Integrar inteligencia artificial en una empresa no consiste en dar a todo el equipo acceso a un chat. Consiste en que capacidades como interpretar una petición o localizar un documento pasen a formar parte de procesos que ya existen. El modelo es solo una pieza: también debe acceder a los datos correctos, integrarse con tus sistemas y ofrecer trazabilidad de lo que hace.

Empiezo por el objetivo del usuario

Lo primero es definir qué debe conseguir quien lo va a utilizar. No es lo mismo consultar un procedimiento interno que preparar una modificación en un sistema de gestión. Lo primero requiere fuentes fiables y control de accesos. Lo segundo exige, además, validar los datos y disponer de permisos de escritura en otro sistema.

Esa diferencia determina toda la arquitectura. Empezar por la tecnología conduce a construir componentes que la primera versión no necesitaba.

La arquitectura habitual

Normalmente hay un punto de entrada donde la persona formula su petición, un servicio propio que aplica las reglas de negocio, las integraciones con tus aplicaciones y el proveedor del modelo. Si el sistema debe consultar documentación, hay que procesarla e indexarla para la búsqueda.

En un asistente de consulta interna, por ejemplo, el recorrido consiste en recibir la pregunta, comprobar a qué puede acceder ese usuario, recuperar los documentos pertinentes y responder citando la fuente de cada dato. Cada paso tiene sus propios modos de fallo y conviene definir quién responde de cada uno.

Dónde se procesan los datos y quién lo mantiene

Hay que decidir dónde se procesa y almacena la información, quién gestiona los accesos y qué condiciones ofrece cada proveedor. Comparo las opciones según las necesidades reales de la empresa y su coste de mantenimiento, no según la tendencia del momento.

También hay que prever actualizaciones, copias de seguridad cuando proceda, alertas y el procedimiento ante incidencias. Que algo funcione en una demostración no significa que esto esté resuelto, y es precisamente lo que suele quedar fuera.

Una primera versión verificable

Antes de construir, reúno un conjunto de casos reales de la operativa y acordamos la respuesta esperada en cada uno. Incluyo deliberadamente peticiones incompletas y situaciones en las que un servicio externo no responde.

Esa batería de pruebas permite comprobar si la primera versión cumple su objetivo y repetirse cada vez que cambian el modelo o las instrucciones.

Si estás valorando incorporar IA a algún área de tu empresa, aquí explico cómo trabajo o agendamos una reunión y lo analizamos con tu caso.