Por qué esto importa antes que cualquier herramienta
Me ha pasado más de una vez. Una empresa me llama porque quiere "usar IA para mejorar las ventas". Buenísimo. Y en la primera reunión resulta que dentro de esa frase había tres proyectos distintos que nadie había separado:
- Saber cuánto se va a vender
- Saber qué cliente está por irse
- Y escribir las descripciones de los productos
Los tres son IA. Los tres son posibles. Y los tres piden cosas completamente distintas: distintos datos, distinto tiempo, distinto equipo, distinto precio 😅
Separarlos en la primera conversación es de las cosas que más plata ahorran, y para eso solo hace falta saber que existen tres familias.
Familia 1: predecir un número
La pregunta es ¿cuánto?. La respuesta siempre es una cifra.
- ¿Cuántas unidades voy a vender en Arequipa el mes que viene?
- ¿En cuánto debería alquilar este local?
- ¿Cuántos días va a tardar este pedido en llegar?
- ¿Cuánto va a consumir esta máquina la próxima semana?
Lo bonito de esta familia es que el error se entiende sin explicaciones. Si el modelo dijo 400 y vendiste 460, se equivocó en 60 unidades. Cualquiera en la empresa entiende si eso es aceptable o no, y esa conversación la puede tener el área de negocio sin nadie técnico en la sala 🙂
Familia 2: clasificar en grupos
La pregunta es ¿cuál de estos?. La respuesta es una etiqueta.
- ¿Este correo es spam o no?
- ¿Este cliente se va a ir este trimestre o se queda?
- ¿Esta operación con tarjeta es normal o es robo?
- ¿Este reclamo es de facturación, de despacho o de producto?
Esta es la familia que más se usa en empresas, y por lejos. No sale en las noticias porque no tiene nada que mostrar en pantalla, pero es la que está decidiendo si te aprueban el crédito y si tu correo llega a la bandeja de entrada.
Y acá hay algo que te va a servir muchísimo: en esta familia el modelo casi nunca dice "sí" o "no" a secas. Dice qué tan seguro está. Por dentro devuelve algo como "0.82 de probabilidad de que se vaya", y alguien tiene que decidir a partir de qué número se actúa.
Ese número lo decide una persona, no la máquina, y es una decisión de negocio pura. Si pones el corte muy bajo vas a llamar a un montón de clientes que no se pensaban ir. Si lo pones muy alto se te van a escapar los que sí. No hay respuesta correcta: depende de cuánto cuesta llamar de más y cuánto cuesta perder a uno 🎚️
Si alguien te presenta un sistema de esta familia y no te sabe decir dónde puso el corte ni por qué, todavía no lo pensó.
Familia 3: generar algo nuevo
La pregunta es ¿me lo haces?. La respuesta es contenido que antes no existía:
- Un texto
- Una imagen
- Un audio
- Un video
Es la familia que hizo que todo el mundo hablara de IA, y es la más joven de las tres en llegar al uso masivo. Las otras dos llevaban décadas trabajando en silencio.
Tiene una diferencia enorme con las dos anteriores y conviene tenerla clarísima: acá no hay una respuesta correcta contra la cual comparar. Si el modelo predice 400 y vendiste 460, sabes exactamente cuánto se equivocó. Si el modelo escribe una descripción de producto, ¿contra qué la comparas? No existe la descripción verdadera.
Por eso medir la calidad en esta familia es muchísimo más difícil, y por eso los proyectos de IA generativa en empresas se atascan tan seguido en "está bonito pero no sé si sirve". El capítulo 4 entra en cómo funciona esta familia por dentro.
Cómo se ven las tres juntas
| Predecir | Clasificar | Generar | |
|---|---|---|---|
| La pregunta | ¿Cuánto? | ¿Cuál de estos? | ¿Me lo haces? |
| La respuesta | Una cifra | Una etiqueta | Contenido nuevo |
| ¿Se puede medir el error? | Sí, directo | Sí, con matices | Es lo difícil |
| Quién decide el umbral | No aplica | Una persona del negocio | No aplica |
| Dónde la ves | Demanda, precios, tiempos | Fraude, fuga, reclamos | ChatGPT, imágenes, voces |
La pregunta que ordena cualquier proyecto
Cuando en tu trabajo alguien proponga algo con IA, antes de hablar de herramientas, presupuestos o proveedores, hay una sola pregunta que pone todo en su sitio:
¿Qué tiene que salir del otro lado: un número, una etiqueta o un texto?
Si nadie sabe contestarla, todavía no hay proyecto. Y si al contestarla salen tres respuestas distintas, como en el caso de las ventas que te contaba al principio, entonces no era un proyecto: eran tres, y conviene decirlo antes de firmar nada 🐣
Practica 💪
1. Reparte estas cinco
Di de qué familia es cada una: (a) cuánto stock pedir el mes que viene, (b) si este correo es una queja o una consulta, (c) escribir la descripción de un producto, (d) qué cliente va a dejar de comprar, (e) cuántos minutos va a tardar un pedido.
(a) número, (b) etiqueta, (c) generar, (d) etiqueta, (e) número.
Fíjate en algo: cuatro de las cinco son de las dos primeras familias, las aburridas. Es el reparto normal de una empresa de verdad, y es al revés del reparto de lo que sale en las noticias.
2. La misma pregunta, dos familias
"Quiero saber cuándo se me va a acabar el stock." ¿Es de predecir o de clasificar?
Puede ser cualquiera de las dos, y la que elijas cambia el proyecto.
Si lo planteas como "cuántas unidades voy a vender la semana que viene", es un número. Si lo planteas como "¿este producto va a quebrar stock en los próximos 7 días, sí o no?", es una etiqueta.
La segunda suele ser más fácil de acertar y más fácil de usar: alguien recibe una lista de productos en riesgo y actúa. La primera da más información y es más difícil. Esa decisión la toma el negocio, no la máquina.
3. El umbral es tuyo
Un modelo te dice qué clientes se van a ir, con su probabilidad. Llamar a un cliente cuesta 20 soles. Perderlo cuesta 400. ¿Pones el corte alto o bajo?
Bajo. Porque equivocarte llamando de más cuesta 20 y equivocarte no llamando cuesta 400.
Si el corte es tan bajo que llamas a veinte personas para salvar a una, sigues ganando: gastaste 400 en llamadas para no perder 400. A partir de ahí ya empiezas a perder, y ese es el número que hay que calcular.
Lo importante del ejercicio: ese cálculo no es técnico. Lo hace quien conoce el negocio, y si el proveedor lo decidió solo, lo decidió sin saber lo que cuesta cada error.
4. ¿Contra qué lo comparas?
Le pides a una IA que escriba las descripciones de tus 300 productos. Salen bien redactadas. ¿Cómo mides si el proyecto funcionó?
Acá está el problema entero de la tercera familia: no hay respuesta correcta contra la cual comparar.
Así que hay que medir otra cosa, y tiene que ser algo del negocio: cuánto tarda alguien en dejar una descripción lista comparado con antes, o si las fichas con descripción nueva venden más que las viejas.
Si nadie define eso al principio, a los tres meses la reunión es "está bonito pero no sé si sirve", y esa reunión no se gana con argumentos.
5. La demo que impresiona
Dos propuestas. Una: un asistente que conversa con tus clientes, se ve espectacular. Otra: un sistema que lee las 400 facturas del mes y las mete al sistema, no se ve nada. Mismo precio. ¿Cuál va primero?
La de las facturas, casi siempre, y por tres razones que ya tienes.
Ya pasó antes muchas veces y quedó registrado. El error es tolerable si alguien revisa lo dudoso. Y se mide sin discutir: horas de dos personas.
El asistente conversacional es de la tercera familia, donde medir es lo difícil, y además habla con clientes, donde equivocarse sí se nota fuera.
6. El tuyo
Piensa en una cosa de tu trabajo que te gustaría que se hiciera sola. ¿Qué tendría que salir del otro lado: un número, una etiqueta o un texto?
Si te sale rápido, ya tienes un proyecto planteado mejor que la mayoría.
Si no te sale, o si te salen dos respuestas, eso también es información: quiere decir que la idea todavía tiene dos cosas dentro, y conviene partirla antes de contársela a nadie 🐣
Lo que te llevas
- Tres familias: un número, una etiqueta, contenido nuevo.
- La que más plata mueve en empresas es la aburrida, la de las etiquetas.
- En la de etiquetas, el corte lo decide una persona del negocio, no la máquina.
- En la de generar no hay respuesta correcta, y por eso medir si sirve es el trabajo difícil.
- La pregunta que ordena todo: ¿qué sale del otro lado?
Comprueba que se entendió
Comprueba que lo tienes
Una clínica quiere un sistema que, al llegar un paciente a emergencias, diga a quién hay que atender primero. ¿De qué tipo es ese problema?
- Clasificación: el sistema pone a cada paciente en un grupo de urgencia
- Generación: el sistema crea una recomendación nueva
- Predicción de un número: el sistema calcula cuántos minutos puede esperar
- Ninguno, porque eso lo decide un médico y no una máquina
Ahora vamos a la familia que te trajo hasta aquí, la que conversa, y a la pregunta que todo el mundo hace: por qué inventa 🐥
Los términos que salen en este capítulo
Están todos en el glosario de IA, con su definición corta.