Primer agente cAIdo (y no será el último)

Hace un par de semanas empecé a trabajar con un nuevo cliente.

Después de algunos problemas con su antiguo proveedor, necesitaba hacer mantenimiento y evolución del sistema que tenía montado y del que, además, tenía escasa información.

Es decir: sabía de dónde a dónde viajaban los datos. Pero cómo se hacía todo era un misterio para él, como «una caja negra». Además, le llegaban constantemente errores de Make que no tenía claro cómo afrontar.

Antes de aceptar el proyecto tuve que presupuestarle una consultoría/auditoría para entenderlo todo bien, saber dónde me metía y si realmente podía ayudarle con ello.

Lo que me encontré después de la sesión de kickoff parecía bastante sofisticado: integraciones con CRM, automatizaciones por Whatsapp, varias herramientas externas conectadas… e incluso flamantes flujos con la IA de Make, con OpenAI, con Perplexity y un par de agentes de IA integrados.

Buen mix, me dije. ¿Pero sabes lo que no me encontré?

  • ❌ Un criterio uniforme en el diseño de los escenarios.
  • ❌ Procesos claros y definidos
  • ❌ Ni, obviamente, la mínima documentación de cómo funcionaba todo.

Apenas había un par de módulos de Make renombrados y los escenarios tenían nombres en clave que supongo que el anterior proveedor entendería… pero que a cualquier otro cerebro le costaría seguir.

No es cuestión de echar pestes del trabajo de otros ni mucho menos. Se intuía una lógica detrás de todo y seguramente las «cosas raras» que me iba encontrando fueran fruto de un crecimiento demasiado rápido de los procesos intentando solucionar circunstancias no contempladas con el sistema ya rodando.

Las prisas no son buenas.

Cuando hago este tipo de auditorías, lo que hago es recorrer todos los procesos y categorizar las automatizaciones en 3 estados:

  • 🟢 Todo OK: funciona bien, no hay errores aparentes y entiendo (y comparto) al 100% qué hace el escenario.
  • 🟠 Se podría mejorar: detecto algunos flecos o mejoras aplicables (normalmente para simplificar escenarios).
  • 🔴Probabilidad elevada de que salte por los aires en 3,2,1…
  • ❌Sin sentido. Rehacer o eliminar.

Y así fui pasando por cada escenario y cada flow del CRM, añadiendo ese código visual en el nombre, para de un primer vistazo saber en qué estado se encuentra.

El punto álgido de todo vino cuando, una vez «entendido» y auditado todo lo que yo recomendaba cambiar o mejorar, el cliente me comentó que uno de los procesos centrales no estaba funcionando como se esperaba, que tenía un comportamiento bastante aleatorio.

Para sorpresa de nadie, el escenario que hacía eso… tenía un buen 🔴 en el nombre. Era una automatización bastante confusa, con muchas rutas que parecían redundantes y con un agente de IA cuyo comportamiento no llegaba a entender.

¿La solución? Hablar con el cliente, definir el proceso correctamente, pintarlo… y darme cuenta de que sobraba más de la mitad del escenario.

  • Eliminamos el agente de IA.
  • Añadimos un par de módulos simples para categorizar lo que necesitábamos.
  • Redujimos las variantes de 7 rutas a un único camino con un par de campos variables.

Moraleja: por muy jugosos que suenen los agentes mágicos con IA… saltarse escalones rara vez trae buenas consecuencias. Antes de los agentes hace falta que las piezas anteriores encajen debidamente. Sistemas validados, decisiones robustas, digitalización bien documentada… y ahí sí, podemos plantear el uso de la IA para acelerar los resultados.

De primero de automatista, vaya.

Nos vemos a la próxima🫡
Santy.

PD: el tema de los colores es solo el primer paso de la auditoría, junto con una documentación inicial. Después llegan las correcciones (hasta que todo quede en 🟢 y 🟠 como máximo) y a partir de ahí el informe final al cliente diciéndole: esto es lo que tienes, esto hay que cambiarlo… y mi consejo profesional es que esto, esto y esto lo hagamos así.

PD2: de ahí a que me hagan caso, ya veremos 😂😂

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