Cómo elegir tu primer proyecto de IA

1. Elige una tarea que se pueda observar

Busca una actividad recurrente con un inicio y un resultado reconocibles: localizar un procedimiento, clasificar una solicitud o preparar un borrador. “Mejorar la atención” es demasiado amplio para una primera prueba. “Preparar una respuesta a preguntas frecuentes sobre devoluciones” permite delimitar fuentes, usuarios y revisión.

Pregunta a la persona que realiza el trabajo dónde dedica esfuerzo y qué errores le obligan a repetirlo. Una tarea frecuente puede ser una buena candidata si alguien puede evaluar su resultado.

2. Describe cómo se hace hoy

Reúne una muestra representativa de casos y registra tiempo de trabajo, esperas, correcciones y resultado final. Incluye casos fáciles y difíciles. Separa el tiempo activo de una persona del tiempo de espera entre sistemas.

Esta referencia permite comparar el piloto con la práctica actual. Si el asistente prepara algo rápido pero exige una revisión extensa, ese esfuerzo también debe entrar en la evaluación.

3. Comprueba las condiciones de partida

Identifica la información necesaria, su responsable y los permisos para utilizarla. Revisa si está vigente y si existe una forma autorizada de acceder a los sistemas. Define quién atenderá las excepciones.

Para aprender sobre la tarea, puede bastar una muestra acotada y un resultado en modo borrador. Automatizar una acción en otro sistema requiere revisar además sus permisos y consecuencias.

4. Define qué debe demostrar el piloto

Acuerda criterios antes de probar: utilidad de la respuesta, respaldo en fuentes, tiempo total con revisión y costo por tarea. Incluye situaciones en las que la aplicación debe reconocer que no tiene información suficiente. Los umbrales dependen de tu operación y del impacto de equivocarse.

Reserva algunos ejemplos para la evaluación final. Así puedes comprobar el comportamiento con situaciones distintas de las utilizadas para ajustar la solución.

5. Acuerda una decisión al terminar

Define quién revisará los resultados y qué evidencia permitirá ampliar, ajustar o detener la prueba. Una demostración convincente necesita convertirse en una evaluación repetible. Registra también qué dependencias quedarían pendientes para operar: integración, mantenimiento, capacitación y soporte.

Lista para preparar la conversación

• Una tarea, sus usuarios y una persona responsable.
• Ejemplos del trabajo actual, incluidos casos difíciles.
• Fuentes disponibles y autorización para utilizarlas.
• Criterios de calidad, tiempo total y costo.
• Puntos de revisión y tratamiento de excepciones.
• Una decisión acordada para el cierre del piloto.

Puedo ayudarte a evaluar estas condiciones mediante estrategia y preparación para la IA. Si ya tienes una tarea en mente, hablemos de tu proyecto.

Para comparar enfoques, lee chatbots, RAG y agentes. Si tu piloto depende de documentos, revisa cómo preparar el conocimiento de tu empresa.