La promesa del trabajo centrado en la IA parece sencilla: decisiones más rápidas, menos trabajo rutinario y una colaboración más inteligente. Pero para la mayoría de los equipos, la realidad no se parece en nada a lo que se promete. Nuestra encuesta sobre la madurez de la IA revela que solo el 12 % de los trabajadores del conocimiento han integrado plenamente la IA en sus flujos de trabajo, y que el 38 % no la utiliza en absoluto. Esa brecha entre la ambición y la ejecución es un problema de pila.
Crear un equipo verdaderamente centrado en la IA significa ir más allá de las herramientas individuales y preguntarse qué tipo de pila es compatible con el funcionamiento de su equipo, en todos los niveles y en todos los flujos de trabajo.
En esta entrada del blog, analizaremos qué pila de IA es la adecuada para los equipos que dan prioridad a la IA. Además, veremos cómo ClickUp encaja en ese panorama como un entorno de trabajo de IA convergente diseñado para adaptarse a tu forma de trabajar.
¿Qué es una pila tecnológica de IA?
Una pila tecnológica de IA es la combinación de herramientas, plataformas y sistemas que utiliza un equipo para integrar la IA en su trabajo diario. Piensa en ella como la base que determina el buen funcionamiento de la IA dentro de tu organización.
Por lo general, incluye los modelos o asistentes de IA con los que interactúa su equipo, las plataformas en las que se realiza el trabajo y las integraciones que conectan todo ello.
Una pila tecnológica sólida hace que la IA sea útil en contextos en los que ya se están llevando a cabo tareas, conversaciones y decisiones. Por el contrario, una pila débil deja a la IA al margen, como una herramienta independiente que los usuarios deben recordar abrir en una pestaña separada.
🧠 Dato curioso: Aunque pensamos que la IA es algo futurista, el concepto tiene miles de años de antigüedad. En la mitología griega, se dice que el dios Hefesto construyó robots de oro para ayudarle a desplazarse.
Capas básicas de una pila tecnológica de IA moderna
Una pila tecnológica de IA moderna se organiza en cinco capas distintas, cada una de las cuales se encarga de una fase específica del ciclo de vida de la IA. Comprender esta arquitectura por capas le ayuda a identificar lagunas, evitar herramientas redundantes y crear un sistema que se adapte.
Cada capa depende de las demás; una debilidad en una de ellas socava toda la pila.
Capa de datos
La capa de datos es la base de su pila. Se encarga de la ingesta, el almacenamiento, la transformación y la ingeniería de características del material bruto para cada modelo de IA. Los componentes clave incluyen lagos de datos para datos sin procesar, almacenes de datos para datos estructurados y almacenes de características para entradas de modelos reutilizables.
Un error común es tener fuentes de datos aisladas con formatos inconsistentes, lo que hace casi imposible reproducir experimentos o depurar problemas de producción.
🧠 Dato curioso: En 1958, John McCarthy desarrolló LISP, un lenguaje de programación que se convirtió en uno de los más importantes para la investigación en IA. Siguió siendo una herramienta clave durante décadas e influyó en los lenguajes posteriores diseñados para el trabajo de IA simbólica.
Capa de modelado
Aquí es donde sus científicos de datos e ingenieros de ML crean, entrenan y validan modelos. La capa de modelado incluye herramientas de ML como PyTorch o TensorFlow, herramientas de seguimiento de experimentos y registros de modelos para realizar la versión y el almacenamiento de los modelos entrenados.
Los equipos centrados en la IA realizan cientos de experimentos y, sin un seguimiento adecuado, es fácil perder el modelo con mejor rendimiento o duplicar el trabajo.
Capa de infraestructura
La capa de infraestructura proporciona la potencia bruta necesaria para entrenar y servir modelos a gran escala. Esto incluye computación en la nube, como clústeres de GPU, orquestación de contenedores con Kubernetes y orquestadores de flujos de trabajo como Airflow o Kubeflow.
El principal reto aquí es equilibrar el coste y el rendimiento. El exceso de aprovisionamiento agota su presupuesto, mientras que el aprovisionamiento insuficiente ralentiza la velocidad de iteración de su equipo.
Capa de servicio
La capa de servicio es la que entrega las predicciones de su modelo a los usuarios u otros sistemas. Incluye marcos de servicio de modelos, puertas de enlace API y herramientas para la inferencia en tiempo real y por lotes.
Además, el servicio no es una configuración única; se necesitan mecanismos como implementaciones canarias y pruebas A/B para actualizar de forma segura los modelos en producción sin causar tiempo de inactividad.
🔍 ¿Sabías que...? Una encuesta realizada a más de 1200 profesionales revela que el 95 % utiliza ahora la IA en el trabajo o en casa. La mayoría afirma haber experimentado un aumento constante de la productividad y el 76 % incluso paga por estas herramientas de IA de su propio bolsillo.
Capa de supervisión y retroalimentación
Una vez que un modelo está en funcionamiento, su trabajo acaba de empezar.
La capa de supervisión realiza un seguimiento del rendimiento del modelo, detecta desviaciones en los datos y emite alertas cuando algo va mal. También incluye canales de retroalimentación que envían las correcciones de los usuarios o los nuevos datos al sistema, lo que permite que sus modelos aprendan y mejoren continuamente con el tiempo.
Marcos y herramientas de IA que impulsan a los equipos centrados en la IA
El mercado está inundado de herramientas de IA, y es casi imposible saber cuáles están listas para la producción y cuáles son solo moda pasajera. Los equipos pierden innumerables horas evaluando docenas de opciones, y a menudo eligen una herramienta que no es adecuada y que genera deuda técnica a largo plazo.
Estas son algunas de las herramientas que impulsan a los equipos líderes actuales que dan prioridad a la IA:
Ingeniería de datos y funciones
- Apache Spark gestiona el procesamiento de datos a gran escala para equipos que trabajan con conjuntos de datos distribuidos y de gran volumen.
- dbt transforma los datos sin procesar en modelos limpios y estructurados, listos para el análisis y el aprendizaje automático.
- Feast y Tecton gestionan almacenes de funciones, lo que facilita el uso compartido y la reutilización de funciones en diferentes modelos.
🧠 Dato curioso: En 1966, el gobierno de los Estados Unidos financió un proyecto de IA para traducir automáticamente del ruso al inglés. Después de casi una década de trabajo, el sistema falló tan estrepitosamente que se cortó la financiación de forma abrupta. Esta única incidencia desencadenó el primer gran invierno de la IA y enseñó a los investigadores que la comprensión del lenguaje era mucho más difícil de lo esperado.
Desarrollo de modelos
- PyTorch y TensorFlow son los marcos de trabajo más utilizados para crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo a gran escala.
- Hugging Face Transformers proporciona una biblioteca de modelos de PLN preentrenados que los equipos pueden ajustar para casos de uso específicos.
- scikit-learn sigue siendo una opción fiable para tareas clásicas de aprendizaje automático, como la clasificación, la regresión y la agrupación.
Seguimiento de experimentos
- MLflow permite a los equipos registrar, comparar y reproducir experimentos a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de modelos.
- Weights & Biases ofrece visualizaciones detalladas y funciones de colaboración para realizar el seguimiento del rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo.
- Neptune está diseñado para equipos que necesitan metadatos detallados de los experimentos y un historial de experimentos a largo plazo.
Orquestación
- Apache Airflow se utiliza ampliamente para programar y gestionar datos complejos y canalizaciones de aprendizaje automático en entornos de producción.
- Kubeflow está diseñado para equipos que ejecutan flujos de trabajo de ML en Kubernetes a gran escala.
- Prefect y Dagster ofrecen enfoques más modernos para la organización del flujo de trabajo, con una mejor observabilidad y gestión de errores integrada.
🚀 Ventaja de ClickUp: Convierte la organización del flujo de trabajo en una ventaja competitiva con ClickUp Super Agents. Se trata de compañeros de equipo de IA que viven dentro de tu entorno de trabajo y organizan flujos de trabajo complejos entre tareas, documentos, chats y herramientas conectadas con contexto real y autonomía.
Por ejemplo, puede incorporar nuevos clientes automáticamente con Super Agents. Puede:
- Busca nuevos registros de clientes en tu entorno de trabajo.
- Crea las plantillas de proyecto adecuadas en ClickUp.
- Asigna las tareas de incorporación a los miembros adecuados del equipo en función del rol y del SLA.
- Genere un correo electrónico de bienvenida adaptado al sector del cliente.
- Comparte un resumen en el chat de tu equipo.
Todo esto funciona según lo previsto y se adapta a las excepciones sin que nadie tenga que supervisar cada paso.
A continuación te explicamos cómo crear tu primer Super Agent en ClickUp:
Servicio de modelos
- TensorFlow Serving y TorchServe están diseñados específicamente para implementar modelos de aprendizaje profundo como API escalables y de baja latencia.
- Seldon Core proporciona una capa de servicio flexible para equipos que gestionan múltiples modelos en diferentes marcos.
- BentoML simplifica el empaquetado y la implementación de modelos, lo que facilita el paso del desarrollo a la producción.
Supervisión
- Evidently IA, Arize y WhyLabs detectan desviaciones en los modelos y problemas de calidad de los datos, y avisan cuando el rendimiento de los modelos comienza a degradarse en producción.
- Prometheus y Grafana proporcionan observabilidad a nivel del sistema, lo que ofrece a los equipos visibilidad sobre el estado de la infraestructura y el rendimiento de los modelos.
🚀 Ventaja de ClickUp: Cree un centro de comandos en tiempo real que realice el seguimiento de las metas, la carga de trabajo, los ingresos, la duración del ciclo y el riesgo de entrega en un solo lugar con los paneles de ClickUp. A continuación, incorpore tarjetas de IA para obtener información de forma automática, señalar anomalías y recomendar los siguientes pasos antes de que los problemas se agraven.
Puedes añadir un:
- Tarjeta StandUp por IA: resume la actividad reciente de tareas y proyectos seleccionados durante un periodo de tiempo determinado.
- Tarjeta StandUp para equipos de IA: obtenga resúmenes de actividades de varias personas o varios equipos para ver en qué ha estado trabajando cada grupo.
- Tarjeta de resumen ejecutivo de IA: genere una descripción concisa del estado actual para los directivos que destaque lo que va por buen camino y lo que requiere atención.
- Tarjeta de actualización de proyectos de IA: genere automáticamente un informe de progreso de alto nivel para un espacio, carpeta o lista específicos.
- AI Brain Card: personalice su propia indicación para obtener información personalizada o realizar tareas de elaboración de informes a medida.
Modelos de lenguaje grandes (LLM)
- OpenAI ChatGPT se utiliza ampliamente para la generación de contenidos, la asistencia en la codificación y las tareas de razonamiento en equipos de corporaciones.
- Anthropic Claude maneja documentos largos y complejos e instrucciones matizadas, lo que lo convierte en una opción ideal para flujos de trabajo con gran volumen de investigación.
- Google Gemini ofrece capacidades multimodales, lo que permite a los equipos trabajar con texto, imágenes y datos en una sola interfaz.
🚀 Ventaja de ClickUp: La mayoría de los equipos se ven abrumados por herramientas de IA inconexas: una para escribir, otra para tomar notas, otra para la elaboración de informes y otra para la automatización. Se pierde el contexto y la seguridad se convierte en una incógnita.
ClickUp Brain MAX reúne todo en una superaplicación de IA unificada integrada en tu trabajo.
Tu equipo obtiene un único sistema de IA que comprende las tareas, los documentos, los chats, los paneles y los flujos de trabajo en un contexto real. Puede responder preguntas sobre proyectos, generar contenido a partir de datos en tiempo real, crear planes de acción, resumir actualizaciones y ser el desencadenante de los siguientes pasos sin expansión de IA. También puedes cambiar fácilmente entre ChatGPT, Claude y Gemini para tus tareas.
Herramientas de automatización y flujo de trabajo
- Zapier conecta aplicaciones y actúa como desencadenante de flujos de trabajo automatizados sin necesidad de asistencia técnica.
- Make ofrece una automatización más flexible para equipos que necesitan una lógica de flujo de trabajo compleja y de varios pasos.
- n8n es una herramienta de automatización de código abierto que ofrece a los equipos técnicos un control total sobre cómo se crean y alojan los flujos de trabajo.
Plataformas de productividad basadas en IA
- ClickUp reúne tareas, documentos, chat e IA en un único entorno de trabajo convergente, para que los equipos no tengan que cambiar constantemente de herramienta para realizar su trabajo.
- Notion AI añade capacidades de escritura y resumen a los documentos y la estructura de bases de datos existentes de Notion.
- Microsoft Copilot está integrado en toda la suite Microsoft 365, lo que resulta útil para los equipos que ya trabajan intensamente con Word, Excel y Teams.
Gestión del conocimiento y búsqueda con IA
- Glean recopila información de todas las aplicaciones conectadas de una empresa y la muestra bajo demanda a través de la búsqueda de la corporación.
- Guru ayuda a los equipos a crear y mantener una base de conocimientos centralizada que se mantiene precisa y accesible en toda la organización.
🚀 Ventaja de ClickUp: Cuando los equipos hablan de gestión del conocimiento, el problema es que la información adecuada no aparece cuando se toman las decisiones.
ClickUp Docs aborda este problema desde la raíz, permitiendo a los equipos capturar y actualizar conocimientos dentro del flujo de trabajo.
Digamos que el departamento de operaciones ajusta una lista de control de compras durante la incorporación de un proveedor en vivo. El departamento financiero añade nuevos límites de aprobación directamente en el mismo documento y lo enlaza con la tarea en curso. El departamento jurídico aclara una excepción en un comentario durante la revisión. El documento refleja cómo funciona el proceso hoy en día, ya que ha evolucionado junto con el trabajo.
Esto resuelve el problema del conocimiento obsoleto. Pero también crea uno nuevo.
Una vez que el conocimiento se encuentra en documentos, tareas y comentarios, el reto consiste en encontrar rápidamente la respuesta correcta. ClickUp Enterprise Search se encarga de esa capa.
Cuando alguien pregunta cómo funcionan las aprobaciones de proveedores para contratos superiores a 10 millones de dólares, Enterprise Search extrae la última versión del documento, la tarea de aprobación enlazada y el comentario en el que el departamento jurídico dio su visto bueno. Nadie tiene que recordar dónde se encuentra cada cosa ni qué herramienta consultar.
Cómo elegir la pila de IA adecuada para su equipo
Conoce las capas y ha visto las herramientas, pero se siente paralizado por la cantidad de opciones disponibles. Sin un marco claro para la toma de decisiones, los equipos suelen elegir herramientas basándose en lo que es popular o se quedan atascados en el análisis, sin llegar a tomar ninguna decisión.
No existe una pila «óptima» universal; la adecuada depende de sus metas, limitaciones y madurez del equipo. A continuación le indicamos cómo tomar la decisión correcta:
Comience por sus objetivos empresariales.
Antes de evaluar cualquier herramienta, defina específicamente qué se espera que haga la IA por su organización. Los equipos que se saltan este paso acaban con herramientas impresionantes que resuelven los problemas equivocados.
Una vez que tengas claro la meta, deja que esta marque tus prioridades:
- Si lo más importante es la inferencia de baja latencia, lo primero debe ser la infraestructura de servicio y las herramientas de implementación periférica.
- Si la prioridad es la experimentación rápida, la flexibilidad informática y los sistemas sólidos de seguimiento de experimentos son imprescindibles.
- Si opera en un sector regulado, el linaje de los datos, la auditabilidad y las opciones de implementación local deben ser prioritarios.
- Si la meta es la productividad interna, un entorno de trabajo convergente con IA integrada, como ClickUp, aportará más valor que un conjunto de soluciones puntuales inconexas.
🔍 ¿Sabías que...? Mientras que la mayor parte del mundo aún está probando la IA, los equipos que dan prioridad a la IA ya han superado oficialmente el periodo de prueba. Más del 40 % de los experimentos de IA en organizaciones de primer nivel ya se han trasladado a la producción a gran escala.
Evalúa cómo se integra con lo que ya tienes.
Su pila de IA no existirá de forma aislada. Debe conectarse de forma limpia con su almacén de datos, sus canalizaciones de CI/CD y sus aplicaciones empresariales existentes. Antes de comprometerse con cualquier herramienta, pregúntese:
- ¿Tiene compatibilidad con su proveedor de nube sin necesidad de conectores personalizados?
- ¿Puede escalarse a medida que crece el volumen de datos y el tamaño del equipo?
- ¿Cuánto esfuerzo de ingeniería se necesitará para mantener las integraciones a lo largo del tiempo?
- ¿Funciona bien con las herramientas que su equipo ya utiliza a diario?
Una herramienta con ligeramente menos funciones, pero con una gran interoperabilidad, casi siempre superará a la mejor opción de su clase que crea problemas de integración.
Equilibra el coste, la seguridad y la capacidad del equipo.
Cada decisión sobre la pila implica concesiones reales, y tres de ellas suelen pillar desprevenidos a los equipos:
- Coste: la computación en la nube para entrenar modelos grandes puede encarecerse rápidamente a medida que aumenta el uso. Incorpora la supervisión de costes desde el principio, en lugar de tratarla como algo secundario.
- Seguridad: su pila manejará datos confidenciales, por lo que debe evaluar los estándares de cifrado, los controles de acceso y las certificaciones de cumplimiento antes de realizar la confirmación.
- Capacidad del equipo: la mejor herramienta es inútil si nadie en su equipo sabe cómo utilizarla. Sea realista en cuanto al tiempo de puesta en marcha, la documentación disponible y el tipo de asistencia continua que ofrece el proveedor.
Piensa en capas, no en herramientas individuales.
Las pilas de IA más eficaces son sistemas por capas en los que el flujo de datos es limpio desde la ingestión hasta la supervisión, y cada capa se comunica con la siguiente. Al evaluar una nueva herramienta, pregúntese:
- ¿Refuerza las capas que lo rodean o añade complejidad?
- ¿Hay alguien en su equipo que sea claramente propietario de esta capa de la pila?
- ¿Se puede sustituir sin afectar a todo el proceso?
- ¿Crea una única fuente de verdad o otro silo?
🔍 ¿Sabías que... Aunque el 88 % de las empresas utilizan actualmente la IA, solo el 6 % de las organizaciones se consideran «de alto rendimiento». Estos equipos están obteniendo rendimientos de más de 10,30 dólares por cada dólar invertido en IA, casi tres veces la media.
Errores comunes en las pilas de IA y cómo evitarlos
Incluso los equipos con buenos recursos se equivocan en esto. Estos son los errores más comunes en las pilas de IA y qué hacer en su lugar:
| Error | Por qué ocurre esto | Cómo evitarlo |
| Crear antes de validar | Los equipos se lanzan a infraestructuras complejas antes de confirmar que el caso de uso realmente aporta valor. | Comience con una prueba piloto específica, valide el impacto y, a continuación, amplíe la pila en torno a casos de uso probados. |
| Ignorar la calidad de los datos | Los equipos invierten mucho en modelos, pero descuidan la calidad de los datos que los alimentan. | Considere la infraestructura de datos como una prioridad absoluta antes de invertir en el desarrollo de modelos. |
| Subestimar la complejidad de la integración | Las herramientas se evalúan de forma aislada, sin tener en cuenta cómo se conectan con la pila más amplia. | Planifica todo tu ecosistema de datos y flujo de trabajo antes de comprometerte con cualquier herramienta nueva. |
| Optimización de las funciones por encima del ajuste | Los equipos buscan la herramienta más impresionante desde el punto de vista técnico, en lugar de la que se adapta mejor a su flujo de trabajo. | Da prioridad a las herramientas que se integran perfectamente con la forma de trabajar de tu equipo. |
| Omitiendo la supervisión | Los modelos se implementan, pero nunca se realiza un seguimiento de su deriva o degradación a lo largo del tiempo. | Incorpore la supervisión en su pila desde el primer día, no como una idea de último momento. |
| Ignorar la adopción | La pila está diseñada para ingenieros, pero nunca para que la utilice el equipo en general. | Elige herramientas con interfaces accesibles e invierte en la incorporación para que su adopción se extienda más allá de los usuarios técnicos. |
📮 ClickUp Insight: Los equipos con bajo rendimiento son cuatro veces más propensos a utilizar más de 15 herramientas, mientras que los equipos con alto rendimiento mantienen su eficiencia limitando su conjunto de herramientas a nueve plataformas o menos. Pero, ¿qué hay de utilizar una sola plataforma?
Como aplicación integral para el trabajo, ClickUp reúne tus tareas, proyectos, documentos, wikis, chats y llamadas en una única plataforma, con flujos de trabajo basados en IA.
¿Listo para trabajar de forma más inteligente? ClickUp funciona para todos los equipos, hace que el trabajo sea visible y te permite centrarte en lo que importa, mientras que la IA se encarga del resto.
Ejemplos reales de pilas de IA de empresas líderes
Puede resultar difícil visualizar cómo se combinan todas estas capas y herramientas sin verlas en acción. Aunque los detalles específicos están en constante evolución, al observar las arquitecturas de empresas conocidas que dan prioridad a la IA se pueden apreciar patrones y prioridades comunes. Estos son algunos ejemplos:
- Spotify: El gigante del streaming musical utiliza un almacén de características basado en Feast, TensorFlow para sus modelos de recomendación y Kubeflow para la orquestación de procesos. Su idea clave fue realizar una fuerte inversión en la reutilización de características, lo que permitió a diferentes equipos crear modelos sin tener que rediseñar las mismas entradas de datos.
- Uber: Para gestionar el aprendizaje automático a gran escala, Uber creó su propia plataforma interna llamada Michelangelo. Esta plataforma estandariza el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, lo que permite a cientos de ingenieros crear e implementar modelos utilizando un conjunto coherente de flujos de trabajo.
- Airbnb: su plataforma Bighead combina estrechamente la experimentación con el aprendizaje automático con las métricas empresariales. Hace hincapié en el seguimiento de los experimentos y la integración de las pruebas A/B, lo que garantiza que cada modelo se mida por su impacto en el producto.
- Netflix: Pionera en recomendaciones a gran escala, Netflix utiliza Metaflow para la coordinación de flujos de trabajo y ha creado una infraestructura de servicio personalizada optimizada para el rendimiento. Han dado prioridad a la experiencia de los desarrolladores, lo que facilita a los científicos de datos llevar sus ideas a la producción.
🔍 ¿Sabías que...? Desde finales de 2022, el coste de ejecutar una IA al nivel de GPT-3. 5 se ha reducido en más de 280 veces. Para los equipos que ya están desarrollando con IA, esto significa que ahora pueden hacer por unos céntimos lo que hace solo dos años costaba una pequeña fortuna.
Cómo ClickUp sustituye su pila tecnológica de IA
ClickUp reúne la ejecución, la inteligencia y la automatización en un único entorno de trabajo conectado, para que los equipos centrados en la IA dediquen más tiempo a crear productos en lugar de a unir herramientas.
Los equipos reducen la proliferación de SaaS porque el trabajo, las decisiones y la asistencia de IA se encuentran en un solo sistema. El cambio de contexto también disminuye porque cada acción se realiza donde ya existe el trabajo.
Echemos un vistazo más de cerca a cómo ClickUp sustituye su pila tecnológica de IA. 👀
Crea y avanza en tu trabajo más rápido.
ClickUp Brain sustituye a las herramientas de IA dispersas que generan contenido sin comprender la ejecución real. Lee tareas, documentos, comentarios, campos e historial en tiempo real en todo el entorno de trabajo para ofrecer IA contextual.
Supongamos que un gestor de productos realiza un experimento A/B y necesita convertir los resultados en trabajo listo para ejecutar. Puede utilizar ClickUp Brain para:
- Genere un PRD utilizando los resultados de los experimentos, las incidencias enlazadas y las decisiones previas.
- Redacta automáticamente descripciones de tareas para ingeniería basadas en el PRD y los criterios de aceptación.
- Resumir los resultados de los sprints y poner de manifiesto las dependencias sin resolver durante la planificación.
- Responda a preguntas sobre el flujo de trabajo utilizando el estado actual de las tareas y la propiedad.
📌 Prueba esta indicación: Crea un PRD para el experimento de pago utilizando los resultados del último sprint y enlaza las tareas de ingeniería necesarias.
Coordine los flujos de trabajo de IA.
Una vez que el trabajo existe, la automatización del flujo de trabajo lo mantiene en movimiento.
Las automatizaciones de ClickUp gestionan flujos de trabajo basados en desencadenantes vinculados a eventos de ejecución reales. Por ejemplo, un equipo de aprendizaje automático envía un nuevo experimento a la supervisión de la producción.
- Cuando se activa una alerta de Datadog, una automatización crea una tarea de error y la asigna al ingeniero de guardia.
- Cuando se combina la corrección, una automatización envía la tarea al control de calidad y actualiza el estado a «En pruebas».
- Cuando el control de calidad da su visto bueno, una automatización asigna los propietarios de la versión y actualiza el estado a «Listo para implementar».
- Cuando la implementación está completada, una automatización publica los resultados y cierra el ciclo.
Los equipos gestionan el reentrenamiento, la validación y la implementación de modelos utilizando reglas visibles dentro del entorno de trabajo.
Un usuario real comparte su experiencia utilizando ClickUp para la ejecución:
ClickUp es extremadamente flexible y funciona bien como un único sistema de ejecución para todos los equipos. En GobbleCube, lo utilizamos para gestionar GTM, CSM, productos, automatización y operaciones internas en un solo lugar. Su mayor ventaja es lo personalizable que es todo. Los campos personalizados, las jerarquías de tareas, las dependencias, las automatizaciones y las vistas nos permiten modelar nuestros flujos de trabajo empresariales reales en lugar de obligarnos a seguir una estructura rígida. Una vez configurado correctamente, sustituye a múltiples herramientas y reduce en gran medida la coordinación manual.
ClickUp es extremadamente flexible y funciona bien como un único sistema de ejecución para todos los equipos. En GobbleCube, lo utilizamos para gestionar GTM, CSM, productos, automatización y operaciones internas en un solo lugar. Su mayor ventaja es lo personalizable que es todo. Los campos personalizados, las jerarquías de tareas, las dependencias, las automatizaciones y las vistas nos permiten modelar nuestros flujos de trabajo empresariales reales en lugar de obligarnos a seguir una estructura rígida. Una vez configurado correctamente, sustituye a múltiples herramientas y reduce en gran medida la coordinación manual.
Captura las decisiones de las reuniones al instante.
Las reuniones suelen decidir más que los documentos. ClickUp AI Notetaker garantiza que esas decisiones se traduzcan en trabajo.
Supongamos que una revisión semanal del modelo revela problemas de rendimiento. El AI Notetaker graba la reunión, genera un resumen conciso y extrae las medidas que se deben tomar. Puede convertirlas en tareas de ClickUp enlazadas al proyecto correspondiente.
Los propietarios reciben las asignaciones de inmediato, y el trabajo futuro se remonta a la decisión original sin necesidad de buscar transcripciones.
Centralice las señales en todas las herramientas.
Reemplazar una pila tecnológica de IA no requiere abandonar los sistemas existentes. Las integraciones de ClickUp reúnen las señales en una sola capa de ejecución.
Por ejemplo, puedes:
- Sincroniza los problemas de GitHub con las tareas de ClickUp vinculadas a los hitos de lanzamiento.
- Desencadenantes de flujos de trabajo desde las alertas de Datadog o las plataformas de experimentación.
- Adjunte los resultados de los experimentos directamente a las tareas de revisión.
Los equipos operan desde un único entorno de trabajo, mientras que las herramientas alimentan el trabajo activo con datos estructurados.
Acelera tu trabajo con la productividad basada en la voz.
La velocidad es importante cuando las ideas surgen en medio del trabajo. ClickUp Talk to Text en Brain MAX permite una productividad basada en la voz y te permite trabajar cuatro veces más rápido.
Supongamos que un ingeniero jefe termina la depuración y quiere registrar el contexto rápidamente. Dicta una actualización, Brain MAX la transcribe y estructura el contenido, para que puedas actualizar la tarea al instante.
La entrada de voz elimina las fricciones y acelera la ejecución en toda la planificación y la entrega.
Vea este vídeo para comprender cómo funciona este asistente de voz a texto:
No vuelva a perder nunca más una idea brillante: utilice este asistente de voz a texto.
🔍 ¿Sabías que...? Aunque el 62 % de las personas cree que los agentes de IA están sobrevalorados, la principal razón es la falta de contexto. Alrededor del 30 % de los usuarios se siente frustrado por los «adivinos seguros» que parecen tener la certeza, pero se equivocan porque no están integrados en el entorno de trabajo real del equipo.
Diseña para impulsar el crecimiento con ClickUp.
La creación de un equipo centrado en la IA comienza con la intención. Cada capa de su pila, desde los datos y los modelos hasta la supervisión y la automatización, determina la rapidez con la que su equipo puede avanzar y la confianza con la que puede escalar. Cuando esas capas se conectan de forma clara, la IA se integra en la ejecución en lugar de quedarse al margen.
ClickUp pone el foco en esa capa de ejecución. Con tareas, documentos, agentes de IA, automatizaciones, búsqueda empresarial y ClickUp Brain en un único entorno de trabajo convergente, sus iniciativas de IA permanecen vinculadas al trabajo real. Los experimentos se conectan con la entrega. La supervisión se conecta con la propiedad. Las decisiones se conectan con el contexto documentado.
Los equipos pueden coordinar flujos de trabajo, obtener información, capturar conocimientos y avanzar en los proyectos dentro de un único entorno diseñado para escalar. La IA se convierte en parte de las operaciones diarias, apoyando la planificación, el envío, la revisión y la optimización sin perder el contexto en el proceso.
Consolida tu trabajo de IA en ClickUp y crea una pila diseñada para el funcionamiento de tu equipo. ¡Regístrate hoy mismo en ClickUp!
Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Cuál es la diferencia entre una pila tecnológica de IA y una pila tecnológica de aprendizaje automático?
Una pila tecnológica de IA es una categoría amplia que incluye el aprendizaje automático, la IA generativa y otros enfoques. Por otro lado, una pila tecnológica de aprendizaje automático se refiere específicamente a las herramientas para entrenar e implementar modelos de ML, aunque los términos se utilizan a menudo de forma intercambiable.
2. ¿Cómo trabajan los equipos no técnicos con una pila tecnológica de IA?
Los equipos no técnicos interactúan con los resultados de la IA, como los paneles, y proporcionan comentarios que mejoran los modelos. Un entorno de trabajo unificado como ClickUp les ofrece visibilidad del estado del proyecto sin necesidad de navegar por la compleja organización del flujo de trabajo de la infraestructura de ML.
3. ¿Las empresas que dan prioridad a la IA deben crear o comprar los componentes de su pila de IA?
La mayoría de las empresas que dan prioridad a la IA utilizan un enfoque híbrido. Adquieren servicios gestionados para la infraestructura básica y crean herramientas personalizadas solo cuando estas les proporcionan una ventaja competitiva única.
4. ¿Qué ocurre cuando su pila de IA no se integra con sus herramientas de gestión de proyectos?
Se crean dos fuentes de información para el desarrollo de modelos y el estado de los proyectos, lo que provoca malentendidos y retrasos. El entorno de trabajo convergente de ClickUp garantiza que el progreso técnico y las tareas del proyecto permanezcan sincronizados.