Inteligencia artificial para empresas
Probamos si la inteligencia artificial puede ahorrar tiempo en una tarea concreta
Realizamos pruebas controladas con muestras pequeñas para medir resultados, identificar errores y conocer los costos antes de recomendar una implementación mayor.
La inteligencia artificial no sustituye automáticamente un proceso ni elimina la necesidad de revisión humana.
¿Qué tipo de tareas podemos evaluar?
La IA puede ser útil cuando una persona necesita revisar, clasificar, buscar o preparar grandes cantidades de texto y documentos. Primero debemos confirmar que el problema realmente necesita esta tecnología.
Extraer información
Identificar campos específicos dentro de documentos, como fechas, referencias, categorías o datos autorizados.
Clasificar documentos
Separar documentos o mensajes según categorías previamente definidas, conservando una revisión humana.
Preparar resúmenes
Generar una primera síntesis de información extensa para que una persona pueda revisarla y corregirla.
Buscar información
Facilitar consultas sobre un conjunto autorizado de documentos, mostrando las fuentes utilizadas cuando sea posible.
Preparar borradores
Generar una primera versión de respuestas, descripciones o documentos que después debe revisar una persona.
Detectar información pendiente
Ayudar a identificar documentos incompletos, campos faltantes o casos que requieren revisión adicional.
La viabilidad depende del tipo de información, calidad de los documentos, cantidad de ejemplos, nivel de precisión requerido y riesgos del proceso.
Primero comprobamos si existe una alternativa más sencilla
Antes de proponer inteligencia artificial, revisamos si el problema puede resolverse mejor mediante:
- Reglas claras.
- Un formulario.
- Validaciones.
- Una búsqueda tradicional.
- Plantillas.
- Filtros.
- Organización de información.
- Automatización convencional.
- Una función dentro de una herramienta existente.
- Capacitación o mejora del proceso.
Si una opción más sencilla es suficiente, no recomendamos utilizar IA.
¿Qué es un piloto de inteligencia artificial?
Es una prueba pequeña y limitada que permite responder preguntas antes de hacer una inversión mayor.
El piloto debe definir:
- Una tarea concreta.
- Una muestra controlada.
- Información ficticia o autorizada.
- Resultado esperado.
- Forma de medirlo.
- Persona responsable de revisar.
- Tipos de error importantes.
- Reglas de privacidad.
- Costo de uso.
- Alternativa manual.
- Criterio para continuar o detener.
El objetivo del piloto no es demostrar que la IA siempre funciona; es obtener evidencia para tomar una decisión.
¿Cómo realizamos una prueba?
Definimos la tarea
Elegimos una actividad específica que pueda describirse, probarse y compararse.
Revisamos riesgos e información
Confirmamos qué datos se utilizarán, quién los autoriza y si contienen información personal, confidencial o regulada.
Preparamos una muestra
Seleccionamos ejemplos representativos, incluyendo casos sencillos, difíciles y situaciones donde el resultado puede fallar.
Definimos cómo medir
Acordamos qué se considera correcto, qué errores son aceptables y cuáles impedirían utilizar la solución.
Construimos la prueba
Configuramos una solución limitada para ejecutar la tarea con la muestra autorizada.
Revisamos los resultados
Una persona comprueba respuestas correctas, errores, información inventada, omisiones y casos dudosos.
Calculamos el costo
Estimamos consumo por documento, consulta o tarea, además de operación, mantenimiento y revisión humana.
Tomamos una decisión
Recomendamos continuar, ajustar, utilizar otra alternativa o detener la idea.
Una demostración atractiva no es suficiente
Para saber si una prueba es útil necesitamos registrar resultados.
Indicadores posibles:
- Casos procesados.
- Resultados correctos.
- Resultados parcialmente correctos.
- Errores.
- Información omitida.
- Información inventada.
- Casos que necesitan revisión.
- Tiempo del proceso manual.
- Tiempo con apoyo de IA.
- Tiempo dedicado a revisión humana.
- Costo por documento o consulta.
- Frecuencia de excepciones.
- Nivel de riesgo de los errores.
No prometemos precisión total ni porcentajes de ahorro sin medir una muestra representativa.
La decisión final continúa en manos de una persona
Las respuestas de un sistema de IA pueden contener errores, interpretaciones incorrectas o información que parece convincente pero no es verdadera.
Por eso, el piloto debe indicar:
- Quién revisa los resultados.
- Qué debe comprobar.
- Qué información no puede aprobar automáticamente.
- Qué errores deben escalarse.
- Qué ocurre cuando el sistema no está seguro.
- Cómo se conserva la alternativa manual.
- Qué decisiones requieren autorización.
NexGio no ofrece decisiones críticas completamente autónomas mediante inteligencia artificial.
No se utilizan datos de la empresa sin autorización
- Trabajar con datos ficticios cuando sea posible.
- Utilizar solamente información autorizada.
- Identificar datos personales o confidenciales.
- Evitar enviar información sensible a cuentas gratuitas personales.
- Revisar condiciones de los proveedores.
- Conocer dónde se procesa la información.
- Limitar la cantidad de datos utilizados.
- Separar información de diferentes clientes.
- Proteger claves y accesos.
- Definir conservación y eliminación.
- Registrar servicios externos.
- Informar costos por consumo.
Los proyectos con información personal, legal, médica, financiera o altamente confidencial pueden requerir revisión jurídica, controles adicionales o una solución distinta.
La IA también tiene costos de operación
Además del desarrollo inicial, una solución puede generar costos por:
- Documentos procesados.
- Cantidad de texto.
- Consultas.
- Almacenamiento.
- Búsqueda.
- Proveedor de IA.
- Alojamiento.
- Integraciones.
- Revisión humana.
- Monitoreo.
- Corrección de errores.
- Mantenimiento.
- Cambios en los modelos o servicios.
El costo del piloto y los servicios externos se presentan por separado antes de comenzar.
Ejemplos de pilotos que podemos evaluar
Clasificación de documentos
Situación: una persona revisa documentos y los separa manualmente en categorías. Piloto: utilizar una muestra autorizada, comparar la clasificación automática con la humana y registrar errores.
Extracción de campos
Situación: el equipo copia datos específicos desde documentos hacia una hoja. Piloto: extraer campos definidos y comprobar cuántos resultados son correctos, incompletos o necesitan revisión.
Búsqueda en documentos
Situación: encontrar una respuesta requiere abrir y revisar varios archivos. Piloto: consultar un conjunto limitado de documentos y comprobar si las respuestas corresponden con las fuentes.
Preparación de borradores
Situación: una persona utiliza información repetitiva para preparar respuestas o documentos. Piloto: generar borradores, medir el tiempo de revisión y registrar los cambios necesarios antes de utilizarlos.
Ejemplos demostrativos con información ficticia o autorizada. No representan clientes ni resultados reales.
Casos donde no recomendamos IA inicialmente
- La tarea puede resolverse con reglas sencillas.
- No existe información suficiente para probar.
- Nadie puede revisar los resultados.
- Un error podría causar una decisión crítica.
- Se necesita precisión absoluta.
- No existe autorización para utilizar los datos.
- El costo por uso supera el beneficio esperado.
- El proceso todavía no está definido.
- La empresa no puede conservar una alternativa manual.
- La solución depende de cuentas gratuitas personales.
- Se espera que el sistema decida sin supervisión.
- Se pretende reemplazar una obligación profesional o legal.
¿Qué puede entregar un piloto?
Dependiendo del alcance:
- Descripción de la tarea.
- Muestra utilizada.
- Reglas de autorización.
- Prototipo limitado.
- Casos de prueba.
- Resultados.
- Registro de errores.
- Ejemplos correctos e incorrectos.
- Tiempo observado.
- Costos estimados.
- Riesgos.
- Recomendación.
- Alternativas.
- Decisión de continuar, ajustar o detener.
El piloto no incluye automáticamente una implementación productiva completa.
Preguntas frecuentes
¿La inteligencia artificial puede equivocarse?
Sí. Puede omitir información, interpretarla de forma incorrecta o generar una respuesta falsa que parece convincente. Por eso medimos errores y mantenemos revisión humana.
¿Puede trabajar con documentos de mi empresa?
Solamente después de revisar autorización, privacidad, sensibilidad y condiciones del proveedor. Siempre que sea posible comenzamos con información ficticia o anonimizada.
¿Garantizan un porcentaje de precisión?
No antes de probar una muestra representativa. El objetivo del piloto es medir los resultados reales y decidir si son suficientes para la tarea.
¿Puede tomar decisiones automáticamente?
No ofrecemos decisiones críticas completamente autónomas. Las personas deben conservar el control y revisar los resultados importantes.
¿Es lo mismo que automatizar un proceso?
No siempre. Muchas automatizaciones utilizan reglas y validaciones sin IA. Primero revisamos cuál alternativa es más sencilla y confiable.
¿El piloto ya es la solución final?
No. Es una prueba limitada. Si los resultados son adecuados, se prepara una propuesta separada para una implementación productiva.
¿Cuánto cuesta utilizar IA después?
El diagnóstico inicial tiene un precio de referencia desde $6,500 MXN. El costo del piloto depende del proveedor, volumen, tamaño de documentos, consultas, almacenamiento, revisión humana y mantenimiento — el diagnóstico incluye una estimación antes de avanzar.
¿Pueden usar una cuenta gratuita?
No para información sensible o productiva. Deben revisarse condiciones, privacidad, propiedad de la cuenta y costos antes de utilizar un servicio.
¿Pueden crear un chatbot?
Podemos evaluar el objetivo, información, riesgos y volumen. Un chatbot no se recomienda automáticamente si una página clara, buscador o formulario puede resolver mejor la necesidad.
¿Tienes una tarea que podría apoyarse con inteligencia artificial?
Cuéntanos qué información se revisa, qué resultado esperas, quién lo validaría y qué ocurriría si la respuesta fuera incorrecta.
Consultar un piloto de IAComenzamos con una prueba pequeña antes de recomendar una implementación mayor.