Inteligencia artificial para empresas: estrategia, datos y riesgos

Por un proceso concreto que hoy consume tiempo o pierde oportunidades (atención de consultas, clasificación de solicitudes, análisis de datos) y que tenga datos disponibles para medir el antes y el después.

Es un sistema que usa un modelo de lenguaje para cumplir un objetivo con cierta autonomía: consulta información, decide el siguiente paso y ejecuta acciones en otras herramientas, dentro de los límites que le fijes.

Los principales son los sesgos en los resultados, los errores presentados con seguridad, el uso indebido de datos personales y la dependencia de un proveedor. Se reducen con datos revisados, supervisión humana y métricas claras.

Con métricas acordes al problema (precisión, exhaustividad, error medio, calibración) y con un indicador de negocio. Lo explicamos en la guía de métricas para evaluar modelos predictivos.