Por dónde empezar con la IA en tu empresa
sin gastar una fortuna ni montar un proyecto enorme

El error más común: empezar por la herramienta

Muchas empresas empiezan comprando una herramienta y buscando después para qué sirve. Se pagan licencias, cada uno la usa un par de veces y al mes nadie se acuerda.

Funciona al revés: primero el problema, después la herramienta. Y muchas veces ni siquiera hace falta comprar nada nuevo, porque lo que se monta trabaja con los programas que ya tenéis.

Busca un problema que se repita

El mejor primer problema cumple cuatro cosas: pasa todas las semanas, se hace siempre de la misma manera, a alguien del equipo le pesa y se puede contar (correos, horas, clientes, reseñas).

Algunos ejemplos habituales: correos de clientes que preguntan lo mismo, datos que se copian a mano de un programa a otro, citas que hay que recordar, clientes que dejan de venir o documentos que hay que reclamar cada mes.

Empieza por uno solo

No intentes resolver cinco cosas a la vez. Un solo problema, bien resuelto, te enseña más que cinco a medias: cómo reacciona el equipo, qué funciona con vuestros programas y cuánto se gana de verdad.

Nuestros dos clientes empezaron así. Nya Dental, por los recordatorios de citas y los pacientes que no volvían; después llegaron las reseñas. ParaSport, por los correos del servicio técnico; después rehicimos también su web.

Apunta el punto de partida antes de empezar

Si no sabes cuántas reseñas tenías o cuántos correos contestabais a la semana, no sabrás si ha funcionado. Apunta el número antes de tocar nada.

En Nya Dental la ficha de Google tenía 14 reseñas cuando empezamos. Hoy tiene 59. Sin el primer número, el segundo no diría nada.

Que una persona siga decidiendo

Al principio, lo prudente es que la inteligencia artificial prepare y una persona revise. En ParaSport cada respuesta llega preparada y el responsable la revisa antes de enviarla. Así se corrigen los fallos del principio y el equipo gana confianza.

Lo que no hace falta

No hace falta contratar a un experto en inteligencia artificial, ni cambiar de programas, ni formar a todo el equipo en una herramienta nueva. Tampoco hace falta un presupuesto enorme: el primer paso debería ser pequeño y pagarse con el tiempo que libera.