IA en la práctica
Qué significa de verdad integrar IA cuando tiene que salir a producción y seguir funcionando.
¿Qué significa realmente «integrar IA» en la práctica?
Un modelo haciendo un trabajo concreto dentro de tu producto, donde supere de forma medible a la alternativa: clasificar mensajes entrantes, redactar textos que después aprueba una persona, hacer que el buscador entienda lo que alguien quería decir y no lo que tecleó. No es una burbuja de chat pegada sobre una web terminada. La pregunta útil nunca es «¿podemos añadir IA?», sino «¿qué tarea repetida te está costando tiempo?».
¿Dónde hace ya trabajo real la IA en vuestros propios productos?
En el contenido. Nuestro material multilingüe se produce y se mantiene al día con ayuda de modelos y luego se revisa por idioma antes de publicarse; nunca sale directo del modelo. Por eso mismo somos prudentes al hablar de IA: sabemos por experiencia propia dónde el resultado es sólido y dónde todavía necesita a una persona.
¿Qué pasa con nuestros datos si hay una función de IA de por medio?
Antes de construir nada dejamos por escrito qué proveedor trata qué datos y qué se conserva. Si esa respuesta no te resulta aceptable, la función se diseña de otra manera o no se hace. Ningún dato sale de tu sistema de una forma que no hayas aceptado, y «no sabíamos que se estaba enviando» no es un resultado que estemos dispuestos a producir.