Empieza por un trabajo concreto
“Quiero usar IA” todavía no define un proyecto. “Quiero que las consultas sobre horarios tengan una respuesta clara y que las excepciones lleguen a mi equipo” sí permite empezar. Describe una tarea, quién la realiza y qué debería ocurrir al terminar.
Haz una lista corta de trabajos repetidos: clasificar consultas, preparar un resumen, revisar si falta un documento o coordinar una cita. Después elige uno que conozcas bien. La primera implementación también sirve para aprender a operar el sistema.
Revisa cuatro preguntas
- ¿Se repite? Identifica cuándo ocurre y qué lo desencadena.
- ¿La información está disponible? Ubica la fuente que tu equipo considera correcta.
- ¿Puedes reconocer un buen resultado? Escribe un ejemplo de éxito y otro de fallo.
- ¿Cómo se corrige una excepción? Define quién revisa lo que el sistema no puede resolver.
Si no tienes una respuesta clara, el siguiente trabajo puede ser organizar el proceso antes de automatizarlo.
Prueba con un alcance pequeño
Imagina una tienda que recibe preguntas sobre disponibilidad. Un primer piloto puede responder únicamente con la información autorizada del catálogo y derivar las preguntas ambiguas. Tomar pedidos, cobrar y resolver devoluciones serían etapas posteriores, cada una con sus propias reglas.
Antes de empezar, conserva ejemplos reales del proceso actual. Durante el piloto, registra qué se resolvió, qué necesitó revisión y qué respuesta habría sido mejor. Esto ayuda a decidir qué ampliar y qué corregir.
Acuerda cómo vas a evaluarlo
Elige medidas relacionadas con la tarea: consultas resueltas correctamente, intervenciones del equipo o tiempo dedicado a revisar excepciones. Compara tareas equivalentes y observa también los errores. Una respuesta rápida que necesita corregirse no representa por sí sola una mejora.
La pregunta al terminar es concreta: ¿este sistema ayuda a realizar el trabajo con la calidad que necesitamos? A partir de esa respuesta puedes ampliar el piloto, ajustar el diseño o elegir otra tarea.