No todos los problemas requieren modelos de lenguaje. La decisión correcta depende de la estructura de los datos, la tolerancia al error, la variabilidad y las consecuencias de cada acción.
Reglas cuando el problema es determinista
Si siempre recibes un fichero con columnas conocidas y debes aplicar cálculos y validaciones explícitas, un proceso tradicional suele ser más económico, transparente y verificable.
IA cuando hay interpretación
Puede ser útil para clasificar solicitudes escritas libremente, extraer información de documentos diversos, resumir comunicaciones o consultar información empresarial en lenguaje natural.
Combina IA y software convencional
Un diseño robusto utiliza IA para proponer una interpretación, valida la estructura y la coherencia con reglas y solicita aprobación humana para acciones relevantes. Solo después ejecuta la integración con el ERP o el CRM.
Ten en cuenta el riesgo de error
Los modelos pueden omitir datos o generar respuestas incorrectas. Establece evaluaciones con muestras reales, límites de actuación, permisos mínimos, registros y alternativas cuando el sistema no tenga suficiente confianza.
Calcula el coste total
Considera desarrollo, mantenimiento, uso de modelos, seguridad, revisión humana y el coste de una equivocación. Compara con el proceso actual y con una automatización convencional.
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