¿Por qué el último modelo de IA no siempre es la mejor decisión empresarial?

Conclusiones clave

• Implementar una nueva herramienta de IA cada vez que se realiza una ligera actualización puede, de hecho, producir un resultado peor, porque después de todo el trabajo invertido en el nuevo modelo, es posible que el cliente ni siquiera note una mejora por su parte.
• Un modelo técnicamente mejor no se convierte automáticamente en una mejor decisión de negocio.

Los fundadores suelen asumir que cada mejora en la precisión del modelo de IA merece un lanzamiento a producción. Pero cuando se tienen en cuenta las pruebas, el despliegue, el monitoreo y el trabajo de ingeniería, desplegar un modelo ligeramente mejor puede, en realidad, producir un peor resultado comercial.

Imagine que su equipo de IA ha entrenado un nuevo modelo que rinde un 0.2% mejor que la versión que atiende actualmente a los clientes. Naturalmente, los científicos de datos están complacidos y el flujo de trabajo automatizado marca al candidato como superior, lo que lleva a todos a asumir que debería reemplazar de inmediato al modelo existente. Pero es entonces cuando comienza el verdadero trabajo de producción.

El candidato debe superar rigurosas pruebas de seguridad e integración antes de que los ingenieros puedan empaquetarlo, desplegarlo en un entorno de prueba y validar su comportamiento. Además, el equipo podría necesitar realizar un lanzamiento "shadow" o "canary", actualizar las reglas de monitoreo, documentar los cambios y preparar un plan integral de reversión. Para cuando este nuevo modelo llega finalmente a producción, la empresa ha gastado significativamente más que el costo de entrenamiento original, y sin embargo, es posible que los clientes nunca noten la mejora.