7 preguntas que hacer al elegir un software de inteligencia artificial

El software de inteligencia artificial empresarial es el que responde preguntas, prepara informes o ejecuta un proceso sobre los datos propios de la empresa, y cuyos resultados están sujetos a reglas de autorización, exactitud y control. Esta definición es importante, porque una herramienta de chat de uso general y un sistema que toca los datos de su empresa no tienen el mismo nivel de riesgo.

Las demos se parecen: una respuesta fluida, una pantalla elegante. La diferencia se marca en la cara invisible de la demo. Las siete preguntas siguientes son un marco que puede llevar a la reunión de evaluación, con cualquier proveedor con el que trabaje.

Siete preguntas para el proveedor

1. ¿A qué pregunta de negocio va a responder? “Usemos inteligencia artificial” no es un objetivo. El objetivo es una pregunta con un punto de decisión claro, por ejemplo: “¿en qué punto estamos de nuestro objetivo de ventas este mes?”. Elegir producto antes de concretar la pregunta es prematuro, porque de la pregunta salen los datos que hacen falta y con qué permisos.
2. ¿A qué fuentes de datos se conecta y cuál está lista hoy? Parta de la base de que no todas las fuentes de la lista del proveedor tienen la misma madurez. Pida que separe lo que ya está listo de lo que se montará en el marco de un proyecto.
3. ¿Cómo accede a los datos? ¿Es de solo lectura o puede modificar los datos? ¿La inteligencia artificial escribe consultas libres o solo se ejecutan herramientas definidas?
4. ¿Quién calcula la cifra? Un modelo de lenguaje habla con fluidez, pero si produce números puede equivocarse. Busque una estructura en la que el sistema calcule los porcentajes y los totales y el modelo se limite a transmitirlos. Esta distinción determina con qué respaldo llega a la mesa una cifra que se usará en una reunión de dirección.
5. ¿Quién verá qué y adónde van los datos? ¿Se pueden definir los permisos por usuario? Pregunte por escrito por qué servicios pasan los datos y dónde se procesan; la respuesta “es seguro” no basta.
6. ¿Cómo se detecta una respuesta incorrecta? Averigüe quién controlará el resultado, en qué paso interviene la aprobación humana y cómo se medirá la calidad con el tiempo. Si no se ofrece ningún método para verificar el resultado de la inteligencia artificial, el riesgo recae por completo en usted.
7. ¿Se dice con claridad qué está listo y qué es un proyecto? Esta pregunta es la que más muestra la honestidad del proveedor. Es difícil trabajar mucho tiempo con un proveedor que presenta como listo lo que no lo está; la respuesta “en el marco de un proyecto” no es una mala noticia, sino una respuesta clara.

Tres señales a las que prestar atención durante la demo

• ¿Los datos son de ejemplo o reales? Una demo con datos de ejemplo muestra la interfaz del producto, no los problemas de sus datos. Si es posible, pida una prueba en una fuente parecida a la estructura de sus propios datos.
• ¿La respuesta es coherente cuando se hace la misma pregunta con otras palabras? Los directivos no hacen la pregunta con frases estereotipadas como las de la demo. “¿Cómo van las ventas?” y “¿cuánto hemos vendido hoy?” deberían dar el mismo resultado.
• ¿Se puede preguntar de dónde sale la cifra? Si no puede seguir de qué datos y con qué cálculo sale una cifra, resulta difícil tomar decisiones con ella.

¿Cómo responde YazSis a estas preguntas?

IA empresarial (Fero) es el asistente que le permite hacer preguntas, por voz o por escrito, sobre sus datos de ventas, presupuesto, envíos, pedidos y stock. La respuesta a las siete preguntas es esta:

• Pregunta de negocio: preguntas de dirección como el objetivo de ventas, los representantes por debajo del objetivo, el estado del presupuesto, los envíos con retraso o el stock crítico.
• Fuente: la fuente lista hoy es MySQL. SQL Server, PostgreSQL, REST API, Logo, SAP, Odoo y Excel se tratan en el marco de un proyecto.
• Acceso: se conecta a la base de datos de la aplicación solo con una cuenta con permiso de lectura; los datos no se pueden modificar. La inteligencia artificial no escribe SQL; solo se ejecutan herramientas de negocio definidas.
• Cifras: los KPI, porcentajes y diferencias se calculan en el back-end; el modelo no puede decir un número que no esté en el resultado de la herramienta.
• Pantallas: el dashboard se construye solo con componentes aprobados; la inteligencia artificial no genera código.

Fero no es un chatbot ni una pantalla de informes ya preparados: cada pregunta se convierte en una respuesta y una pantalla específicas para esa pregunta. Las preguntas de seguimiento conservan el contexto; cuando dice “muestra los cinco primeros” o “muéstralo por representante”, la pantalla no se reinicia, sino que se actualiza sobre el mismo tema o baja al detalle.

Si la necesidad de inteligencia artificial aún no está clara

En algunas empresas, la verdadera cuestión no es elegir un producto, sino determinar dónde generará valor la inteligencia artificial. No todos los procesos necesitan inteligencia artificial; a veces basta un informe periódico o un flujo de trabajo sencillo. Si el ámbito de uso no está claro, nuestro enfoque tiene cuatro pasos:

• Acote los datos: defina la fuente de datos correcta y el permiso de acceso.
• Valide el uso: haga coincidir la oportunidad con un problema de negocio real y un punto de decisión.
• Conéctelo al flujo: vincule el resultado al flujo de trabajo, a la aprobación o al informe existentes.
• Supervise y mejore: mida la calidad y mantenga el control humano y el ciclo de retroalimentación.

El ámbito de uso también se elige en este marco: asistente de conocimiento corporativo, análisis de documentos, estructuras de agentes controlados, informes inteligentes, detección de anomalías o automatización de flujos de trabajo. Cuál generará valor se determina evaluando conjuntamente el acceso, la calidad de los datos, la posibilidad de auditoría y el resultado de negocio.

Una buena demo de inteligencia artificial muestra lo fluida que es la respuesta; un buen sistema de inteligencia artificial muestra por qué la cifra es correcta.

Lleve estas siete preguntas por escrito a la reunión de evaluación y anote la respuesta a cada una. Para más detalles sobre Fero, consulte IA empresarial; para descubrir los ámbitos de uso, la página de inteligencia artificial.