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title: Dónde puede aportar valor la IA en un negocio y cómo estimar su costo
description: Cómo reconocer oportunidades de IA en un negocio, entender su
potencial y estimar el esfuerzo y el costo de convertirlas en mejoras.
author:
name: Walter Jerusalinsky
title: Estrategia e implementación de IA
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Cuando una empresa recibe una consulta, empieza a poner en movimiento algo más que palabras. Alguien interpreta qué se necesita, busca información, compara posibilidades y prepara una respuesta. Al final de ese recorrido, un conocimiento que estaba disperso se convierte en algo que otra persona puede utilizar.
Ese es un buen lugar para empezar a pensar en inteligencia artificial: **el trabajo de transformar recursos disponibles en resultados que nos interesan**. En [Techne](../../techne/) seguimos esa misma idea desde el fuego y las máquinas más simples. Aquí la materia de trabajo serán, muchas veces, documentos, imágenes, conversaciones y decisiones.
La IA amplía nuestra capacidad de trabajar con esos recursos. Para aprovecharla necesitamos comprender qué transformación queremos realizar y dónde encuentra hoy su dificultad.
## Una consulta que pone a trabajar a toda una empresa
Imaginemos una pequeña distribuidora de repuestos. Un cliente necesita reemplazar una pieza y envía un mensaje con una descripción incompleta. La persona que lo atiende busca el modelo, consulta una ficha técnica, comprueba la lista de precios y pregunta por la disponibilidad. Después redacta la respuesta.
La consulta parece sencilla. Sin embargo, para contestarla hubo que reunir conocimientos que estaban en lugares distintos y ponerlos en relación con una necesidad concreta. Si llegan muchas consultas parecidas, ese esfuerzo empieza a ocupar una parte considerable de la jornada.
¿Qué nos gustaría conseguir? Podríamos proponernos preparar respuestas correctas en menos tiempo, conservando la revisión de quien conoce los productos. El propósito ya tiene una forma que podemos observar: cuánto tarda una respuesta utilizable y qué condiciones debe cumplir.
Utilizaremos esta distribuidora como **ejemplo hipotético a lo largo de la serie**. Sus cifras servirán para explicar cómo razonar; los resultados de una empresa real habrá que medirlos.
## ¿Dónde puede intervenir la IA?
Podemos descomponer aquel trabajo. Hay que interpretar el pedido, encontrar información, relacionarla con el caso, hacer cálculos y comunicar el resultado. Cada parte requiere una capacidad diferente.
Un modelo de lenguaje puede ayudar a interpretar una descripción y redactar un borrador. Un buscador puede localizar las fichas que necesita consultar. El precio y la disponibilidad deberán obtenerse de las fuentes autorizadas del negocio; las operaciones aritméticas pueden quedar a cargo de reglas y funciones de cálculo.
Al reunir esas capacidades, la solución podría presentar una respuesta acompañada por las referencias utilizadas. La persona revisaría compatibilidad, precio y condiciones antes de enviarla. Si falta el modelo de la pieza, el siguiente resultado útil sería una pregunta para completar el pedido.
Así empieza a aparecer una oportunidad concreta. Podemos explicar qué parte del trabajo recibiría asistencia, de dónde saldría la información y qué decisión seguiría tomando una persona.
La asistencia reúne información; la revisión la convierte en una respuesta que puede utilizarse. Ver diagrama ampliado.
## Del tiempo liberado al valor producido
Supongamos, solo para hacer la cuenta, que la empresa recibe 40 consultas por semana y dedica 18 minutos a cada una. Si una prueba mostrara que puede resolverlas en 8 minutos, **incluida la revisión**, la diferencia sería de 10 minutos por consulta.
> 40 consultas × 10 minutos = 400 minutos por semana: 6 horas y 40 minutos que podrían destinarse a otro trabajo.
La cuenta muestra capacidad disponible. Su valor dependerá de lo que se pueda hacer con ella: atender pedidos que hoy quedan pendientes, mejorar el seguimiento de clientes o evitar trabajo fuera de horario. Para estimar un beneficio económico tendremos que explicar cuál de esas cosas ocurriría y cómo comprobarla.
También puede interesarnos una mejora en calidad. Si hoy se repiten consultas por respuestas incompletas, reducir esa repetición tiene valor aunque la primera respuesta tarde lo mismo. Por eso necesitamos mirar el recorrido hasta resolver la necesidad del cliente.
## Lo que cuesta construir esa capacidad
Para obtener la mejora habrá que preparar las fuentes, conectar las herramientas, diseñar la revisión y enseñar a utilizar el conjunto. Después habrá que mantener precios y documentos vigentes, atender problemas y comprobar los resultados cuando algo cambie.
El costo tiene, por lo tanto, una parte inicial y otra recurrente. A los servicios técnicos se suma el tiempo de las personas que preparan, revisan y mantienen el trabajo. Una primera estimación puede expresarse como un rango, señalando qué depende del volumen de consultas, de la calidad de los documentos o de las conexiones necesarias.
Esta forma de mirar el problema también permite descubrir mejoras más directas. Si la mayor demora proviene de una lista de precios desactualizada, ponerla en orden ya puede producir un resultado valioso y preparar una futura aplicación de IA.
## Una oportunidad que podemos poner a prueba
Nuestra idea ya tiene un propósito, un trabajo delimitado, unas fuentes y una forma de reconocer el resultado. Todavía necesitamos averiguar si la asistencia alcanza la calidad esperada y cuánto esfuerzo exige. Esas incertidumbres orientan el siguiente paso.
La [guía de adopción de IA de AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) también comienza relacionando los casos de uso con los objetivos y recursos del negocio. En nuestra distribuidora, esa relación puede expresarse en una frase: preparar respuestas revisables a consultas de repuestos, utilizando información vigente, para atender mejor con el tiempo disponible.
Con una oportunidad así formulada ya podemos compararla con otras y decidir cuál merece el primer esfuerzo.
Siguiente paso
Elegir una oportunidad para empezar
Ya podemos describir qué podría mejorar. Ahora necesitamos decidir qué merece una primera inversión de tiempo y recursos.
