Cuándo un proyecto de IA vale la pena (y cuándo no)

Después de varias rondas de proyectos en empresas medianas, el criterio que mejor predice si una iniciativa de IA va a aportar valor no es técnico. Es la naturaleza del proceso elegido. Hay procesos que son buenos candidatos y otros que, sencillamente, no.

Buenas candidaturas

• Procesos repetitivos con un patrón identificable y volumen suficiente como para que mejorar un porcentaje sea relevante.
• Tareas donde el cuello de botella es leer, redactar, clasificar o resumir, no decidir bajo ambigüedad.
• Procesos en los que ya hay datos limpios o se puede llegar a tenerlos con una inversión razonable.
• Tareas donde el coste de un error es contenido y la corrección es posible.

Malas candidaturas

• Procesos críticos con tolerancia cero al error y sin posibilidad de revisión humana.
• Tareas donde el experto humano usa intuiciones difíciles de explicar o datos no documentados.
• Procesos con volumen anecdótico, donde la inversión nunca se va a amortizar.
• Procesos rotos: si el flujo manual está mal definido, la IA solo va a automatizar el caos.

Una pregunta que ahorra meses

Antes de aprobar un proyecto, la pregunta más útil es: si este sistema acertara la mayor parte de las veces, ¿qué pasaría con la minoría restante? Si la respuesta es que lo revisa un humano y no es grave, el proyecto suele tener sentido. Si la respuesta es que alguien sale perjudicado, conviene rediseñar el proyecto antes de empezar, o simplemente no hacerlo.

Una observación incómoda

En los proyectos donde trabajamos, el principal motivo por el que un proyecto no vale la pena no es la tecnología. Es que el problema elegido no era el problema más importante de la empresa. La IA no convierte un proceso secundario en estratégico. Solo lo hace más barato. Y un proceso secundario más barato es menos relevante de lo que parece.

Antes de elegir el caso de uso, conviene preguntarse cuál es el proceso que, si funcionara mejor, cambiaría una métrica importante del negocio. Esa pregunta filtra mejor que cualquier matriz de priorización elaborada.