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 y 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 el capítulo 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 🧱
Y si hay cinco candidatos sobre la mesa
Que es lo normal, porque en cuanto preguntas todo el mundo tiene una idea.
La forma más rápida de ordenarlos es un cuadro de dos columnas: cuánto duele hoy y qué tan fácil es. Duele se mide en horas al mes o en soles; fácil se mide con las cuatro de arriba, sobre todo la primera.
| Fácil | Difícil | |
|---|---|---|
| Duele mucho | empieza acá, sin discutir | es el segundo, y hay que prepararlo |
| Duele poco | sirve para practicar si nadie se opone | no lo hagas, aunque suene moderno |
Lo útil de dibujarlo no es el cuadro, es que obliga a que cada propuesta traiga su número. En cuanto preguntas cuántas horas al mes se van en eso, la mitad de las ideas se caen solas porque nadie las midió nunca.
Y si te toca defender la elección delante de más gente, ayuda escribir el proceso completo antes: de dónde viene lo que entra, quién lo toca, qué sale y para quién. En calidad a ese mapa le dicen SIPOC y son cinco columnas. Nombre feo, herramienta buena: casi siempre aparece un paso que nadie sabía que existía, y es justo donde está el trabajo que duele 🗂️
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 😬
Practica 💪
1. Datos no es historia
Tu empresa dice que tiene "muchísimos datos": el sistema de ventas, el de inventarios, el CRM. Quieren predecir qué cliente se va a ir. ¿Qué preguntas antes de nada?
"¿Está guardado cuándo se fue cada cliente y por qué?"
Los tres sistemas te dicen cómo están las cosas hoy. Lo que hace falta es qué pasó y cuándo, que es otra cosa.
Casi siempre la respuesta es que la baja está registrada sin fecha, o que el motivo está en la cabeza de alguien de ventas. Descubrirlo en una tarde es la diferencia entre ajustar el proyecto y perder tres meses.
2. Escribe el criterio
"Queremos que la IA mejore la atención al cliente." Reescríbelo para que a los tres meses no haya discusión.
Una versión: "Hoy un reclamo tarda dos días en llegar al área correcta. Queremos que llegue el mismo día en al menos 8 de cada 10 casos. Lo mide el jefe de servicio con el reporte que ya existe, a los dos meses de arrancar."
Tiene las cuatro cosas: dónde estamos, dónde queremos llegar, quién lo mide y cuándo se revisa.
Con eso escrito antes, la reunión de los tres meses es mirar un número. Sin eso, es una discusión de opiniones donde gana quien habla más fuerte 📏
3. Funciona y nadie lo usa
El modelo predice bien qué clientes están por irse. A los seis meses está apagado. Los vendedores dicen que "no tenían tiempo". ¿Qué falló?
Que la respuesta llegaba a un sitio al que había que ir a buscarla.
Un vendedor tiene su día armado. Si para ver la lista tiene que entrar a otro sistema, se acuerda dos veces y se acabó. Si la lista le llega los lunes a las 8 por donde ya trabaja, con tres nombres y por qué, la usa.
La IA no reemplaza el trabajo de nadie por su cuenta: se mete dentro de cómo la gente ya trabaja, o no se mete.
4. Elige el primero
Cuatro ideas: (a) un asistente que responde a los clientes, (b) leer facturas y meterlas al sistema, (c) predecir la demanda del año que viene, (d) clasificar los correos que entran. ¿Cuál va primero?
La b o la d. Las dos pasan las cuatro condiciones: hay historia guardada, pasan todos los días, se miden en horas y errores, y admiten que alguien revise lo dudoso.
La c pide datos limpios de varios años y se mide una vez al año, que es lentísimo para aprender. La a habla con clientes de verdad y es de la familia donde medir es lo difícil.
El primer proyecto no es para ganar mucho: es para aprender a hacerlo.
5. Lo que no está en la cotización
Te llega una propuesta cerrada: precio, plazo y alcance. Nombra tres cosas que van a existir igual y no aparecen ahí.
El tiempo de tu gente, que tiene que estar disponible durante semanas y no solo en la reunión inicial. El reentrenamiento, porque el mundo cambia y el modelo no se entera solo. Y quién revisa una muestra cada tanto.
Preguntarlo antes de firmar cambia la conversación entera. Y si el proveedor no menciona ninguna de las tres, no es que sean gratis: es que no las pensaron 😬
6. El de tu empresa
Piensa en el último proyecto de tecnología que se cayó donde trabajas. ¿Fue por la tecnología, por los datos, por falta de acuerdo o porque nadie lo usó?
Casi nunca es la primera.
Y ese es el punto del capítulo: si lo que se cae casi nunca es la tecnología, elegir bien al proveedor técnico resuelve la parte pequeña del problema. Lo grande se decide en tu empresa, antes de que llegue nadie de fuera 🧱
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
Comprueba que lo tienes
Tu empresa quiere arrancar con IA y hay cuatro ideas sobre la mesa. ¿Cuál conviene hacer primero?
- La más aburrida de las que ya tienen datos guardados y se repiten todos los meses
- La que más impresiona al directorio
- La más ambiciosa, para que valga la pena la inversión
- La que pidió el gerente general
Ya sabes qué pedir. Ahora la parte que decide si esto pasa o no pasa: cómo lo presentas sin que te digan que no 🐥
Los términos que salen en este capítulo
Están todos en el glosario de IA, con su definición corta.