La inteligencia artificial (IA) promete automatizar tareas y mejorar la eficiencia, pero antes de pensar en modelos o licencias, hay un paso previo que suele determinar si el proyecto funcionará o fracasará: preparar los datos y la estructura interna.
Carles Abarca, vicepresidente de Transformación Digital del Tecnológico de Monterrey, dijo que la IA, aunque nos sorprenda a veces con sus resultados, no es más que un algoritmo.
«La precisión y la calidad de los resultados depende íntegramente de los datos con que la alimentamos”, agrega.
En la misma línea, Adolfo Ernesto Arroyo, catedrático del Tec, señala que preparar los datos es “la parte fundamental” para que un modelo funcione: “Es el verdadero cuello de botella que tenemos en los modelos”.
Un objetivo claro y medible
El primer paso no es elegir ChatGPT, un agente o un software “de moda”, sino definir qué problema quieres resolver: atención al cliente, mantenimiento predictivo, ventas, riesgo financiero, inventario o analítica.
“El gran error es subirse por moda, no por necesidad. Lo primero que tienes que identificar es qué problema quieres resolver”, explica Abarca.
Checklist rápido:
¿Qué área quieres mejorar y por qué?
¿Cómo se medirás el éxito? (tiempo, costo, errores, satisfacción, ingresos)
¿Qué indicador mostrará que sí funcionó?
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