Preguntas sobre IA para negocios
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Respuestas a las preguntas que más se repiten antes de arrancar un proyecto de IA. Sin promesas de «IA mágica»: qué sabe hacer la tecnología, dónde están sus límites y cómo es la implantación en la práctica.
- ¿En qué se diferencia un asistente de IA a medida de ChatGPT?
- ChatGPT es un chat universal: no conoce tus normativas, precios ni procesos, y responde según conocimiento general. Un asistente a medida trabaja dentro de tu proceso: responde según tus documentos y datos, mantiene tu tono y tus reglas, se integra con el CRM, el helpdesk o la web, y pasa lo complejo a una persona. La diferencia no está en lo «inteligente» que sea el modelo, sino en la conexión con tu proceso y tus datos.
- ¿Qué es RAG explicado en palabras sencillas?
- RAG (retrieval-augmented generation, «generación aumentada por recuperación») es un esquema en el que la IA primero encuentra los fragmentos necesarios en tu base de conocimiento —documentos, normativas, correspondencia— y después responde apoyándose en ellos, no en la memoria general del modelo. Las respuestas quedan ligadas a tus fuentes y se pueden comprobar, y cuando actualizas los documentos el asistente responde de forma distinta sin necesidad de reentrenarlo.
- ¿Dónde se procesan los datos y se puede trabajar on-premise?
- En nuestras soluciones, la elección de modelo y proveedor está aislada tras un adaptador, así que la solución no queda atada a una sola nube: está previsto en la arquitectura pasar a otro proveedor o a un modelo local dentro del entorno del cliente (on-premise). Qué datos hacen falta, dónde se guardan y quién tiene acceso se fija antes de arrancar; en el piloto procuramos trabajar con datos anonimizados o el mínimo necesario.
- ¿Qué pasa si la IA se equivoca?
- Se tiene en cuenta en el proceso desde el principio. En todas nuestras demos e implantaciones se aplica el mismo patrón: la IA resuelve por su cuenta los casos claros, y pasa a una persona los dudosos y atípicos, sin adivinar. Acordamos la métrica de calidad antes de arrancar y la comprobamos con datos reales — así el error se convierte en una parte controlada del proceso, no en una sorpresa.
- ¿Cuánto dura un piloto y qué hace falta al principio?
- Normalmente de 2 semanas a 2 meses — el plazo depende de la complejidad del proceso, la disponibilidad de los datos y las integraciones. Al principio hacen falta: descripción del proceso y el objetivo del piloto, contacto del responsable, ejemplos de tratamiento correcto y, si las hay, exportaciones reales de datos. Antes de arrancar acordamos la métrica de éxito — con ella decidimos si pasar a producción.
- ¿Qué tareas no conviene delegar en la IA?
- Aquellas donde el coste del error es alto y no hay una persona en el proceso: decisiones finales sobre dinero, obligaciones legales o personas, respuestas sin margen de error, tareas sin datos con los que comprobar la calidad. La IA es fuerte donde hay mucho trabajo repetitivo y un criterio claro de «correcto»: clasificación, borradores, búsqueda en la base de conocimiento, análisis del flujo.
- ¿Qué experiencia tiene Strela Digital en proyectos de IA y ML?
- Trabajamos en desarrollo desde 2017, y el primer proyecto de ML para un cliente lo hicimos en 2021. Desde entonces hemos realizado 11 proyectos y productos de IA/ML para clientes, además de 10 soluciones internas y propias; en detalle, son 7 proyectos de cliente, 4 productos de cliente, 4 proyectos internos y 6 productos propios.
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