Capítulo 11. Dar los siguientes pasos: Del prototipo a la producción
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Si has llegado hasta aquí y has seguido los ejemplos y casos prácticos, habrás adquirido un sólido conocimiento de las principales técnicas de IA/ML y su aplicación en el contexto de diversos escenarios de BI. ¡Enhorabuena! Esto es realmente un gran logro y te coloca en una gran posición para lanzar con éxito tu propio caso de uso de la IA.
En este capítulo, discutiremos por fin algunos de los puntos clave de pasar una solución prototipo (que es lo que hemos hecho hasta ahora) a producción. A la inversa, también discutiremos por qué llevar un prototipo a producción puede no ser una buena idea. Para resolver esta aparente contradicción, tenemos que fijarnos en dos conceptos, tomados originalmente de la gestión de productos: el descubrimiento y la entrega del producto.
Al final de este capítulo, deberías tener una intuición sobre los siguientes pasos que debes dar si tu objetivo es desplegar tu solución potenciada por la IA en toda tu organización.
Descubrimiento frente a entrega
Los casos prácticos de uso que hemos tratado hasta ahora han sido prototipos. Has hecho lo que los gestores de productos llaman un proceso de descubrimiento. El descubrimiento consiste en validar el valor, la usabilidad, la viabilidad o la factibilidad de un producto (o de un caso de uso).
Vale la pena señalar que es poco ...
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