1. Comprensión del negocio
La comprensión de negocio o análisis funcional debe formalizarse. Esto significa que hemos de recoger el conocimiento y los objetivos en un documento funcional que todo el mundo implicado pueda entender y consensuar.
Esto ahorra muchos malentendidos, y ayuda a que cada uno entienda mejor lo que las otras personas implicadas en el proyecto hacen.
2. Comprensión de los datos
El éxito de un proyecto de implantación de la IA va a depender de un adecuado entendimiento de los datos disponibles: origen, formatos, variabilidad, etc.
3. Preparación de los datos
Una vez que hemos entendido bien la materia primera con la que vamos a trabajar, ha llegado el momento de que los Ingenieros de Datos lleven los datos allí donde se necesitan, ordenando o transformando los datos cuando sea necesario.
4. Modelado
En esta fase los Científicos de Datos crean los modelos de IA propiamente dichos. Selecionan dentro de una gran variedad de tecnicas disponibles los modelos más efectivos para cada caso de uso y realizan el entrenamiento específico para que nos ayuden a responder nuestras preguntas.
5. Evaluación
Usando diferente tipos de metricas evaluaremos la precisión de los diferentes modelos utilizados antes de su despliegue. Si no se consiguen los resultados esperados, volveremos a empezar el proceso con la revisión del negocio y los datos.
6. Despliegue
Una vez tenemos un modelo suficientemente preciso podemos usarlo directamente mendiante código Python o R, o normalmente diseñaremos y desarrollaremos una aplicación, APP, que permita al usuario poder operar con el modelo si necesidad de conocimientos de programación.