organizaciones deben asegurarse de que cada PoC esté diseñado con la escalabilidad en mente, evitando las trampas comunes que llevan a esfuerzos malgastados. Reconociendo estos desafíos, las principales empresas de tecnología y consultoría han desarrollado marcos estructurados para ayudar a las organizaciones a avanzar más allá de la experimentación y escalar sus iniciativas de GenAI con éxito.

El objetivo de este artículo es complementar estos marcos y esfuerzos estratégicos al describir pasos tácticos prácticos que pueden aumentar significativamente la probabilidad de que un PoC de GenAI pase de la prueba a un impacto real en el mundo.

Pasos Tácticos Clave para un PoC de GenAI Exitoso

1. Seleccione un caso de uso con producción en mente

En primer lugar, elija un caso de uso con un camino claro hacia la producción. Esto no significa realizar una evaluación completa de la preparación de GenAI en toda la empresa. En su lugar, evalúe cada caso de uso individualmente según factores como la calidad de los datos, los requisitos de escalabilidad y la integración, y priorice aquellos con la mayor probabilidad de llegar a producción.

Algunas preguntas clave adicionales para considerar al seleccionar el caso de uso correcto:

• ¿Mi PoC se alinea con los objetivos comerciales a largo plazo?
• ¿Puedo acceder y utilizar legalmente los datos necesarios?
• ¿Hay riesgos claros que impedirán la escalabilidad?

2. Defina y alinee las métricas de éxito antes del inicio

Una de las principales razones por las que los PoC se estancan es la falta de métricas bien definidas para medir el éxito. Sin una sólida alineación en los objetivos y las expectativas de ROI, incluso los PoC técnicamente sólidos pueden luchar por obtener la aprobación para la producción. Estimar el ROI no es fácil, pero aquí hay algunas recomendaciones:

• Desarrolle o adopte un marco como este.
• Utilice calculadoras de costos, como esta herramienta de precios de la API de OpenAI, y calculadoras de proveedores de nube para estimar los gastos.
• En lugar de un objetivo único, desarrolle una estimación de ROI basada en rangos con probabilidades para tener en cuenta la incertidumbre.

Aquí hay un ejemplo de cómo el equipo de QueryGPT de Uber estimó el impacto potencial de su herramienta de GenAI de texto a SQL.

3. Permita la experimentación rápida

La creación de aplicaciones de GenAI se trata de experimentación que requiere iteración constante. Al seleccionar su pila de tecnología, arquitectura, equipo y procesos, asegúrese de que apoyen este enfoque iterativo. Las elecciones deben permitir una experimentación sin problemas, desde la generación de hipótesis y la ejecución de pruebas hasta la recopilación de datos, el análisis de resultados, el aprendizaje y la mejora.

• Considere contratar a proveedores de servicios de tamaño pequeño y mediano para acelerar la experimentación.
• Elige benchmarks, evaluaciones y marcos de evaluación desde el principio, asegurándose de que se alineen con su caso de uso y objetivos.
• Utilice técnicas como LLM-as-a-judge o LLM-as-Juries para automatizar (semi-automatizar) la evaluación.

4. Apunte a soluciones de baja fricción

Una solución de baja fricción requiere menos aprobaciones y, por lo tanto, enfrenta menos objeciones a la adopción y la escalabilidad. El rápido crecimiento de GenAI ha llevado a una explosión de herramientas, marcos y plataformas diseñadas para acelerar los PoC y las implementaciones de producción. Sin embargo, muchas de estas soluciones operan como cajas negras que requieren un escrutinio riguroso de los equipos de TI, legales, de seguridad y de gestión de riesgos. Para abordar estos desafíos y agilizar el proceso, considere las siguientes recomendaciones para construir una solución de baja fricción:

• Cree una hoja de ruta dedicada para las aprobaciones: Considere crear una hoja de ruta dedicada para abordar las preocupaciones de los equipos de socios y obtener aprobaciones.
• Utilice pilas de tecnología preaprobadas: Siempre que sea posible, utilice pilas de tecnología que ya estén aprobadas y en uso para evitar retrasos en la aprobación y la integración.
• Enfóquese en herramientas esenciales: Los PoC iniciales normalmente no requieren afinación de modelos, bucles de retroalimentación automatizados o observabilidad/SRE extensa. En su lugar, priorice herramientas para tareas básicas como vectorización, incrustaciones, recuperación de conocimiento, guardias y desarrollo de UI.
• Utilice herramientas de bajo código/sin código con precaución: Si bien estas herramientas pueden acelerar los plazos, su naturaleza de caja negra limita la personalización y las capacidades de integración. Úselas con precaución y considere sus implicaciones a largo plazo.
• Aborde las preocupaciones de seguridad desde el principio: Implemente técnicas como la generación de datos sintéticos, la máscara de datos de PII y el cifrado para abordar las preocupaciones de seguridad de manera proactiva.

5. Ensamble un equipo lean y empresarial

Al igual que con cualquier proyecto, tener el equipo correcto con las habilidades esenciales es crucial para el éxito. Más allá de la experiencia técnica, su equipo también debe ser ágil y empresarial.

• Considere incluir a gerentes de productos y expertos en la materia (SME) para asegurarse de que esté resolviendo el problema correcto.
• Asegúrese de que tenga desarrolladores de pilas completas y ingenieros de aprendizaje automático en el equipo.
• Evite contratar específicamente para el PoC o pedir prestados recursos internos de proyectos de prioridad más alta y plazo más largo. En su lugar, considere contratar a proveedores de servicios de tamaño pequeño y mediano que puedan aportar el talento adecuado rápidamente.
• Integre a socios de legales y seguridad desde el día 1.

6. Priorice los requisitos no funcionales también

Para un PoC exitoso, es crucial establecer límites de problema claros y un conjunto fijo de requisitos funcionales. Sin embargo, los requisitos no funcionales no deben pasarse por alto. Si bien el PoC debe permanecer enfocado dentro de los límites del problema, su arquitectura debe estar diseñada para un alto rendimiento. Más específicamente, lograr una latencia de milisegundos puede no ser una necesidad inmediata, sin embargo, el PoC debe ser capaz de escalar sin problemas a medida que los usuarios beta se expanden. Opte por una arquitectura modular que permanezca flexible y agnóstica de herramientas.

7. Desarrolle un plan para manejar alucinaciones

Las alucinaciones son inevitables con los modelos de lenguaje. Por lo tanto, los guardias son críticos para escalar soluciones de GenAI de manera responsable. Sin embargo, evalúe si los guardias automatizados son necesarios durante la etapa de PoC y en qué medida. En lugar de ignorar o sobrediseñar los guardias, detecte cuándo sus modelos alucinan y marque los usuarios del PoC.

8. Adopte las mejores prácticas de gestión de productos y proyectos

Esta ilustración de XKCD se aplica a los PoC al igual que a la producción. No hay un libro de jugadas que se adapte a todos. Sin embargo, adoptar las mejores prácticas de gestión de proyectos y productos puede ayudar a agilizar y lograr progreso.

• Utilice métodos kanban o ágiles para la planificación y ejecución tácticas.
• Documente todo.
• Celebre reuniones de scrum de scrums para colaborar de manera efectiva con los equipos de socios.
• Mantenga informados a los partes interesados y a la dirección sobre el progreso.

Conclusión

Ejecutar un PoC de GenAI exitoso no se trata solo de probar la viabilidad técnica, se trata de evaluar las elecciones fundamentales a largo plazo. Al seleccionar cuidadosamente el caso de uso correcto, alinear las métricas de éxito, permitir la experimentación rápida, minimizar la fricción, ensamblar el equipo correcto, abordar tanto los requisitos funcionales como los no funcionales y planificar desafíos como las alucinaciones, las organizaciones pueden mejorar dramáticamente sus posibilidades de pasar de PoC a producción.

Dicho esto, los pasos descritos anteriormente no son exhaustivos, y no todas las recomendaciones se aplicarán a cada caso de uso. Cada PoC es único, y la clave del éxito es adaptar estas mejores prácticas para que se ajusten a los objetivos comerciales específicos, las limitaciones técnicas y el panorama regulatorio.

Una visión y estrategia sólidas son esenciales para la adopción de GenAI, pero sin los pasos tácticos correctos, incluso los planes mejor trazados pueden estancarse en la etapa de PoC. La ejecución es donde las grandes ideas pueden tener éxito o fracasar, y tener un enfoque estructurado claro garantiza que la innovación se traduzca en un impacto real en el mundo.