Integración de IA · Orquestación de agentes
IA que hace el trabajo, no un chatbot en un rincón.
Encontramos las partes de su trabajo diario que la IA puede tomar de verdad, las integramos a los sistemas que ya usa y le enseñamos a su equipo a usarlas.
La demo siempre funciona. Lo difícil es la puesta en marcha.
A esta altura todo el mundo vio a una IA hacer algo impresionante en una
demostración de cinco minutos. Muy pocas empresas tienen una haciendo algo
útil un martes a la tarde.
La diferencia no es el modelo. Es que una demo recibe datos limpios y no tiene consecuencias, y su negocio no tiene ninguna de las dos cosas.
La diferencia no es el modelo. Es que una demo recibe datos limpios y no tiene consecuencias, y su negocio no tiene ninguna de las dos cosas.
Una IA útil necesita tres cosas que la demo se saltea: que sus datos reales
le lleguen, que alguien revise lo que devuelve, y una respuesta definida
a qué pasa cuando se equivoca.
Eso es la mayor parte del trabajo, y es la parte que hacemos nosotros.
Eso es la mayor parte del trabajo, y es la parte que hacemos nosotros.
Qué hacemos en concreto
En el orden en que suele pasar.
Encontrar el trabajo que conviene tomar
Seguimos lo que su gente hace realmente todo el día y buscamos las partes
repetitivas, de mucho volumen y poco criterio. Cada empresa tiene las suyas,
y rara vez son las que vende el proveedor de software.
Construirlo donde ocurre el trabajo
Dentro de los sistemas que su equipo ya tiene abiertos, no en una pestaña
más que hay que acordarse de abrir. Una herramienta que exige cambiar de
hábito suele tener una semana de entusiasmo y después nada.
Orquestar, no improvisar
Las tareas largas se reparten entre varios agentes acotados, con algo
que los coordina y los revisa, en lugar de un agente general al que se
le pide todo y se cruzan los dedos. Más abajo, en detalle.
Capacitar a quien queda a cargo
Incluido en qué es mala. Un equipo que sabe dónde el sistema falla va
a atajar los errores; un equipo al que le dijeron que es magia se los va
a reenviar a un cliente.
Orquestación de agentes
Varios agentes chicos le ganan a uno inteligente.
Si le pide a un agente general que resuelva una tarea entera, obtiene
algo que funciona cuatro de cada cinco veces y falla distinto cada vez.
No hay ningún punto del proceso donde revisarlo, porque hizo todo de una.
Si parte la tarea, eso cambia. Un agente lee los documentos, otro busca los números, otro redacta la respuesta.
Si parte la tarea, eso cambia. Un agente lee los documentos, otro busca los números, otro redacta la respuesta.
Cada paso es lo bastante chico como para verificarlo, así que una respuesta
equivocada se detecta donde ocurrió y no tres pasos después. Y cuando algo
sale mal, se ve qué agente lo hizo.
Es la misma razón por la que usted no le daría a una sola persona todas las cuentas a pagar sin una segunda firma.
Es la misma razón por la que usted no le daría a una sola persona todas las cuentas a pagar sin una segunda firma.
Cómo funciona
Tres etapas. Puede parar después de cualquiera.
Diagnóstico
Una o dos semanas, precio cerrado. Miramos cómo trabaja de verdad y volvemos
con los tres o cuatro lugares donde la IA se pagaría sola, cuánto costaría
cada uno y cuáles dejaríamos de lado. La lista de lo que no conviene hacer
suele ser la mitad más útil.
Piloto
De cuatro a ocho semanas sobre un proceso, con usuarios reales y datos
reales. Corre en paralelo al método manual hasta que los números digan
que es mejor. Si nunca lo dicen, lo aprendió al precio de un piloto y no
de un programa entero.
Puesta en marcha y entrega
Lo extendemos al siguiente proceso, dejamos el monitoreo andando y capacitamos
a su equipo tanto en lo que hace mal como en lo que hace bien. Los prompts,
el código y los datos son suyos.
Para quién es esto
Es para usted si
- Dirige una empresa de unas 10 a 200 personas y las decisiones las toma usted.
- Escucha “IA” todo el tiempo y no logra distinguir qué parte es real.
- Hay una tarea que alguien hace igual cincuenta veces por semana.
- Prefiere que le digan qué no automatizar antes que venderle una plataforma.
Probablemente no, si
- Lo que quiere es un chatbot en su sitio web.
- El objetivo es un recorte de personal que ya está decidido.
Lo que nos preguntan
- ¿Qué modelo de IA usan?
- El que sirva para la tarea y para las reglas bajo las que usted opera, y contamos con cambiarlo. Los modelos son la parte que más rápido se mueve y la más fácil de reemplazar. El trabajo está en todo lo que rodea al modelo: llevarle sus datos, revisar lo que devuelve y decidir qué pasa cuando se equivoca.
- ¿Van a usar nuestros datos para entrenar el modelo de otro?
- No con los acuerdos que armamos. Los planes empresariales de los proveedores grandes excluyen su contenido del entrenamiento por contrato, y cuando eso no alcanza corremos un modelo en infraestructura que usted controla. Cuál de las dos aplica se define antes de construir nada, no después.
- ¿Esto va a reemplazar gente?
- En los proyectos que tomamos, saca tareas de encima de las personas en lugar de sacar a las personas. Lo que la IA hace bien es copiar, buscar y escribir un primer borrador. El criterio, las excepciones y cualquier cosa que el cliente vaya a recordar quedan con una persona, y el sistema se construye para que esa persona pueda ver y corregir lo que hizo.
- ¿Qué es la orquestación de agentes?
- Usar varios agentes acotados para una tarea en lugar de pedirle a uno general que haga todo, con algo que los coordina y revisa el resultado. Uno lee los documentos, otro busca los números, otro redacta la respuesta. Cada uno hace un trabajo chico que se puede verificar, y eso es lo que vuelve confiable al conjunto.
- ¿Y si la IA se equivoca?
- Se va a equivocar, así que la pregunta de diseño es qué pasa entonces. Cada flujo que construimos tiene un camino de falla definido: lo dudoso va a una persona, nada irreversible ocurre sin una confirmación, y todo queda registrado para que usted pueda ver qué hizo y por qué. Un sistema que no se puede equivocar sin romper nada no está terminado.
- No tenemos la información ordenada. ¿Igual podemos empezar?
- Sí, y casi nadie la tiene. Sí cambia por dónde empezamos: con información desordenada la primera victoria suele ser chica, en el único proceso donde los datos ya alcanzan. Si el estado de la información es el verdadero freno, eso es un trabajo en sí mismo y se lo diríamos.
Cuéntenos qué siguen haciendo a mano.
Llame a la oficina más cercana. Le decimos si la IA es la respuesta correcta para eso, y muchas veces no lo es. Sin secuencia de ventas.