Responsable del caso de uso
Una persona con nombre responde de cada uso: autoriza el alcance, revisa las salidas y puede detenerlo.
IA aplicada
Inteligencia artificial sobre procesos que ya se entienden
La IA no arregla una operación desordenada: la acelera, incluidos sus errores. Por eso la aplicamos después de haber ordenado el proceso y definido quién responde del resultado.
- No implantamos sistemas que tomen decisiones de forma autónoma sobre clientes, personas, pagos o contratos.
- No garantizamos resultados, ahorros ni porcentajes de mejora derivados del uso de un modelo.
- No introducimos herramientas cuya salida la empresa no pueda comprobar ni explicar.
Gobernanza
Gobernanza: quién decide y con qué reglas
Antes de la primera prueba se escribe cómo se gobierna el uso de la IA en la empresa. Sin esas reglas, cualquier despliegue queda a criterio individual.
Política de uso escrita
Qué herramientas están permitidas, para qué tareas, con qué datos y qué está expresamente prohibido.
Criterio de parada
Se define de antemano qué señales obligan a suspender el uso y quién puede hacerlo sin pedir permiso.
Revisión periódica
El uso de IA entra en la agenda de gestión con la misma frecuencia que cualquier otro riesgo operativo.
Supervisión
Supervisión humana
La IA prepara trabajo; la decisión sigue siendo de una persona. El nivel de supervisión se ajusta al impacto del caso, y nunca desaparece en los casos que afectan a terceros.
- Revisión previa obligatoria cuando la salida llega a un cliente, a un proveedor o a un registro contable.
- Muestreo periódico documentado en tareas internas de bajo impacto.
- Instrucción explícita al equipo de que puede rechazar cualquier salida sin justificarla técnicamente.
- Registro de las correcciones humanas, porque son la mejor fuente de mejora del caso de uso.
Privacidad
Privacidad y tratamiento de datos
- Clasificación previa de la información: qué es pública, interna, confidencial y personal.
- Minimización: solo entra en la herramienta el dato necesario para la tarea.
- Prohibición explícita de introducir datos personales o confidenciales en herramientas no autorizadas.
- Revisión de las condiciones del proveedor en cuanto a conservación y uso de la información enviada.
- Preferencia por trabajar con datos anonimizados o de ejemplo durante las pruebas.
Trazabilidad
Trazabilidad
Un uso de IA que no se puede reconstruir no se puede auditar ni mejorar. Dejamos constancia suficiente para responder a tres preguntas: qué se pidió, qué respondió y quién lo aprobó.
- Registro del caso de uso: finalidad, herramienta, datos utilizados y responsable.
- Conservación de las instrucciones y de las salidas relevantes según el impacto del caso.
- Constancia de la revisión humana y de las modificaciones aplicadas antes de dar efecto a la salida.
- Control de versiones de las instrucciones, para saber qué cambió cuando el resultado cambia.
Criterios
Selección de casos de uso
No todo caso es apto. Aplicamos los mismos criterios a todos y descartamos sin coste cuando alguno no se cumple.
- Proceso estable
- La tarea se hace hoy de forma repetible y descrita.
- Dato disponible
- Existe la información necesaria y se puede usar legítimamente.
- Salida verificable
- Una persona puede comprobar si el resultado es correcto.
- Impacto acotado
- Un error se detecta y se revierte sin daño relevante.
- Frecuencia suficiente
- La tarea se repite lo bastante para justificar el trabajo.
- Responsable disponible
- Hay alguien dentro que puede revisar y decidir.
Cuándo decimos que no
- El proceso cambia cada semana o depende de excepciones constantes.
- El resultado no se puede comprobar antes de que tenga efecto.
- Requiere datos personales o confidenciales sin base para tratarlos.
- La decisión implicada exige responsabilidad profesional o legal humana.
Criterio
Cómo la aplicamos
Primero el proceso
Antes de automatizar se define la entrada, la salida y el criterio de calidad. Sin eso no hay forma de saber si el modelo ayuda.
Con persona responsable
Toda salida de un modelo que afecte a un cliente, a un pago o a una decisión relevante tiene revisión humana identificada.
Alcance acotado
Se empieza por un caso pequeño, medible y reversible, no por una plataforma transversal.
Datos bajo control
Se define qué información puede entrar en una herramienta externa y qué información no sale de la empresa.
Aplicación
Usos frecuentes en empresas pequeñas y medianas
Documentación operativa
Redactar y mantener instrucciones de trabajo a partir de lo que el equipo ya explica de viva voz.
Preparación de información
Ordenar, resumir y clasificar textos, correos o informes para que la dirección lea menos y decida mejor.
Atención y respuesta
Borradores de respuesta a consultas repetidas, siempre revisados antes de salir.
Análisis de datos existentes
Explorar información que la empresa ya tiene para detectar concentraciones, desviaciones y repeticiones.
Apoyo a la mejora continua
Agrupar incidencias y reclamaciones por causa para priorizar dónde intervenir.
Transparencia
Límites que explicamos antes de empezar
- Un modelo puede producir información incorrecta con apariencia correcta.
- La calidad depende de la información disponible en la empresa.
- Automatizar un proceso mal definido multiplica el problema.
- No sustituye la responsabilidad legal ni la decisión de la dirección.
Siguiente paso
Empiece por saber dónde está su empresa
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