Diagnostiko teknikoa IA ezarri aurretik

Lehen galdera ez da “zein IA erabiliko dugu?”

Proiektu gehienak tresnatik hasten dira: modeloa, frameworka, agentea edo hornitzailea. Ulertzekoa da, baina normalean ordena okerra da.

IA sartu aurretik jakin behar da negozioko zein pieza dagoen trabatuta. Prozesua ez badago ulertuta, datuak zalantzazkoak badira edo inork ez badaki nork erabakitzen duen, IAk ez du konponduko. Nahastea azkarrago mugituko du.

Zer begiratu behar du diagnostikoak

Diagnostiko tekniko serio bat ez da amaigabeko auditoria. Bost geruzaren irakurketa azkarra da:

1. prozesua: gaur zer gertatzen den;
2. datuak: zer dagoen eta zein kalitaterekin;
3. sistemak: zer tresna dauden eta nola konektatzen diren;
4. erabakia: nork balioztatzen edo zuzentzen duen;
5. arriskua: zer gertatzen den IAk huts egiten badu.

Horrekin erabaki daiteke IA behar den, automatizazio klasikoa, prozesu berrantolaketa edo zor teknikoa kentzea.

Datuak prompten aurretik

Talde askok “prompt on bat” eskatzen dute, baina benetan datuen arazoa dute: dokumentu bikoiztuak, eremu inkonsistenteak, eskuzko exportak edo inork gobernatzen ez dituen kalkulu-orriak.

Oinarri hori horrela badago, LLM batek demoan distira egin dezake eta produkzioan huts egin. Ez modeloa txarra delako, jasotzen duen testuingurua txarra delako baizik.

Legacy sistemen modernizazioan, IA askotan erabilgarria da fluxua ordenatu ondoren, ez aurretik.

Erabakiak automatizazioaren aurretik

Galdera garrantzitsua da: zein erabaki hobetu nahi dugu?

Ez da nahikoa “support automatizatu” esatea. Erabakia zehaztu behar da: zein ticket eskalatu, zein lead jarraitu, zein faktura den arraroa edo zein bezero behar duen pertsona baten erantzuna.

Erabakia argi dagoenean, human-in-the-loop diseina daiteke. Bestela dena berrikusten da edo gehiegi automatizatzen da.

Dena argi badago, AI-native MVP eraiki daiteke. Baina askotan ROIa lehenago agertzen da: arazoa ez zela modeloa, prozesua baizik ikustean.

Prozesu erreal batean IA sartu nahi baduzu, lehenik diagnostikatu.