¿Cómo plantear un primer proyecto de IA con los datos de tu empresa?

¿Por qué empezar pequeño?

Un proyecto de este tipo casi nunca se alarga por la parte técnica, sino por conseguir los permisos de lectura de cada programa, ponerse de acuerdo en qué significa cada dato y limpiar duplicados. Cada programa que se suma multiplica esas conversaciones. Con dos programas hay una correspondencia de clientes que revisar; con cinco, hay diez.

Un primer proyecto pequeño también tiene una ventaja menos evidente: tu equipo aprende a preguntar y a comprobar las respuestas con algo que conoce bien. Esa costumbre es la que luego hace que el sistema se use.

¿Cómo elegir el área por la que empezar?

No hay un área mejor que otra en general. Hay señales que indican que un área es buena candidata:

• Hay preguntas que se repiten cada semana y que hoy alguien responde cruzando exportaciones a mano.
• La información está sobre todo en uno o dos programas, no repartida en diez sitios.
• Hay una persona que conoce bien esos datos y tiene ganas de participar.
• Los datos no son de los más delicados. Empezar por nóminas o expedientes de salud añade revisiones que no hacen falta para aprender.
• Una respuesta equivocada se detectaría pronto, porque alguien conoce las cifras de memoria.

Si dudas entre dos áreas, elige la que tenga a la persona más implicada. Alguien que conoce bien los datos y quiere que esto salga compensa casi cualquier dificultad técnica; un área perfecta sin nadie que valide las definiciones se queda parada en la primera duda.

Las preguntas deciden el alcance

Escribe las preguntas que se hacen en el día a día, quién las hace y cómo se responden hoy. Al lado de cada una, apunta en qué programa está la información. Lo que no aparezca en esa lista no hace falta conectarlo todavía.

¿Qué dejar fuera a propósito?

En un primer proyecto suele convenir aparcar estas cosas, que siempre se pueden añadir más adelante:

• Los datos de personal y cualquier información especialmente delicada.
• Los buzones de correo completos, que mezclan de todo.
• Carpetas de documentos con muchas versiones y borradores sin ordenar.
• Programas sin una forma autorizada de entrar, que exigen resolver antes el acceso.
• Cualquier idea de que la IA cree pedidos o modifique registros: la vía de consulta solo lee, y escribir sería otro proyecto.

¿Cómo sabrás si ha ido bien?

Conviene decidirlo antes de empezar, no al final. Unos criterios sencillos sirven más que una promesa de ahorro difícil de medir:

• Las preguntas de la lista se responden bien en las pruebas, con la cifra que calculó a mano quien conoce los datos.
• Cuando no hay datos, el sistema lo dice en lugar de inventar.
• Nadie ve lo que no le corresponde.
• Las personas que hacían esas preguntas las hacen ahora en la pantalla de preguntas, sin pedírselas a otro compañero.

Si alguno de estos puntos falla, mejor descubrirlo en una primera fase, con poco en juego, que más adelante.

Y después, ¿cómo se amplía?

Sobre lo que ya funciona. Las definiciones acordadas, los perfiles y la correspondencia de clientes se reutilizan, así que la segunda fase cuesta menos esfuerzo que la primera. Se añade un programa o un área nueva, se acuerdan sus definiciones, se prueban sus preguntas y se suman a la misma instalación. La IA, la cuenta y la pantalla de preguntas siguen siendo las mismas.

Tras la primera fase sabrás también cuánto pregunta tu equipo en realidad, qué tipo de preguntas se repiten y cuánto se consume en tu cuenta de IA. Con esa información es mucho más fácil decidir la segunda fase que hacer cábalas antes de empezar.