Hola. Soy Néstor, Gerente de I+D en www.TGV.com.ar
¡Qué no se ha dicho sobre el tema ya! ¿no? Simplemente quisiera puntualizar sobre aspectos que considero básicos para que las empresas y el ecosistema de software acordemos qué es realmente la IA para decidir inversiones estratégicas y potenciar la productividad, sobre todo cuando para McKinsey Global Institute, para 2026 se espera el que 80% de las empresas utilicen de alguna manera este tipo de soluciones.
¿Por qué la llamamos Inteligencia Artificial? Porque simula la cognición humana, sin poseer conciencia o voluntad propia.
Esto implica que la responsabilidad por cada decisión de la IA (incluyendo fallas y sesgos) es siempre 100% humana.
Pero comencemos por definir sus funcionalidades…
La IA se define por su capacidad de aprender, razonar y tomar decisiones probabilísticas. La distinción anterior nos lleva a algunas definiciones funcionales.
- Agente que Actúa Racionalmente: Este enfoque domina la IA aplicada en el sector empresarial. Define la IA no por cómo piensa, sino por la eficiencia de sus acciones. El sistema actúa para lograr el mejor resultado posible (optimización de procesos).
- Exhibición de Inteligencia Funcional: Se centra en la manifestación externa de la “inteligencia exhibida por máquinas”. Se aplica a cualquier máquina que imita las funciones cognitivas (aprender, razonar, predecir) que antes eran exclusivas de humanos.
- Agente que Piensa Racionalmente: Uso de razonamiento lógico formal para inferencias válidas que aseguren que las decisiones tomadas por el sistema sean lógicas y consistentes (base de la IA simbólica y la auditabilidad).
❌ Hoy YA NO se consideran IA: Los Sistemas Expertos Puros (basados en reglas rígidas y motores de inferencia fijos) y los Mecanismos Cibernéticos (que usan retroalimentación automática, como un sensor de señales). No involucran el análisis estadístico de patrones complejos, ni la predicción o la toma de decisiones probabilísticas característica de los modelos de Machine Learning.
Pero también podemos pensar La IA en la Práctica y clasificarla por Nivel de Inversión
Clasificar las aplicaciones según su dependencia de modelos pre-entrenados o de datos propietarios ayuda a definir la estrategia de Comprar vs. Construir.
¡Podemos pensarlo en tres niveles!
La clave del contraste reside en la comprensión del contexto: si el sistema puede “explicarte” por qué tomó una decisión basándose en el contexto, es IA… podés estar en Nivel 1 (tu empresa controla el “cerebro” mediante entrenamiento con datos propios) o Nivel 2 (modelos externos, vía API o interfaz, con adaptaciones ligeras). Si el sistema simplemente ejecutó una instrucción porque se cumplió una condición lógica, es Nivel 3 (otra cosa).
Generalmente en un proceso de negocio se conjugan los 3 niveles para mayor éxito.
Veamos como se aplicaría en un caso de Uso: Gestión Inteligente de Siniestros
Paso 1: Recepción y Clasificación – (Ejecutar la tarea mecánica sin pensar)
- Lógica: Si el correo tiene un archivo adjunto .pdf y el asunto dice “Reclamación”, se descarga y se mueve a una carpeta de “Pendientes”.
- es Nivel 3: No hay interpretación. Si el cliente escribe “Queja” en lugar de “Reclamación”, el bot lo ignora. Es una regla fija.
Paso 2: Triage y Resumen – (Convertir lenguaje humano en datos limpios)
- Lógica: Se le pide a GPT-4o (OpenAI).: “Extrae el nombre del cliente, el monto reclamado y resume el tono emocional del mensaje”.
- es Nivel 2: El modelo usa su capacidad lingüística general para entender el sentimiento (frustración, urgencia) y extraer datos de un texto no estructurado.
Paso 3: Análisis de Viabilidad Legal – (Aplicar el criterio experto de la empresa)
- Lógica: El modelo Llama-3 fine-tuneado con los casos ganados/perdidos de la empresa y la jurisprudencia local responde: “Según la cláusula 4.2 de nuestro contrato estándar y la sentencia del Tribunal Supremo de 2023, este caso tiene un 85% de probabilidad de pérdida. Se recomienda ofrecer acuerdo extrajudicial”.
- Nivel 1: Un modelo general podría inventar leyes o no conocer la estrategia legal específica de la firma. Este modelo ha sido “entrenado” para pensar como un abogado de esta empresa.
La adopción de IA en este momento, no es solo una decisión tecnológica; es el paso más crítico en su Transformación Digital. La IA es el habilitador que permite pasar de la simple digitalización (Nivel 3) a la creación de una ventaja competitiva única (Nivel 1).
Algunas de las cosas que en TGV ya estamos haciendo al respecto según las necesidades del negocio:
- Procesamiento Inteligente de Formularios
Aplica principalmente a proveedores y empleados
Reintegro de Gastos – Automatización de contratos
- Gestión Inteligente de Recursos Humanos
Aplicaciones para todo el ciclo de vida del empleado (Reclutamiento, On Boarding, Evaluación de Desempeño, Gestión de Incidencias, Registro de Novedades, e-CV)
- Administración, Compras y Ventas
Aplican tanto a la ejecución de tareas sobre planillas y comprobantes como a agentes que median en las conversaciones brindando información y direccionando al interlocutor
Conciliaciones administrativas de fondos comunes de inversión:
Fondos comunes de inversión – Agente de Marketing y Ventas
- Producción y Logística
Aplican tanto a la organización eficiente de la mercadería en la flota de despacho como a la diagramación de los mejores recorridos.
Ahora que ya pusimos en claro algunos conceptos, ¡contá con nosotros para desarrollar la IA que necesite tu empresa para sumarse al cambio digital!