En el ámbito del aprendizaje automático (ML), muchos equipos se encuentran con un problema recurrente: modelos que, a pesar de exhibir una notable precisión durante las fases de prueba, no logran aportar beneficios comerciales significativos una vez implementados. Este fenómeno es notable incluso en casos donde un modelo ha alcanzado una precisión del 94% en pruebas de validación, pero seis meses después, el impacto en los resultados comerciales es decepcionante.
El problema radica en que el desarrollo de modelos de ML ha tendido a enfocarse en la perfección técnica, con un proceso típico que abarca la recopilación de datos, el entrenamiento del modelo y la evaluación de su rendimiento. Este ciclo suele medir el éxito a través de métricas técnicas como la puntuación F1 y el área bajo la curva (AUC). Este enfoque, sin embargo, pasa por alto un componente vital: la experiencia del usuario y la integración del modelo en su flujo de trabajo cotidiano.
Un enfoque orientado al producto supone un cambio de perspectiva necesario. En lugar de comenzar con los datos y algoritmos, es crucial priorizar las necesidades del usuario y los problemas comerciales específicos que se buscan resolver. Redefinir el éxito en estos términos significa evaluar no solo la precisión técnica, sino también cómo el modelo mejora la experiencia del usuario y contribuye a los objetivos del negocio. Por ejemplo, un motor de recomendaciones efectivo debe centrarse no solo en aumentar las tasas de clics, sino en si realmente facilita que los usuarios alcancen sus metas o si simplemente perpetúa burbujas de filtro.
El desarrollo debe incluir una fase de definición de problemas para asegurarse de que las soluciones técnicas aborden las preocupaciones reales de los usuarios. Invertir tiempo en comprender las necesidades del usuario y las claves del éxito desde el principio puede evitar la creación de soluciones técnicas impresionantes pero que, en última instancia, no abordan problemas importantes.
Además, la implementación debe considerar la aceptación del usuario, analizando cómo interactúan con los resultados y asegurando la capacitación necesaria para su uso efectivo. Una experiencia reciente destacó que al cambiar el enfoque hacia un modelo más sencillo, centrado en identificar patrones de riesgo de abandono y acciones recomendadas, se logró mejorar la retención de clientes en un 15%. Esto subraya que, a veces, una solución menos compleja puede tener un impacto mayor que un modelo técnicamente avanzado que no aporta valor empresarial.
Medir el éxito de un modelo debe ir más allá de las métricas técnicas, incorporando indicadores de satisfacción del usuario, tasas de adopción y resultados comerciales. Los mecanismos de retroalimentación continua desde la etapa inicial son esenciales para facilitar mejoras basadas en la experiencia del usuario.
Los equipos futuros deberán ser más interdisciplinarios, integrando perspectivas de científicos de datos, gerentes de producto, diseñadores de experiencia de usuario y expertos en el área específica. Esta colaboración puede llevar a un entendimiento más profundo de las necesidades del usuario, creando productos de ML que realmente resuelvan problemas.
Este cambio de paradigma en el desarrollo de modelos no solo implica ajustes en los procesos, sino también una reimaginación de lo que significa construir sistemas de ML exitosos. Al tratar los modelos como productos, es posible crear sistemas que generen un valor auténtico para los usuarios, reafirmando que la verdadera medida del éxito reside en la satisfacción del usuario y no solo en los resultados técnicos.
