Inteligencia artificial en las empresas
La IA comienza con un problema claro.
Evaluar aplicaciones, probar un piloto e integrar lo que tenga sentido en la rutina de la empresa. Con criterios de calidad, cuidado de los datos y supervisión humana.
Con supervisión humana.
Puntos de partida
Dónde vale la pena investigar.
Estas son posibilidades para evaluar, no soluciones listas para usar ni resultados garantizados. Cada aplicación depende de los datos, los procesos y los riesgos involucrados.
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Información dispersa
Evaluar apoyo para consultar documentos y preparar síntesis, teniendo en cuenta las fuentes, los permisos y la revisión de las respuestas.
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Rutinas repetitivas
Investigar etapas de clasificación, organización o preparación de información que puedan recibir asistencia de IA.
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Ingeniería de software
Evaluar apoyo para el análisis, la documentación, el desarrollo y la revisión, con el contexto del proyecto y validación técnica.
Proceso
Probar antes de ampliar.
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Diagnóstico
Elegir un problema acotado y entender las entradas, las salidas, los usuarios y las restricciones. Definir cómo evaluar la propuesta.
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Piloto
Probar un alcance acotado con ejemplos representativos y datos autorizados. Registrar aciertos, errores, esfuerzo de revisión y límites.
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Integración
Si el piloto justifica avanzar, diseñar la conexión con los sistemas, los permisos, el tratamiento de fallos y la operación.
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Adopción
Orientar a las personas involucradas, acompañar el uso y revisar el comportamiento antes de ampliar el alcance.
Criterios
Lo que debe quedar claro.
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Qué hace la IA
Tarea, contexto y límites definidos para el uso propuesto.
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Quién verifica
Responsables de la revisión y de la decisión de utilizar cada resultado.
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Qué datos se utilizan
Información autorizada, accesos necesarios y condiciones de uso de las herramientas.
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Cómo evaluar
Ejemplos, criterios de calidad y costos que se deben observar durante el piloto.
Experiencia aplicada
La IA dentro del trabajo de ingeniería.
En NASAH, evaluamos el uso de agentes en planificación, arquitectura, desarrollo y revisión, con contexto por repositorio y aceptación humana. Nuestro enfoque es probar, verificar y ajustar antes de ampliar el uso.
Para empezar
Preguntas frecuentes.
¿Es necesario desarrollar un modelo propio?
Eso depende del problema. La evaluación debe considerar las herramientas existentes, la integración, los datos, los costos y las limitaciones antes de elegir una solución.
¿El piloto garantiza ahorro o productividad?
No. El piloto sirve para evaluar la aplicación con criterios definidos. Cualquier mejora debe medirse en el contexto en el que se utilizará.
¿La IA puede actuar sin revisión?
El nivel de revisión depende de la tarea y de sus riesgos. La propuesta comienza con supervisión humana y límites de acción explícitos.
Contacto
¿Qué problema merece un piloto?
Cuente cómo funciona la tarea hoy, quién participa y qué le gustaría evaluar con IA.