IA práctica para productos del mundo real
Añadir IA a un producto es fácil de demostrar y difícil de hacer bien. Un modelo que impresiona en una reunión puede acabar molestando a la gente un martes por la tarde. La diferencia rara vez está en el modelo. Está en todo lo que lo rodea.
Empieza por una tarea, no por una tecnología
Las funciones de IA más sólidas eliminan un paso tedioso de algo que la gente ya hace: sacar campos de un documento, redactar una primera respuesta, encontrar la página correcta en un manual largo. Si no puedes describir la tarea sin usar la palabra IA, da un paso atrás y busca primero la tarea.
Cuenta con que se equivocará
Los modelos cometen errores, y los cometen con total seguridad. Por eso la pregunta útil no es "¿cuál es su precisión?", sino "¿qué pasa cuando se equivoca?". Un borrador erróneo que revisa una persona sale barato. Una acción errónea ejecutada de forma automática puede salir cara. Ajusta el grado de automatización al costo de un error.
Pruébala como cualquier otra función
Reúne ejemplos reales, escribe cómo es una buena respuesta y ejecútalos cada vez que cambies un prompt o un modelo. Sin esto vas a ciegas, y los cambios pequeños irán empeorando las cosas sin que te des cuenta.
Qué buscamos antes de lanzar
- Una persona puede ver, corregir o deshacer lo que hizo la IA
- Los usuarios saben con claridad cuándo un contenido fue generado
- Los datos privados solo van adonde se les permite ir
- Hay un conjunto de ejemplos reales con los que probar
- El producto sigue funcionando cuando el modelo va lento o no está disponible
Tratada así, la IA deja de ser la función estrella y se convierte en lo que debería ser: una parte discreta del producto que le ahorra tiempo a la gente.
