Cómo se ve la IA metida dentro de una empresa

De qué va este capítulo

Los ocho anteriores eran para entender el mecanismo. Este y el que sigue son otra cosa: son para el momento en que esto deja de ser curiosidad y se convierte en algo que puede pasar donde tú trabajas.

Si eso no te toca, puedes saltar directo al último capítulo y no pierdes nada. Si te toca, acá está lo que no cuentan en las presentaciones 🙂

Lo que la gente cree que es el trabajo

Casi todo el mundo se imagina un proyecto de IA así:

• Elegir la herramienta
• Entrenar el modelo
• Conectarla
• Listo

Lo del modelo suena a lo difícil.

En la práctica el reparto es casi al revés. La parte de entrenar el modelo es de las más rápidas. Lo que se lleva el tiempo es conseguir los datos, entender qué significa cada columna, ponerse de acuerdo en qué se quiere lograr y hacer que alguien use el resultado.

Eso no es un dato que me invente: es lo que ve cualquiera que haya estado en varios de estos proyectos, y es la razón por la que un proyecto de IA se parece mucho más a un proyecto de ordenar la casa que a uno de tecnología 🧹

Las tres formas de caerse, en orden de frecuencia

1. No existen los datos de lo que pasó

Esta es la número uno por lejos, y mira la trampa de arriba porque resume el caso entero.

El malentendido es sutil: tu empresa sí tiene datos. Tiene el sistema de ventas, el de inventarios, el maestro de clientes. Lo que pasa es que esos sistemas están hechos para saber cómo están las cosas hoy, no para saber qué pasó y cuándo.

Y para aprender hacen falta ejemplos con su desenlace, como vimos en el capítulo 2. Si el cliente se dio de baja pero nadie guardó cuándo ni por qué, no hay nada que aprender aunque el cliente esté en el sistema.

La buena noticia es que se puede saber antes de gastar un sol. Una tarde mirando qué hay guardado responde la pregunta.

2. Nadie definió qué sería un resultado bueno

"Que mejore las ventas" no es un objetivo, es una intención. ¿Mejorar cuánto? ¿Comparado con qué? ¿Medido cómo, y por quién?

Cuando esto no se define al principio, pasa algo predecible: a los tres meses el proyecto entrega algo, cada área lo mira con su vara distinta, y la reunión se convierte en una discusión de opiniones donde gana quien habla más fuerte.

La versión sana se escribe antes y en una línea: "hoy el equipo revisa 400 facturas al mes a mano y se le escapan algunas; queremos que revise solo las dudosas y medimos cuántas horas se ahorran y cuántos errores pasan". Con eso en el papel, a los tres meses no hay discusión: hay número 📏

3. Funciona, pero nadie lo usa

Esta duele más que las otras dos, porque llegaste al final.

El modelo anda bien, las pruebas dieron bien, y a los seis meses el sistema está apagado. ¿Por qué? Porque la respuesta llegaba a un tablero que nadie abre. Porque el vendedor tenía que entrar a otro sistema para verla. Porque nadie le explicó a la gente qué hacer cuando el sistema marca a un cliente.

La IA no reemplaza el trabajo de nadie por su cuenta: se mete dentro de cómo la gente ya trabaja, o no se mete. Y el sitio donde aparece la respuesta importa tanto como la respuesta 🙃

Por dónde conviene empezar de verdad

La tentación es empezar por lo que más se luce. Es la peor elección posible para un primer proyecto, porque en el primero no estás ganando: estás aprendiendo a hacerlo.

El primer proyecto bueno cumple cuatro cosas:

• Ya tienes la historia guardada. No "se puede conseguir". Guardada.
• Pasa seguido. Todos los meses, todas las semanas. Si pasa dos veces al año no hay de dónde aprender ni cómo notar si mejora.
• Se puede medir sin discutir. Horas, errores, soles.
• Equivocarse no es un desastre. Como vimos en 6, que alguien revise lo dudoso.

Casi siempre lo que cumple las cuatro es algo aburridísimo: leer documentos, clasificar correos, ordenar reclamos. Empieza por ahí. El proyecto vistoso queda mucho mejor cuando es el segundo 🧱

Lo que casi nadie presupuesta

Tres cosas que no aparecen en la cotización y que van a existir igual:

El tiempo de tu gente. Alguien de tu empresa que entienda el proceso tiene que estar disponible. No en una reunión inicial: disponible durante semanas, contestando preguntas. Sin eso el proveedor adivina, y adivina mal.

Que hay que volver a entrenarlo. El mundo cambia y el modelo no se entera solo. Esto no es un problema, es una tarea que alguien tiene que tener asignada.

Que alguien mire. Lo del capítulo 8: una muestra revisada cada tanto por una persona que sepa del tema.

Si estás evaluando una propuesta y no menciona ninguna de las tres, no es que sean gratis. Es que no las pensaron 😬

Lo que te llevas

• Lo difícil no es el modelo, son los datos, los acuerdos y que alguien lo use.
• Tener datos no es lo mismo que tener historia. Compruébalo antes de firmar nada.
• Escribe en una línea qué sería un resultado bueno, antes de empezar.
• El primer proyecto: aburrido, frecuente, medible y con red.
• Presupuesta el tiempo de tu gente, el reentrenamiento y a quien revise.

Comprueba que se entendió

Ya sabes qué pedir. Ahora la parte que decide si esto pasa o no pasa: cómo lo presentas sin que te digan que no 🐥