Implantar IA donde cambia el número

El problema que resuelve

La conversación sobre IA suele empezar por la herramienta y terminar en un piloto que nadie usa. El orden correcto es el contrario: primero el proceso que duele, después si la IA es la respuesta, y muchas veces no lo es.

Qué hago

Reviso dónde se va el tiempo en tu operación y señalo el punto donde la IA cambia el número de verdad. Trabajo en dos terrenos con proyectos reales detrás:

• Documentos y lenguaje. Reescribir textos complejos en lenguaje claro, extraer datos de documentos, clasificar entradas, redactar respuestas repetidas o buscar sobre tu propia documentación. Ejemplo: documentos legales que se entienden a la primera.
• Visión por computador. Contar, detectar o medir a partir de vídeo, de forma continua. Ejemplo: ocupación de andenes donde antes no había ningún dato.

Elegimos un caso. Se define qué significa que funcione antes de escribir código, y se pone en producción con la evaluación y la monitorización montadas, para saber si sigue funcionando dentro de tres meses y cuánto cuesta cada operación.

Si el caso no justifica el gasto te lo digo en el estudio de viabilidad y ahí termina.

Alcance

• Incluye: estudio de viabilidad, un caso de uso llevado a producción y su puesta en marcha operativa: despliegue, evaluación y monitorización.
• No incluye: entrenar modelos desde cero cuando uno existente resuelve el problema, ni pilotos sin intención de llegar a producción.

Entregables

• Informe de viabilidad con el criterio de éxito escrito y el coste estimado por operación. Si la respuesta es que no merece la pena, el informe lo dice.
• Un conjunto de evaluación con ejemplos reales de tu proceso, revisados por alguien de tu equipo.
• El sistema en producción, en tu infraestructura o en tu cuenta de nube.
• Monitorización de calidad y coste, con aviso si la calidad cae.
• Documentación y traspaso a tu equipo.

Cómo se mide

El criterio se acuerda antes de empezar y se escribe: tiempo de ciclo, porcentaje de casos resueltos sin intervención, exactitud frente a una revisión manual o coste por operación. Se mide en producción, con datos reales, no en una demo.

Qué necesito de ti

Acceso a una muestra representativa de los datos reales del proceso y a alguien que sepa distinguir una respuesta buena de una mala.