Interpretar no es decidir sin límites
Clasificar una petición escrita de distintas maneras no es lo mismo que comprobar si una fecha está dentro de plazo. La primera tarea puede requerir interpretación; la segunda puede resolverse con una regla.
Una respuesta generada por IA puede ser incorrecta aunque esté bien redactada. Conviene acotar las categorías, definir la salida esperada y comprobarla antes de utilizarla en otros sistemas.
Aplicaciones que se pueden valorar
Son posibilidades de diseño, sujetas al proceso y a las herramientas disponibles; no proyectos ya ejecutados.
- ClasificarProponer una categoría para una solicitud y derivar los casos ambiguos a una persona.
- ExtraerAyudar a localizar campos en un documento y validar su formato y coherencia antes de registrarlos.
- PrepararGenerar borradores y resúmenes que una persona pueda revisar, corregir y aprobar.
Integrar el paso con el resto del trabajo
El resultado de un modelo no completa por sí solo un proceso. Puede ser necesario trasladarlo a una ficha, adjuntarlo a una tarea o enviarlo a revisión. La conexión depende de las posibilidades reales de cada aplicación.
Separar interpretación, comprobaciones y ejecución facilita revisar qué ocurrió. El sistema no debería tener acceso a más datos o acciones de los necesarios.
Probar con casos representativos
Una demostración con un documento perfecto no basta. Las pruebas deben incluir entradas incompletas, formatos diferentes y situaciones que el sistema no debería resolver por su cuenta.
La evaluación puede comprobar si una categoría es correcta, si faltan campos o si un resumen omite una condición importante. Necesita ejemplos revisados por alguien que conozca el trabajo.
Acordar datos y control
Antes de utilizar una herramienta externa hay que conocer qué información recibe y bajo qué condiciones la trata. Para una primera prueba conviene usar datos ficticios o anonimizados.
El alcance de una posible implantación debe indicar para qué se usará la IA, qué tareas quedan fuera y quién aprueba sus resultados. Esa decisión precede a la elección de una solución.
Preguntas frecuentes
¿Se puede garantizar que la IA no se equivoca?
No. Hay que diseñar comprobaciones y excepciones según las consecuencias de un error. Algunas decisiones deben permanecer bajo control humano.
¿Hay que enviar todos los documentos a un modelo?
No. Primero se determina qué datos necesita cada paso. Una regla o una función del programa actual puede resolver tareas sin IA.
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