Definir el caso y sus límites
Elegí un proceso acotado. Por ejemplo, un asistente que prepare una respuesta a partir de información comercial aprobada y la deje lista para revisión. Definí qué documentos puede consultar, qué tiene que hacer cuando no encuentra una respuesta y quién valida el resultado.
Los modelos generativos pueden producir respuestas incorrectas aunque parezcan convincentes. El perfil de IA generativa de NIST identifica este riesgo, conocido como confabulación. Por eso, una respuesta bien escrita no alcanza como prueba de que la información sea correcta.
Preparar los datos y la revisión
Si el catálogo está desactualizado o los procedimientos se contradicen, el asistente parte de una base débil. Primero organizá el contenido, sus responsables y su actualización. También revisá qué información puede utilizarse y qué condiciones ofrece la herramienta elegida para tratarla.
La revisión humana tiene que estar ubicada donde importa. Un borrador de correo puede requerir aprobación antes de enviarse. Una sugerencia sobre un pedido puede necesitar validación antes de modificarlo. El circuito debe permitir corregir resultados y mantener registro de las acciones.
Evaluar con ejemplos de tu operación
Armá casos representativos: preguntas frecuentes, consultas ambiguas y situaciones sin respuesta disponible. Compará lo que genera la herramienta con un resultado esperado. Mirá errores, tiempo de revisión y utilidad para el equipo, además del costo de uso.
Una prueba pequeña permite decidir con evidencia si conviene integrar la IA a una plataforma o mantener una tarea con reglas simples. En Cíclope trabajamos con criterio humano, potenciado por inteligencia artificial: la herramienta tiene que servir al proceso y a las personas que lo llevan adelante.