Tu operación manual, automatizada con IA

La IA funciona bien en tareas repetitivas con patrones claros: clasificación de documentos, extracción de datos de facturas, forecasting de demanda, validación de inputs, detección de fraude. No funciona bien donde se necesita criterio humano puro: negociación B2B, atención emocional a clientes enojados, decisiones estratégicas con información incompleta. La regla es simple: si un analista junior lo podría hacer siguiendo reglas, la IA lo puede automatizar.

Depende del tipo de modelo. Para clasificación con modelos pre-entrenados (OCR, GPT-4, Claude), con pocos ejemplos (10-50) ya se obtiene precisión >85%. Para modelos predictivos custom (forecasting, scoring de riesgo) se necesita más historial: idealmente 2-3 años de datos transaccionales. Cuando no hay suficientes datos, usamos técnicas híbridas: reglas de negocio + modelos generales.

Un piloto inicial (1 proceso, 1 caso de uso) va entre 40 y 100 UF. Una implementación completa con varios procesos, integración con el ERP y mejora continua parte en 150 UF y escala según complejidad. El ROI es rápido cuando se elimina trabajo manual repetitivo: típicamente 3-6 meses en procesos que hoy consumen 15+ horas semanales.

Usamos lo que tenga más sentido para el caso. Para tareas generales (clasificación, resumen, extracción) los modelos frontier como GPT-4 y Claude son rápidos de implementar y muy precisos. Para casos donde la data es sensible o el volumen alto, usamos modelos open source (Llama, Mistral) corriendo en infraestructura controlada. Siempre explicamos la trade-off antes de decidir.

Es la primera pregunta que hacemos antes de elegir el modelo. Si tus datos son sensibles (información de clientes, datos financieros, contratos), no los enviamos a APIs externas. Usamos modelos open source en infraestructura propia o en Azure/AWS con compliance Ley 21.719. Toda la arquitectura queda documentada para auditoría.

Ninguna IA se deja sola en decisiones críticas. Diseñamos los flujos con human-in-the-loop: la IA procesa y propone, un humano valida antes de ejecutar. Con el tiempo y medición de precisión (tracking de errores), se puede ir aumentando la autonomía en los casos donde la IA demuestra >98% de precisión. Para todo lo demás, la supervisión se mantiene.