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“Lo bueno de la ciencia es que es cierta independientemente de si crees o no en ella” (Neil deGrasse Tyson)

Cómo constituir y liderar un equipo de Inteligencia Artificial

Fundar un equipo de IA competitivo exige algo más que reclutar expertos técnicos: requiere articular una visión estratégica, un talento complementario y procesos rigurosos que conviertan datos en valor de forma responsable. A continuación se presenta una síntesis de los pasos esenciales para lograrlo. 1. Propósito y priorización Toda iniciativa debe nacer de los objetivos corporativos—por ejemplo, reducir la rotación de clientes o mejorar la eficiencia logística—y traducirse en casos de uso cuantificables. Se recomienda aplicar una matriz impacto-viabilidad junto con un análisis de retorno ajustado al riesgo, asignando a cada proyecto KPIs, presupuesto y un patrocinador ejecutivo que asegure tracción. 2. Arquitectura del talento Un equipo equilibrado combina seis perfiles: 1. Head de IA: conecta la estrategia de negocio con la ciencia de datos y dirige roadmap y métricas. 2. Científicos de datos: diseñan experimentos, aplican estadística avanzada y desarrollan modelos. 3. Ingenieros de...

Por qué el Área de Inteligencia Artificial debe ser Única y Transversal en la Organización: Clave para una IA Responsable

La Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado de ser una promesa tecnológica a convertirse en un pilar estratégico para la generación de valor empresarial. Sin embargo, muchas organizaciones aún debaten dónde ubicar la responsabilidad de la IA: ¿debe residir dentro de Tecnologías de la Información, de las áreas de negocio o como una entidad independiente? En esta entrada argumento que la solución óptima es crear un área de IA única y transversal que actúe como catalizador de innovación, garante de buenas prácticas y vector de IA Responsable . La naturaleza transversal de la IA Capacidad de impacto horizontal . Los algoritmos pueden optimizar campañas de marketing, predecir la demanda en operaciones o detectar anomalías financieras. Limitar la IA a un silo resta eficiencia y dificulta la escala. Economías de escala y aprendizaje . Centralizar la experimentación evita duplicidades, acelera la curva de aprendizaje organizacional y maximiza el retorno sobre la inversión (ROI) en infraes...

Inteligencia Artificial y sector financiero: ¿qué exige el AI Act y cómo prepararse?

Desde el 2 de febrero de 2025, la definición oficial de “sistema de IA” del nuevo AI Act ya es plenamente aplicable, junto con la prohibición de prácticas como el social scoring . En los próximos dos años, las entidades financieras deberán clasificar cada modelo de IA según su nivel de riesgo y, si es “alto riesgo” (p. ej., scoring crediticio o detección de fraude), cumplir estrictos requisitos de gobernanza de datos, transparencia y supervisión humana. Anticiparse ahora—inventariando casos de uso, cerrando brechas regulatorias y formando a los equipos—permitirá llegar a 2027 con los sistemas conformes y una ventaja competitiva. 1. Por qué el AI Act cambia las reglas del juego El Reglamento (UE) 2024/1689 —conocido como AI Act — introduce un enfoque de gestión del riesgo para todos los sistemas de IA que operen o impacten en la UE. La definición formal de “sistema de IA” entró en vigor el 2 de febrero de 2025 ; desde entonces determina si una solución se encuentra o no dentro del ...