Realice los siguientes pasos para crear su producto AI SaaS:
1. Evite interrupciones en su negocio SaaS existente
Para mantenerse a la vanguardia, deberá agregar nuevas capacidades a su producto SaaS mediante la introducción de IA y ML. La pregunta principal, ¿sabe siquiera si está agregando valor a su producto?
Bueno, el nombre del juego es garantizar constantemente la mejor experiencia y retención del cliente posible. Para hacer esto, debe asegurarse de que su producto brinde el máximo valor posible y una excelente experiencia de usuario integral.
Las empresas ya están aprovechando las tecnologías de IA usándolas para automatizar los servicios de atención al cliente de intervención humana tradicionales, como los centros de llamadas con chatbots que pueden ayudar con las consultas al instante.
La adición de esta funcionalidad única ha mejorado en gran medida la satisfacción del cliente y ha reducido los costos operativos de la empresa, lo que la convierte en una tecnología en la que todos ganan.
Entonces, ¿por dónde empezar cuando se trata de la implementación?
Puede intentar encontrar y adoptar un producto de código abierto existente o crear uno propio desde cero. Cualquiera que sea la ruta que elija, deberá realizar los siguientes pasos.
Primero debe lanzar un «Producto mínimo viable», luego puede evaluar los comentarios del mercado. Dependiendo de los comentarios, puede mejorar el producto SaaS.
¿Cómo crearía un MVP impulsado por AI/ML sin interrumpir su negocio SaaS existente? Haz lo siguiente:
- Asegúrese de tener suficientes personas con conocimientos en su equipo para administrar su negocio de SaaS existente de manera efectiva.
- Evite cualquier impacto adverso en la infraestructura de TI y los recursos computacionales existentes para que su producto SaaS actual funcione de manera efectiva.
- Incorpore nuevas personas con las habilidades y competencias requeridas para desarrollar su MVP impulsado por AI/ML.
- Plan de infraestructura adecuada y recursos computacionales para el MVP.
- Planifique proteger su MVP de AI/ML para que pueda evitar cualquier incidente de seguridad de la información. Esto es importante para proteger la reputación de su negocio SaaS existente.
¿Se pregunta cómo puede evitar interrupciones en su negocio SaaS existente? Consulte nuestra guía «Cómo construir un MVP empresarial sin interrumpir su negocio principal».
2. Decida qué funciones impulsadas por IA/ML ofrecerá en su producto SaaS
Ahora que está incorporando IA y ML, ¿qué características nuevas debería ofrecer en su producto SaaS? Para analizar esto, primero incorpore a un gerente de proyecto (PM) competente, un arquitecto de software experimentado y un equipo de analistas de negocios (BA) competentes.
Realice una cantidad suficiente de sesiones de lluvia de ideas con las partes interesadas de su negocio para identificar qué funciones ofrecer. Tome los siguientes pasos:
- Analice cómo cada característica abordará los puntos débiles específicos de sus clientes. Documente el impacto de cada característica usando herramientas como el «mapa de dolor y ganancia».
- También debe priorizar las características de su MVP. Use herramientas como la «matriz de priorización» para hacer esto.
¿Necesita ayuda para decidir sobre las características y priorizarlas para su MVP? Lea nuestra guía sobre cómo crear un MVP para obtener más información.
3. Planificación de proyectos para agregar inteligencia artificial y aprendizaje automático a su producto SaaS
Agregar AI y ML a su producto SaaS es un proyecto de desarrollo de software complicado, y necesita planificar meticulosamente para lograr el éxito. ¿Cómo planeas un proyecto así?
Tome los siguientes pasos:
- Determine dónde introducirá la «automatización inteligente» impulsada por IA. Determine también qué capacidades de IA utilizará, por ejemplo, «procesamiento del lenguaje natural» (NLP), reconocimiento de imágenes, etc. Puede leer nuestra guía del ciclo de vida de desarrollo de IA para obtener más información.
- Identifique conjuntos de datos para «entrenar» sus módulos AI/ML propuestos. Tenga en cuenta que la calidad de los datos y el volumen de sus datos históricos influyen en el funcionamiento de los sistemas AI/ML.
- Planee usar computación en la nube para no dedicar demasiado tiempo a la administración de la infraestructura. Teniendo en cuenta que está transformando su producto SaaS con la ayuda de AI/ML, el uso de la nube también encaja con su estrategia a largo plazo.
- Analice los pasos que debe seguir para proteger su aplicación SaaS basada en IA/ML.
- Elija la pila de tecnología que debe usar. Esto podría implicar el uso de una plataforma de desarrollo de IA; alternativamente, podría optar por desarrollar sus módulos de IA/ML completamente desde cero. Dado que ya tiene un producto SaaS, su elección de tecnología debe alinearse con su estrategia tecnológica general.
- Planee incorporar un equipo de desarrollo competente.
- Tenga en cuenta las prácticas recomendadas de diseño de la interfaz de usuario de SaaS al introducir IA y ML.
- Decida sus acciones de «verificación y validación», que implicarían revisiones y pruebas.
¿Necesita ayuda con este ejercicio de planificación? Puede leer nuestra guía sobre los mejores enfoques de desarrollo de aplicaciones para obtener más información.
4. Calcule su proyecto para agregar AI y ML a su producto SaaS
¿Cómo obtiene todas las aprobaciones organizacionales necesarias para ejecutar su proyecto de desarrollo de software? Un paso importante es estimar su costo, por lo tanto, ahora veremos cómo puede hacerlo.
Es necesario seguir los siguientes pasos:
- Estime el costo de usar una plataforma de computación en la nube;
- Evaluar los costos de las herramientas de desarrollo de IA y ML;
- Calcular los costos estimados para la mano de obra de desarrollo;
- Estimar otros costos de contratación y actividades administrativas.
Si necesita ayuda con este ejercicio, puede leer nuestra guía «¿Cuánto cuesta desarrollar una solución de IA para su empresa?».
5. Encuentra una plataforma en la nube para el desarrollo
¿Cómo se ocupa de los requisitos de su infraestructura mientras desarrolla módulos de IA y ML para su producto SaaS? Como empresa de SaaS, probablemente ya esté utilizando la computación en la nube.
Debe alinearse con su estrategia de nube. Dado que los productos SaaS son aplicaciones web, probablemente ya esté utilizando una plataforma de «Plataforma como servicio» (PaaS). Le recomiendo que lo use para desarrollar los módulos AI y ML también.
Las plataformas PaaS como AWS Elastic Beanstalk de Amazon ofrecen muchas ventajas, por ejemplo:
- Administran la infraestructura de la nube, las redes, las bases de datos, el sistema operativo, el middleware y el entorno de tiempo de ejecución. Como resultado, puede concentrarse en el desarrollo.
- Le resultará fácil integrar las API si utiliza una plataforma PaaS.
- Las plataformas PaaS de renombre ofrecen excelentes herramientas DevOps y sólidas soluciones de escalado automático. Lea nuestra guía para estimar el desarrollo de IA para obtener ayuda con este ejercicio.
6. Decida la pila de tecnología para su proyecto de IA y ML
¿Qué tecnologías debería usar en este proyecto para agregar IA y ML a su producto SaaS? Considera los siguientes aspectos cuando tomes la decisión:
7. Incorporar un equipo de desarrollo competente
No se puede subestimar la importancia de un equipo de desarrollo competente. Tal equipo necesita los siguientes roles:
- diseñadores de interfaz de usuario;
- desarrolladores de IA/ML;
- Desarrolladores de sitios de Internet;
- probadores;
- Ingenieros DevOps.
Necesita miembros del equipo con excelentes habilidades técnicas, incluidas las de ciencia de datos; sin embargo, también deben tener conocimiento de la industria y un buen nivel de experiencia.
Si bien seguramente probará sus algoritmos de IA y ML, API, etc. a fondo, las pruebas no pueden detectar todos los errores. Debe implementar un proceso de revisión exhaustivo, que debe cubrir todo lo siguiente:
- Requisitos comerciales;
- Diseño técnico;
- Plan de prueba y casos de prueba;
- diseño de interfaz de usuario;
¿Cómo encuentra revisores experimentados? Una vez más, en DevTeam.Space podemos ayudar. Lea nuestra guía «Por qué elegir DevTeam.Space para revisar su código puede garantizar que su producto de software sea un éxito» para obtener información.
8. Asegure su producto SaaS mientras introduce AI y ML
Es posible que haya asegurado su producto SaaS cuando lo lanzó. Ahora que está agregando nuevas funciones o capacidades con la ayuda de AI y ML, debe hacerlo nuevamente.
¿Cómo puedes proteger tu aplicación? Es posible que deba concentrarse en lo siguiente:
- Mitigación de vulnerabilidades de seguridad de aplicaciones clave como inyección, entidades externas XML (XXE), secuencias de comandos entre sitios (XSS), autenticación rota, etc.;
- Usar herramientas y técnicas como autenticación multifactor (MFA), encriptación, firewall de próxima generación, solución antivirus y capacidades de inteligencia de amenazas en tiempo real;
- Incorporar pruebas de seguridad y cumplimiento en las pruebas de CI/CD en lugar de tratarlas como tareas de baja prioridad;
- Protección de sus API.
¿Necesita ayuda para proteger su aplicación SaaS? Nuestra guía para asegurar una aplicación de finanzas puede proporcionar información.
9. Tenga en cuenta los importantes principios de diseño de la interfaz de usuario de SaaS
Debe haber diseñado la interfaz de usuario de su producto SaaS siguiendo las pautas adecuadas; sin embargo, ahora la está mejorando. Asegúrese de seguir las prácticas recomendadas de diseño de SaaS.
Recomiendo lo siguiente:
- Ofrezca opciones de navegación fáciles de usar.
- Permita el registro sin fricciones, por ejemplo, no haga que sus usuarios llenen formularios grandes cuando se registren.
- Estudie a su público objetivo cuidadosamente y concéntrese en ellos. Utilice la “persona compradora” que había desarrollado.
- Habilite la incorporación fácil de usuarios.
- Mantenga el diseño simple.
- Presente los datos con ayudas visuales y permita la clasificación dinámica.
- Diseña una interfaz de usuario elegante.
- Muestra de forma destacada la atención al cliente, las preguntas frecuentes, las guías de productos y la base de conocimientos.
Nuestra guía para asegurar una aplicación de finanzas puede proporcionar información.
También debe revisar la interfaz de usuario de su aplicación SaaS antes de iniciar la versión mejorada. Esto lo ayudará a ofrecer una interfaz de usuario fácil de usar, como explicamos en nuestra guía para verificar la interfaz de usuario antes de iniciar aplicaciones.
10. Desarrolle API para integrar módulos de IA y ML en su producto SaaS
Es probable que esté desarrollando API para que el front-end de su aplicación SaaS mejorada pueda acceder a los nuevos módulos de aprendizaje profundo de IA y ML. El desarrollo de API también le permitirá escalar su proceso de desarrollo. Una buena optimización de su aplicación es clave para su éxito.
¿Cómo se desarrollan las API? Es necesario seguir los siguientes pasos:
- Use una herramienta como Postman para desarrollar API, además, use una herramienta como Swagger para documentarlos.
- Debe usar su cuenta de alojamiento en la nube para alojar sus API.
- Utilice bases de datos modernas como PostgreSQL y MongoDB para el desarrollo de API.
- Asegure sus API utilizando técnicas como cifrado, firma digital, token de autenticación, cuotas, limitación y puertas de enlace seguras.
- Cree reglas efectivas para solicitudes y respuestas de API, además, diseñe las URL de punto final de API de manera inteligente.
¿Busca ayuda para desarrollar API? Puede encontrar útil nuestra guía para crear API RESTful.
11. Gestiona tu proyecto
¿Cómo gestionas este proyecto? En primer lugar, es necesario formar un equipo cohesionado.
La mayoría de los PM que lideran proyectos de desarrollo de SaaS y AI/ML utilizan la metodología Agile, ya que se adapta a dichos proyectos. En esta metodología, debe trabajar en estrecha colaboración con sus clientes y entregar valor tangible rápidamente.
Esto requiere un entorno que fomente la colaboración. Te recomiendo que utilices la técnica “Scrum” y formes “Equipos Scrum”. Los desarrolladores y evaluadores trabajan juntos en dichos equipos y colaboran estrechamente con las partes interesadas del negocio y los especialistas en marketing, etc. Lea «¿Cómo crear un equipo de desarrollo de Scrum?» para aprender más sobre esta técnica.
También debe usar un tablero en tiempo real para administrar los flujos de trabajo del proyecto de manera efectiva. ¿Se pregunta cómo puede ayudar? ¡Comuníquese con nosotros en DevTeam.Space! Estamos en una posición única para ayudarlo, gracias a nuestra comunidad de los mejores desarrolladores y procesos basados en datos.
Mitigar los riesgos clave al desarrollar productos de inteligencia artificial SaaS
Las empresas de SaaS que desarrollan soluciones de IA deben mitigar algunos riesgos clave. Estos riesgos y las correspondientes medidas de mitigación son los siguientes:
A. Los equipos de desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden optar por desarrollar todo por su cuenta
Las empresas de SaaS pueden optar por codificar todo lo relacionado con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático por su cuenta. Normalmente esperaría eso de una compañía de software.
Sin embargo, el desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático implica mucho trabajo. Las empresas de SaaS podrían terminar gastando mucho tiempo si desarrollan todo desde cero. Esto puede retrasar el proyecto.
Recomendamos a las empresas de IA de SaaS que reutilicen marcos, bibliotecas y herramientas bien establecidos. Tome el ejemplo de bibliotecas como Scikit-learn en Python. Las bibliotecas populares de Python como Scikit-learn ya incluyen la implementación estándar de importantes algoritmos de aprendizaje automático.
Las principales empresas de SaaS utilizan conscientemente estos recursos mientras desarrollan sistemas de IA. Por lo tanto, pueden acelerar significativamente su proyecto.
B. Las empresas de SaaS pueden contratar un equipo de desarrollo sin experiencia suficiente
Algunas empresas de SaaS pueden pensar que es fácil desarrollar soluciones de IA. Podrían contratar desarrolladores sin experiencia.
Si bien puede ser fácil crear chatbots de IA, muchos proyectos de IA pueden ser muy complejos. Es posible que los desarrolladores sin experiencia no entreguen dichos proyectos con éxito.
Si está desarrollando un producto SaaS AI, contrate desarrolladores experimentados. Necesita desarrolladores que sepan cómo usar plataformas empresariales de IA, bibliotecas de desarrollo de IA/ML, etc.
C. Las empresas de IA de SaaS podrían optar por administrar la infraestructura de la nube por su cuenta
Los altos directivos y los ingenieros de infraestructura de algunas empresas digitales pueden optar por gestionar toda la infraestructura de TI por su cuenta. Puede haber varias razones para esta preferencia. Por ejemplo, es posible que la empresa ya haya invertido considerablemente en un centro de datos moderno.
Este enfoque sin duda puede funcionar para algunas empresas. Sin embargo, muchas empresas lo encuentran contraproducente. La gestión de la infraestructura de TI los distrae de su negocio principal.
Tomemos el caso de la industria de gestión hotelera o las empresas de comercio electrónico. Necesitan desarrollar sistemas de software que se adapten a su negocio principal. Prefieren usar tecnologías de computación en la nube y servicios basados en la nube para acelerar su proyecto. Estas empresas ciertamente no querrán empantanarse en la gestión de la infraestructura de TI.
Este es el caso de la industria SaaS también. El mercado de SaaS es competitivo. A menos que ofrezca soluciones SaaS efectivas para satisfacer las demandas de los clientes, otras empresas SaaS dominarán el mercado.
Para competir en esta industria, querrá concentrarse en desarrollar los productos principales. Puede aprovechar la IA en esos productos. ¡Concéntrese en desarrollar las soluciones de IA requeridas y no en la gestión de la infraestructura de TI! Utilice las tecnologías de computación en la nube y los servicios basados en la nube a su favor.
D. Las empresas de SaaS podrían conceder una menor prioridad al gobierno de datos
Los datos son la clave del éxito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Las empresas de SaaS que crean soluciones de IA necesitan conjuntos de datos de alta calidad. Es posible que no lo entiendan tan fácilmente. Sin el gobierno de datos, es posible que no puedan obtener valor de los datos.
Los equipos de desarrollo de IA deben analizar la calidad de los conjuntos de datos y, además, deben tomar muchas medidas para mejorar la calidad de los datos.
Solo pueden hacerlo si tienen una política de gobierno de datos. Las empresas de SaaS deben implementar los procesos, métodos y herramientas de gobierno de datos adecuados.
E. Es posible que las empresas de SaaS no utilicen capacidades como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Los productos SaaS pueden hacer un gran uso de AI y ML. Sin embargo, a menudo no los utilizan lo suficiente. La mitigación de este riesgo implica una comprensión profunda de la inteligencia artificial y sus casos de uso.
Muchas empresas utilizan ML para obtener valiosa inteligencia empresarial. Posteriormente, utilizan los conocimientos para diseñar campañas de marketing.
Los bancos y las instituciones de servicios financieros utilizan ML para mejorar la seguridad de los sistemas financieros. Lo utilizan para analizar patrones de uso y transacciones. Por ejemplo, ML les ayuda a identificar patrones de uso sospechosos de aplicaciones bancarias en dispositivos móviles.
Las empresas de SaaS deben elaborar estrategias sobre el uso de IA y ML de manera óptima.
Preguntas frecuentes
SaaS significa software como servicio. SaaS AI es una extensión de este término donde los recursos de AI se ofrecen a usuarios de terceros.
AI as a Service se basa en el concepto de software como servicio mediante el cual las empresas de terceros ponen sus productos a disposición de los usuarios de terceros por una tarifa de suscripción. En el caso de AI as a Service, las empresas ponen su servicio a disposición de los usuarios para que puedan aprovechar la tecnología.
El aprendizaje automático como servicio es esencialmente lo mismo que la IA como servicio. Hace que los programas de ML estén disponibles para los usuarios para que puedan acceder a sus análisis predictivos de big data y otros servicios similares.