Una Entidad Fiscalizadora Superior de América Latina se propuso transformar el proceso de auditoría basándose en la incorporación de tecnologías de última generación para aumentar la transparencia y el control sobre los proyectos gubernamentales y su proceso de licitación. El proyecto fue financiado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), uno de nuestros clientes a largo plazo. Nuestro objetivo era encontrar soluciones a sus necesidades de auditoría mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y transformar sus procesos de trabajo y su cultura organizacional para poder llevar a cabo este tipo de proyectos.
Decidimos comenzar el proyecto con una visita al cliente con el fin de recopilar toda la información necesaria para abordar nuestros objetivos. Nos ayudó a comprender su nivel de madurez en el uso de los datos, cuáles eran sus puntos débiles y en qué áreas necesitaban la ayuda de nuestra consultoría.
Este proyecto significó para nosotros muchos aprendizajes sobre cómo trabajar con nuestros clientes. Uno de ellos fue la importancia de entender la posición actual del cliente en términos de tecnología, equipos, procesos y cultura organizacional y sus necesidades para definir nuestro enfoque y dónde centrar nuestros esfuerzos. Al igual que en el caso de esta institución, en todas las organizaciones, para que los proyectos de aprendizaje automático funcionen, es fundamental no solo que las unidades operativas involucradas se adapten, sino también que la alta dirección la acepte y que el impulso llegue a todos los sectores de la organización. Esto implica un cambio cultural sustancial para cualquier organización y es clave para una implementación exitosa. Desde las personas necesarias para cada etapa de este tipo de proyectos hasta la infraestructura, el flujo de trabajo, la minería de datos, el desarrollo de modelos y el análisis de datos, entre otros, todas tenían que formar parte de este mismo proceso. A medida que avanzamos en el proyecto, aprendimos que no es sencillo ni se hace en poco tiempo, ya que depende de muchas áreas y personas diferentes, y requiere una evolución de la cultura organizacional de la empresa hacia los datos.
Logramos un flujo de trabajo positivo con ellos a través de in situ visitas y talleres, especialmente a la hora de diseñar el modelo de infraestructura tecnológica para que puedan implementar progresivamente proyectos de aprendizaje automático en el futuro. El intercambio de calidad en nuestra comunicación permitió lograr resultados sobresalientes: después de nuestras visitas y talleres, comenzaron a replicar la modalidad de taller para comenzar con otras iniciativas de aprendizaje automático de manera progresiva, logrando una mayor participación por parte de ellos. Los guiamos en la definición del problema a resolver y, basándonos en sus datos, recomendamos el uso de modelos no supervisados. Dentro de estos, sugerimos el más eficiente para su problema, el bosque de aislamiento, les enviamos los códigos de los algoritmos y luego discutimos sus comentarios juntos. Su participación fue realmente proactiva y pudimos colaborar activamente con ellos para mejorar continuamente el modelo y el algoritmo. De este modo, demostraron que contaban con profesionales cualificados para este tipo de proyectos centrados en los datos y que necesitaban orden y organización. En otras palabras, sus talentosos recursos humanos necesitaban hacer un cambio y adaptarse a este tipo de proyectos, que requieren tiempo, plazos alcanzables, formar un equipo y transformar el flujo de trabajo original.
Uno de los principales desafíos que encontramos fue generar confianza con ellos. Esto fue clave para que compartieran con nosotros todos los datos necesarios para la minería de datos. Teniendo en cuenta el poder que tiene esta entidad pública y la sensibilidad de los datos que recopila, la privacidad de los datos era una preocupación importante. Escucharlos y entender su situación y sus necesidades era mucho más importante que recopilar datos y ejecutar algoritmos. Necesitaban la orientación y el apoyo de un equipo experimentado en proyectos de aprendizaje automático que les transmitiera la forma de proceder y propusiera las herramientas necesarias para la organización en su conjunto.
Al analizar el proyecto, vemos claramente cómo las habilidades blandas son tan importantes como las duras para los proyectos de aprendizaje automático. Nuestros desafíos relacionados con la gestión de los equipos y los procesos fueron tan fundamentales para el éxito del proyecto como proporcionar las herramientas y los algoritmos adecuados para resolver los requisitos propuestos. Es fundamental comprender la madurez actual del cliente en lo que respecta a la gestión de datos, identificar cuáles son los puntos en los que es necesario trabajar más (en términos de tecnología, equipos, procesos y cultura) y generar la confianza adecuada para formar parte de su equipo que defienda sus propios intereses. Estas son las principales conclusiones de este proyecto.
Este proyecto nos dejó múltiples aprendizajes, pero ¿qué les dejó? Continuaron con la evaluación y el despliegue, ya que llevamos a cabo este proyecto con un proceso estándar intersectorial para la minería de datos, conocido como CRISP-DM, que incluye diferentes etapas que cubrimos hasta el modelado debido a las limitaciones de tiempo. Con frecuencia, se fabrican prototipos y se hace un seguimiento de los procesos hasta cierto punto y no se terminan. Afortunadamente, no solo vimos en ellos una verdadera voluntad de continuar con este proyecto, sino también de continuar con las iniciativas de aprendizaje automático en el futuro.
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