Qué le delegamos a un agente de IA y qué no

La primera empresa que liberamos fuimos nosotros. Antes de llevar agentes de inteligencia artificial a la operación de un cliente, los metimos en la nuestra, y buena parte de lo que aprendimos no fue técnico: fue decidir qué tarea le dábamos a un agente y cuál no. Este artículo es sobre esa decisión, con lo que funcionó y lo que no.

Lo primero que delegué

Lo primero fue el trabajo con documentos, cuando estaba en el rol de gerente de proyectos.

Actualizar el Gantt completo y armar la presentación de avance me tomaba alrededor de más de medio día, y en ocasiones un día entero. Era realmente complejo, pero no porque fuera una tarea difícil: era una tarea larga. Había que repasar los documentos, ver qué había cambiado desde la última vez, reconstruir el cronograma y volver a armar la presentación para el siguiente comité.

Hoy el proceso es otro. Tengo la reunión con el consultor, veo el estatus y simplemente le paso la transcripción de la reunión. Él toma todos los compromisos que se abordaron, saca las tareas y hace la actualización.

Lo que antes me consumía media jornada ahora arranca de un archivo que ya existía de todas formas, porque la reunión se graba igual.

Lo que decidí no delegar

En el otro extremo está el análisis de un macroproyecto a partir del alcance: las propuestas, las estimaciones y, sobre todo, qué tipo de rol puede ejecutar cada tarea.

Ahí el agente alucina. Si uno no le da suficiente contexto o criterio de negocio, no responde que no sabe: asume. Asume que cierta actividad la ejecuta cierto perfil, y lo escribe con la misma seguridad con la que escribe lo que sí tiene fundamentado. Al referirse puntualmente al tipo de rol que puede ejecutar la tarea es donde más se nota, porque es justo la parte que no sale de ningún documento.

Por eso hay que ser muy acertado con la información del contexto para que él pueda generar un valor agregado. Cuando el contexto es pobre, lo que devuelve tiene forma de respuesta correcta sin serlo.

Dónde está la diferencia

Uno pensaría que a un agente se le delega lo sencillo y se le niega lo complejo. Pero no fue así en nuestro caso, porque mantener el seguimiento de un macroproyecto es cualquier cosa menos sencillo, y sin embargo funcionó desde el primer día.

Lo que marca la diferencia es el contexto. Hay que mirar si el agente va a trabajar sobre información que ya existe, o si va a tener que armar un criterio que no tiene de dónde sacar.

El Gantt y la presentación de avance salen de documentos, actas y transcripciones que están ahí. El agente los lee, los ordena y los resume, y en ningún momento se inventa nada, porque todo lo que escribe se puede rastrear hasta una fuente.

Estimar cuánto cuesta un macroproyecto y decidir qué perfil ejecuta qué actividad no sale de ningún archivo. Sale de haber hecho veinte proyectos parecidos y saber dónde se atascan, cuánto se demora en la práctica lo que en el papel toma dos días, y qué perfil rinde en qué tipo de cliente. Eso el agente no lo tiene, y cuando uno se lo pide igual, se lo inventa.

Cómo me di cuenta

No hubo ninguna alerta. El agente no avisa cuando está asumiendo.

Me di cuenta porque me dediqué a leer el contenido que me estaba entregando e identifiqué que la información no era lo concreto que debía ser. Y al revisar por qué, la causa era en buena parte mía: seguramente no le di un buen contexto, o él simplemente asumió que tal o cual actividad se empleaba de cierta forma.

Vale la pena detenerse en eso, porque es cómodo echarle la culpa a la herramienta. Una parte de lo que se llama alucinación es, en realidad, una pregunta mal planteada.

Todo pasa por criterio humano

De ahí salió la manera en que trabajamos hoy. Cada vez que el agente responde, reviso el resultado con detalle y le aporto mi criterio. No es un visto bueno al final del proceso: es leerlo línea a línea y validarlo.

Hay una parte de esa revisión que cuesta explicar hasta que uno la vive, y es que hable con naturalidad. Cuando un texto se nota escrito por una inteligencia artificial, cuando uno a simple vista se da cuenta de que fue una máquina la que construyó el documento, ese entregable no sirve aunque el contenido sea correcto. Entonces siempre trato de humanizarlo basado en cómo hablo, en cómo me expreso y en cómo pienso, y de trasladarle eso para que haga los ajustes necesarios.

Esa es la parte que no se delega, y es la que hace que el resultado se pueda firmar.

Si va a empezar mañana

Lo primero es tener un propósito claro. La inteligencia artificial no va a solucionarlo todo, pero sí le va a dar velocidad en la productividad que busca, siempre que le prepare el terreno antes de pedirle nada.

Eso significa darle un contexto claro, armar correctamente los skills, darle las instrucciones adecuadas, identificarle el rol desde el que debe responder y definirle un comportamiento. También significa conectarlo con las herramientas y las integraciones que necesita para no trabajar a ciegas. Y funciona especialmente bien cuando lo que se le delega es una tarea que uno ya venía trabajando de alguna forma, porque entonces el contexto no hay que inventarlo: ya está construido.

Con eso puesto, apúntelo a lo que realmente le está costando tiempo. A los informes que hay que actualizar una y otra vez. A las operaciones que consumen horas cada semana. A esas actividades que uno identifica como estratégicas pero que exigen días de trabajo solo para llegar a ellas.

Ahí es donde un agente apalanca de verdad, y no en reemplazar el criterio de quien decide.