IA local y automatización con criterio

Primero medimos el proceso y después elegimos la herramienta. A veces la conclusión es que no hace falta inteligencia artificial.

La inteligencia artificial solo es interesante cuando resuelve algo que hoy cuesta tiempo, dinero o errores. Lo demás es ruido. Por eso el trabajo empieza antes de elegir herramienta: mirar el proceso real, medir lo que se tarda hoy y decidir qué conviene automatizar y qué debe seguir haciendo una persona.

Trabajamos sobre los datos y los sistemas que la organización ya tiene, con el mismo criterio de seguridad que el resto de nuestros proyectos: ISAIG Tecnología está certificada en ISO/IEC 27001 y es conforme con el Esquema Nacional de Seguridad en categoría Alta.

Ilustración de un proceso del que salen dos caminos, uno descartado y otro aprobado, con un candado que representa que los datos no salen de la organización

Beneficios principales:

Un estudio de viabilidad antes de invertir.
Los datos se quedan donde tienen que estar.
Resultados medibles sobre procesos reales.
Gobierno de la IA que ya está funcionando en casa.

Estudio de viabilidad: qué automatizar y qué no

Analizamos cómo se hace hoy el proceso, con qué volumen y con qué tasa de error, y comparamos tres caminos: dejarlo como está, mejorarlo sin inteligencia artificial, o aplicarla. El entregable es un informe con el coste, el ahorro esperado y los riesgos de cada opción.

En bastantes casos la conclusión es que no hace falta IA. Conviene saberlo antes de pagarla.

Un ejemplo nuestro: para una empresa que presenta licitaciones por plataformas públicas estudiamos su proceso de presentación y decidimos, con datos, qué parte convenía automatizar y qué parte debía seguir en manos de personas. Está contado en la página de peritaje informático.

IA local: los datos se quedan en casa

Hay organizaciones que no pueden mandar su información a un servicio externo: expedientes, historiales, documentación de clientes, datos sujetos al ENS o a un contrato de confidencialidad. Para esos casos desplegamos modelos que funcionan dentro de la infraestructura del propio cliente, en su servidor o en su nube privada, sin que el contenido salga de ese perímetro.

Los usos que más rendimiento dan son los aburridos: preguntar a miles de documentos propios y recibir la respuesta con la referencia al documento exacto, clasificar correo o expedientes, extraer datos de facturas y albaranes, y preparar borradores a partir de las plantillas de la casa.

Predicción sobre los datos que ya tienes

En TERA, nuestro software para centrales receptoras de alarmas, la inteligencia artificial trabaja sobre la base de datos de la propia central: alarmas predictivas, mantenimiento predictivo de las instalaciones y detección de abonados con riesgo de baja.

El planteamiento se traslada a cualquier organización que lleve años acumulando datos de operación. Ahí suele haber señales de avería, de fraude o de abandono mucho antes de que el problema aparezca.

La IA que ya tienes y que alguien tiene que gobernar

Las herramientas de seguridad y de gestión que ya están instaladas llevan inteligencia artificial dentro: la detección de amenazas, la respuesta automática, el filtrado del correo, la clasificación de incidencias. Es decir, que hay decisiones automáticas tomándose a diario, con criterio definido o sin él.

Gobernarlo forma parte del trabajo: qué puede decidir sola la herramienta, qué pasa por una persona, qué queda registrado y cómo se revisa. Si la organización está certificada en ISO 27001 o es conforme con el ENS, además hay que poder demostrarlo. Lo vemos en el día a día de la ciberseguridad gestionada.

Lo mismo vale para los asistentes que ya usa el equipo: una política clara sobre qué información puede salir y cuál no evita el disgusto antes de que llegue.