Cómo empezar con IA en una empresa: elegí un problema antes que una herramienta

Primero, describí el trabajo que querés mejorar

Una empresa puede empezar comprando herramientas y terminar sin cambiar su forma de trabajar. La pregunta que prefiero hacer es otra: ¿qué tarea se repite, quién la hace y qué le impide resolverla mejor? Esa descripción obliga a hablar del negocio.

Tomemos la comparación de cotizaciones. El resultado útil no es un resumen elegante. Es poder ver productos equivalentes, cantidades, plazos y condiciones, e identificar qué información falta para tomar una decisión. Si no definimos eso antes, es difícil evaluar lo que devuelve la IA.

Un primer ejercicio: comparar proveedores

1. Elegí documentos que puedas usar. Reuní las cotizaciones y las condiciones relevantes para esa compra.
2. Definí el formato de salida. Por ejemplo, una tabla con producto, cantidad, moneda, plazo y referencia al documento de origen.
3. Hacé explícita la incertidumbre. Pedí que los campos ausentes queden marcados y que no se mezclen condiciones de proveedores distintos.
4. Revisá el resultado. Una persona contrasta los datos con los originales antes de decidir.

Este es un ejemplo de práctica, no un resultado atribuido a un cliente. Es también el tipo de problema comercial que abordamos en mi curso de IA para empresas.

¿Cómo saber si el primer uso sirve?

Medí el proceso completo: preparación, generación, revisión y correcciones. Compará cuánto trabajo requería antes, cuántos errores aparecen y si la salida ayuda a decidir. Un borrador rápido que exige una revisión más larga puede no representar una mejora.

Repetí el ejercicio con documentos diferentes. Un resultado bueno en una única prueba no alcanza para entender en qué condiciones funciona. Registrá también los casos que fallan: ahí aparecen reglas que todavía no estaban claras.

¿Cuándo dar el siguiente paso?

Cuando el equipo puede explicar qué hace la herramienta, de dónde obtiene la información y quién valida la salida, tiene una base para ampliar el alcance. Puede convertir el pedido en una instrucción reutilizable o estudiar una integración. Si cada intento depende de improvisar, conviene ordenar primero ese trabajo.

La experiencia se acumula cuando dejamos algo aprendido en el proceso. En mi trabajo con IA, esa continuidad me interesa tanto como la herramienta que usamos. El paso siguiente es entender qué necesita un agente para participar de una operación real.