Inteligencia artificial aplicada a problemas reales
La mejor manera de entender EnterpriseThinking no es explicar qué puede hacer la inteligencia artificial.
Es observar qué ocurre cuando empezamos por un problema real de una empresa.
Los casos que presentamos aquí no comienzan con una herramienta.
Comienzan con una operación, una decisión, una fricción o una pregunta que necesitaba ser mejor construida.
Del problema al sistema
Cada organización es distinta.
Por eso no partimos de una solución predeterminada.
Analizamos el problema, la información disponible, las personas que participan, las decisiones que deben tomarse y el proceso donde ocurre el trabajo.
Después determinamos qué papel puede desempeñar la inteligencia artificial.
Problema → Información → Proceso → Criterio → IA → Validación → Acción
Finanzas y administración
De información dispersa a un sistema de conciliación
La situación
Una organización con varias empresas y operaciones necesitaba consolidar y conciliar información proveniente de distintas fuentes.
El problema
No era simplemente automatizar un reporte.
Había que establecer qué información debía compararse, qué criterios permitían identificar coincidencias y diferencias y qué excepciones requerían intervención humana.
Qué diseñamos
Una arquitectura de agentes especializados para normalizar información, conciliar movimientos, clasificar diferencias, validar criterios y generar reportes.
El cambio
La IA dejó de utilizarse como una herramienta aislada y comenzó a formar parte de un proceso estructurado de revisión y análisis.
[Ver caso]
Construcción y Alta Dirección
De aprender IA a desarrollar una capacidad interna
La situación
Un equipo directivo buscaba incorporar inteligencia artificial en diferentes áreas de la organización.
El problema
Capacitar en una herramienta no garantizaba que la organización pudiera identificar problemas, diseñar sistemas o integrar IA en sus procesos.
Qué hicimos
El trabajo evolucionó desde formación ejecutiva hacia identificación de oportunidades, diseño de agentes, análisis de procesos y desarrollo de una posible capacidad interna especializada en inteligencia artificial.
El cambio
La conversación pasó de:
“¿Cómo usamos IA?”
a:
“¿Qué capacidad necesita desarrollar la empresa para utilizarla?”
[Ver caso]
Logística y operaciones
IA aplicada al trabajo cotidiano
La situación
Equipos comerciales, administrativos y operativos necesitaban explorar aplicaciones concretas de inteligencia artificial en su actividad diaria.
El problema
Los casos de uso genéricos no representaban las decisiones reales que enfrentaban.
Qué hicimos
Trabajamos con problemas propios de la operación: análisis comercial, precios, inventarios, clasificación de información, reportes y procesos administrativos.
Los participantes construyeron sistemas y agentes alrededor de esos problemas.
El cambio
La capacitación dejó de consistir en aprender funciones de una plataforma.
La empresa comenzó a identificar dónde la IA podía integrarse realmente a sus procesos.
[Ver caso]
Atención y conocimiento
De responder mensajes a diseñar un sistema
La situación
Una operación necesitaba mejorar la atención y facilitar el acceso a información disponible en documentos internos.
El problema
Un chatbot por sí solo no resolvía la necesidad.
Había que determinar qué información podía consultar, cómo debía responder, cuándo debía escalar una conversación y qué responsabilidades permanecían en manos de una persona.
Qué diseñamos
Un sistema que conecta atención, fuentes de conocimiento, reglas de operación y supervisión humana.
El cambio
La conversación dejó de ser:
“Necesitamos un chatbot.”
Y se convirtió en:
“Necesitamos diseñar cómo debe funcionar este proceso de atención.”
[Ver caso]
Un caso no empieza con la IA
Ésta es la constante que aparece una y otra vez en nuestro trabajo.
Una empresa puede llegar pensando que necesita un agente.
Una automatización.
Un chatbot.
Un curso.
Una nueva plataforma.
Pero cuando construimos correctamente el problema, la solución puede ser diferente.
Por eso en EnterpriseThinking no empezamos preguntando qué puede hacer la inteligencia artificial.
Empezamos preguntando:
¿Qué estamos tratando realmente de resolver?
[Hablemos de un problema]
Nuestro trabajo
Ponte en contacto para que podamos empezar a trabajar juntos.
