IA en la empresa: dónde ahorra tiempo hoy, y dónde no

Desde ChatGPT ningún tema ha entrado en las empresas tan rápido como la inteligencia artificial. Tras dos años de práctica se puede decir con sobriedad qué funciona.

Lo que ahorra tiempo de forma fiable

Lo que aún no se sostiene

Todo lo que sale fuera sin control. Un asistente que cita precios sin conocer la lista de precios actual causa daños. Igual las aplicaciones que entregan datos personales a servicios públicos: no solo es delicado, sino también difícil de justificar según la ley suiza de protección de datos.

La diferencia entre juguete y herramienta

Los proyectos que tienen éxito comparten tres rasgos: un único caso de uso claramente delimitado, contenidos propios verificados como base y una persona responsable. Los proyectos sin esos tres puntos se duermen a las tres semanas.

Cómo procedemos

Empezamos con la pregunta de qué tarea cuesta más tiempo en la empresa. De ahí nace un prototipo en pocas semanas que se prueba con datos reales en el día a día. Si se sostiene, lo desarrollamos como plataforma, con gestión de usuarios, registros y operación en Suiza o la UE. Si no se sostiene, ha costado poco.

Cuatro aplicaciones que han dado resultado en pymes

Primero, el asistente en la web que responde a partir de los contenidos propios y precalifica las consultas antes de que lleguen al buzón. Segundo, la preparación de datos de producto: de indicaciones técnicas nacen descripciones vendibles con la misma estructura. Tercero, traducciones a los idiomas nacionales que revisa una persona. Cuarto, el análisis de texto libre, por ejemplo respuestas de formularios que se clasifican automáticamente.

Lo que cuesta

Un prototipo claramente delimitado tiene un esfuerzo asumible. La operación continua depende del uso: un asistente con unos cientos de consultas al mes cuesta en tarifas de modelo menos que un almuerzo al día. Lo caro no es la técnica, sino los requisitos poco claros.

Protección de datos en concreto

La ley suiza revisada de protección de datos exige transparencia y vinculación a un fin. Para la IA eso significa: informar a los usuarios de que hablan con un asistente. No entregar datos especialmente sensibles a modelos públicos. Elegir procesamiento en Suiza o la UE cuando se trate de datos personales. Llevar registros y fijar plazos de borrado.

Cómo reconocer a un proveedor serio

Pregunta primero por el proceso, no por el modelo. Nombra límites. Muestra de dónde proceden las respuestas. Y construye de modo que también se pueda abandonar el sistema.