El “Canvas: ¿Para IA o No Para IA?” es un lienzo de decisión de una página que ayuda a los equipos a evaluar rápidamente si realmente tiene sentido aplicar IA a un problema específico. Te guía desde la clarificación del problema, pasando por la cuantificación de valor y riesgo, hasta delimitar el esfuerzo de datos y entrenamiento, para que puedas decidir si una solución de IA está justificada o si es mejor un enfoque más sencillo.
El lienzo está estructurado en ocho secciones:
Problema que estamos tratando de resolver con IA – Describe claramente el problema del mundo real antes de mencionar la IA.
Acción – Captura lo que se espera que el IA haga (la decisión o acción que debe tomar) y si esto podría manejarse de una manera que no involucre IA.
Valor del éxito – Describe cómo se ve el éxito, cómo mejoran los resultados y cuánto valor crea (ahorros, ingresos, reducción de riesgos).
Costo del fracaso – Esquematiza lo que sucede si la IA falla o no rinde adecuadamente, y cómo eso afecta a las personas, las operaciones y el costo.
Beneficios para la organización – Identifica beneficios más amplios para la organización, como diferenciación, aprendizaje o capacidades estratégicas.
Recursos – Enumera los datos y señales que la IA necesitaría, su calidad y disponibilidad, y el costo esperado de acceder e integrarlos.
Entrenamiento – Detalla lo que se requeriría para entrenar el modelo (volumen de datos, etiquetado, experiencia, infraestructura) y estima ese esfuerzo y costo.
Comentarios y Resultado – Define cómo se recopilarán los comentarios del uso real, cómo se mejorará el modelo con el tiempo, qué métricas de éxito se seguirán, y el costo continuo de mantener y refinar el sistema.
Los equipos pueden usar este lienzo en talleres o sesiones de descubrimiento para alinear a los stakeholders, comparar múltiples ideas de IA y tomar decisiones transparentes y basadas en evidencia sobre dónde invertir en IA y dónde no.
