Construir sistemas

Un asistente de conocimiento sobre vuestros propios documentos: propuestas, informes, metodología, archivo, investigaciones anteriores. Preguntas algo, y la respuesta sale de vuestras propias fuentes, con la ubicación incluida. Si la respuesta no está, el sistema lo dice, en lugar de inventarse algo.

Buscar, resumir y aportar material que la organización ya tiene. La propuesta que ya se escribió en sus tres cuartas partes sale ahora de la memoria con las fuentes citadas, lista para ajustar y aprobar. Cada acción queda registrada: qué fuente, qué respuesta, quién aprobó.

El conocimiento de una organización está en cientos de documentos y en la cabeza de tres personas. Averiguar cada vez lo que ya existe cuesta días, y cuando un compañero se va, se pierde memoria con él. Este sistema hace que el pasado sea buscable sin perder el control: el modelo no se inventa nada, porque solo puede responder a partir de vuestras propias fuentes. Para las consultoras es la pila de propuestas, para las editoriales el archivo, para los grupos de investigación el trabajo anterior.

Un procesador de documentos que lee, organiza, etiqueta, resume o convierte material a otro formato, con una persona que aprueba antes de que algo cuente.

Acelerar el trabajo repetitivo en torno al material. Para desarrolladores de contenidos educativos: al revisar, volver a vincular el material con objetivos y metadatos, presentado como propuesta, confirmado por el editor. Para redacciones y editoriales: una pieza convertida a los formatos de distintos canales, para aprobación. Cada propuesta muestra en qué se basa; nada sale de forma automática.

Crear material es el oficio. Volver a etiquetarlo, reordenarlo y convertirlo es trabajo periférico que se repite en cada revisión y cada canal, y es precisamente ese trabajo el que devora las semanas. La línea se encarga de la parte preparatoria y deja el criterio donde corresponde: en el editor o desarrollador que firma. Más rápido donde se puede, comprobable donde hace falta.

Un sistema que resuelve por sí solo preguntas y solicitudes recurrentes, y se detiene en cuanto hace falta una decisión. Ningún compromiso cuenta hasta que una persona lo ha aprobado.

Responder las preguntas que vuelven cada semana (horarios de apertura, procedimientos, solicitudes estándar, planificación) a partir de una base de conocimiento gestionada, con las fuentes citadas. Todo lo que se sale de lo normal, es sensible o afecta al dinero, va a una persona, con el trabajo preparatorio ya hecho. Y si la respuesta no está en la base de conocimiento, el sistema lo dice con honestidad.

Las preguntas recurrentes son pequeñas por separado y suman una jornada entera. Delegarlas en un chatbot estándar es arriesgado: un bot que habla en nombre de la organización y hace compromisos equivocados queda vinculado a esos compromisos; ya hay jurisprudencia al respecto. Por eso este front office tiene límites: la rutina se resuelve sola, las decisiones van a la persona, y queda un registro de cada respuesta. El ahorro de tiempo sin el riesgo reputacional.

La construcción a medida para el trabajo periférico que no encaja en un producto estándar, sobre los mismos cimientos: Trail, Retrieval, Approval, Constraints, Expertise, Storage.

A veces el escáner señala una parte demasiado específica para una línea estándar: un motor de valoración, una preparación de evaluación, una conexión entre sistemas. Entonces la construimos, pero nunca sin un análisis previo, porque construir un sistema y luego buscar para qué sirve es exactamente cómo empiezan los proyectos de IA fallidos. De ahí la regla fija: primero el escáner, después la construcción a medida.