La semana pasada, hablando sobre los 3 tipos de automatización con los que trabajamos actualmente, te dejé con la pregunta en el aire:
Vale, ya entiendo las tres: HACE, CREA y DECIDE.
¿Pero cuándo conviene usar cada una?
Vamos a ello.
Porque aquí es donde mucha gente se empieza a liar… y donde la IA deja de ser una ventaja para convertirse en un agujero de frustración (y de chorreo de dinero en muchas ocasiones también).
La clave, como casi siempre, está en pensar antes de ejecutar.
Y de hacerte una única pregunta:
¿Este proceso necesita una respuesta determinista o no determinista?
Rescato una diapo del training de partners de Make que estuve completando hace unos días y que ilustra bastante bien ese espectro:
Es decir: cuanto más determinista sea la respuesta, más debes acercarte a automatizaciones clásicas.
Por eso, aunque muuuucha gente se sorprenda, puedo confirmar que seguramente el 90% (o más) de las automatizaciones que tengo activas en clientes NO están usando Inteligencia Artificial. Porque, sencillamente, NO LA NECESITAN.
Y de esta burra no me bajaré. NO NECESITAS IA para ser eficiente. Porque para la grandísima mayoría de tareas operativas son totalmente deterministas.
Tengo A. Hago B. Obtengo C. Punto y final.
A, B o C pueden ser tooooodo lo complejos que quieras. Pero son fijos, cerrados y cuantificables.
Los procesos deterministas son, precisamente, los mayores agujeros de tiempo que dinamitan la eficiencia de los equipos.
Y lo aterrizo aún más, por si quedan dudas de los dos entornos:
Determinista: cuando 2+2 son 4
Usa automatizaciones clásicas cuando el proceso tiene las reglas claras, los datos estructurados y esperas siempre el mismo resultado.
Aquí no hay debate. Si lo que quieres automatizar es:
- Crear facturas a partir de pedidos…
- Pasar datos entre la plataforma X y el CRM J…
- Mover archivos de Drive a Dropbox copiandopegando en Excel…
- Sincronizar los datos entre…
- Enviar notificaciones cuando pasa X…
No necesitas que nadie interprete. Quieres que el sistema ejecute y, sobre todo, que la tasa de fallo tienda a cero. Cuando algo así debe funcionar igual que dentro de 6 meses, 2+2 tienen que ser 4. Y punto.
Y aquí, por paradójico que pueda parecer, la IA entorpece más que ayuda.
No determinista: cuando la inteligencia cuenta
Hace unos meses, en el evento No Code Day, Jacinto Fleta dijo una frase en su charla que me pareció una genialidad sobre cuándo debemos incorporar un LLM (el «cerebro» de la IA) a nuestros procesos.
Él lo resumía así:
Cuando dos personas pueden dar respuestas diferentes y ambas son válidas.
Aquí ya cambia la película. Ya no hablamos de 2+2, hablamos de procesos subjetivos donde el criterio cuenta. Por eso sí integraremos Inteligencia Artificial cuando:
- Queremos extraer datos de una factura en PDF.
- Clasificar un email según su intención.
- Resumir información.
- Hacer transcripciones.
- Generar un borrador de una respuesta.
- O el copy para una publicación en redes sociales.
En todos esos casos, aunque nosotros sigamos definiendo el proceso, la IA aportará «opinión» para ahorrarnos parte del trabajo cognitivo.
Y en el extremo de estos escenarios está esa automatización agéntica de la que hablábamos. Porque, a diferencia de los dos escenarios iniciales, cuando usamos agentes la respuesta (el output) final puede ser variable. Aquí necesitamos que se tomen decisiones que pueden alterar el proceso e incluso el resultado.
De ahí que, además, las automatizaciones con IA sean más difíciles de construir de manera robusta y solvente:
- Necesitamos cubrir muchos más escenarios.
- Tenemos que estar abiertos a que haya una tasa de fallo.
- Integraremos (o deberíamos) más validaciones humanas que en las automatizaciones clásicas.
Y según estaba escribiendo… creo que esas validaciones humanas (el famoso human in the loop) igual se merecen una newsletter propia.
Me lo apunto para las próximas semanas. Y voy cerrando por hoy.
Automatizar mejor no va de usar más IA. Va de saber qué tipo de problema tienes delante. Porque hay procesos que necesitan pensar… y otros que solo necesitan no fallar nunca.
Y ahí, por mucho que esté de moda lo contrario, 2+2 siguen siendo 4.
Hasta la próxima, automatista! 🫡
Santy.
PD: si le preguntas 1.000 veces a una IA cuántos son 2+2, al menos 1 vez te responderá 5. Friendly reminder para no montar una calculadora con IA.