Metodologías de proyecto aptas para la implementación de proyectos de IA

Las metodologías para proyectos de IA no pueden ser rígidas, porque al inicio casi nunca se conoce bien la calidad de los datos, la precisión del modelo ni la adopción de usuarios. Por eso, la mejor metodología depende del contexto.
Scrum ayuda a avanzar en sprints cortos con entregables visibles y revisiones frecuentes, evitando invertir meses en una dirección equivocada. CRISP-DM aporta un proceso claro para proyectos basados en datos: entender el negocio, entender y preparar datos, modelar, evaluar y operar. En empresas que requieren control, un enfoque híbrido PMBOK + ágil combina gobernanza (alcance, costo, riesgos) con flexibilidad técnica. Y si el problema no está bien definido, Design Thinking permite уточar la necesidad real antes de construir.
Elegir bien la metodología mejora la ejecución, reduce riesgos y aumenta la probabilidad de éxito en la implementación de inteligencia artificial.