TL;DR: , el trabajo en sí debe estar claramente definido. Eso significa saber cuál es la tarea, darle a la IA el contexto empresarial adecuado, explicar cómo es un buen trabajo y decidir cuándo la IA puede avanzar por sí sola y cuándo debe solicitar el juicio humano. Este artículo analiza cinco activos reutilizables que ayudan a los equipos a crear flujos de trabajo que la IA puede respaldar de manera consistente y con confianza.
En mi último artículo, Rediseñar el trabajo antes de agregar más agentes de IA, sostuve que las empresas deberían comenzar por rediseñar el flujo de trabajo antes de implementar más herramientas y agentes de IA.
Quizás te preguntes, si crear más agentes no es el primer paso, ¿por dónde deberíamos empezar? Si un equipo quiere ir más allá de la productividad individual, los pilotos aislados y las demostraciones dispersas, y hacer que la IA forme parte del ciclo de vida de su producto y de sus operaciones diarias, ¿qué debería suceder primero?
Cuantos más proyectos de habilitación de flujos de trabajo de IA trabajo, más convencido estoy de que la pieza que falta es preparar el flujo de trabajo en sí.
Antes de que la IA pueda realizar de manera confiable cualquier trabajo recurrente, alguien tiene que definir qué es el trabajo, por qué existe, qué información es importante, cómo se ve un resultado exitoso y dónde debe detenerse la IA y solicitar el juicio humano.
La realidad hoy es que esta preparación rara vez se documenta. La mayoría de los equipos pasan directamente a las indicaciones y a los agentes. Muchos creen que dar a los equipos acceso a modelos avanzados producirá mejores resultados. Aquí está la parte contraria a la intuición: cuanto mejor funcione el modelo, más costosas pueden llegar a ser esas definiciones faltantes.
La diferencia es cómo preguntas. Una interacción de chat comienza con una solicitud: “Analiza esto”. “Hacer una presentación”. “Resuma estos archivos”.
Un flujo de trabajo operativo comienza con un trabajo bien definido. ¿Qué resultado se requiere? ¿Qué fuentes son autorizadas? ¿Qué decisiones puede tomar la IA por sí sola? ¿Cómo se ve una salida aprobada? ¿Cuándo debería la IA detenerse y pedir ayuda?
En este artículo, quiero mostrar lo que puede hacer antes de entregar un trabajo recurrente a un asistente o agente de IA. Para su equipo, el trabajo puede comenzar con estos cinco activos reutilizables. En lugar de seguir recopilando mejores indicaciones, cree estos activos, mejórelos mediante un uso práctico y transpórtelos a los modelos y herramientas de IA que adopte con el tiempo.
1. El activo del trabajo repetido
Encuentre las tareas que ocurren regularmente, toman tiempo significativo, siguen pasos repetibles, usan los mismos tipos de entradas o conllevan suficiente valor o riesgo para justificar un flujo de trabajo de IA reutilizable.
Puede ser un informe semanal, una revisión comercial mensual, una propuesta de cliente, una revisión de contrato, un paquete de lanzamiento de producto o un proceso de planificación trimestral.
Necesita un inventario simple de cómo usted y su equipo emplean su tiempo, qué trabajo se repite y dónde podría ayudar un proceso reutilizable. La lista de trabajos repetidos le ayuda a elegir tareas según la frecuencia, el esfuerzo, el riesgo y el valor.
Eres mi asistente de organización del flujo de trabajo. Según la descripción del trabajo a continuación, identifique las tareas recurrentes que sean más adecuadas para la IA. Requisitos: 1. Incluir tareas que: – Se repitan regularmente – Sigan un proceso consistente – Consumen un tiempo significativo – Conlleven un alto riesgo de errores evitables – O dependan de análisis, redacción, revisión o coordinación repetidas 2. Para cada tarea, indique: – La acción específica – Con qué frecuencia sucede – Entradas requeridas – Salida esperada – Estándar de evaluación – Tiempo requerido actualmente – Fuente principal de dificultad o error 3. Clasifique cada tarea como: – Más adecuada para una conversación única de IA – Más adecuada para un flujo de trabajo o agente reutilizable – Es mejor mantenerlo principalmente dirigido por humanos 4. Explique por qué seleccionó cada clasificación. 5. Evite los consejos generales. Utilice acciones específicas. Descripción de mi trabajo:
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2. El activo de la tarea
La mayoría de la gente proporciona el tema y deja el resto a la IA. Piden a la IA que “analice los datos”, “prepare la presentación” o “resuma los documentos”. Luego, el modelo tiene que inferir la audiencia, la decisión, el formato, la prioridad de la fuente, el nivel de detalle y el umbral de calidad.
La IA a menudo completa por sí sola la información faltante. Cuando esas suposiciones son erróneas, el resultado puede parecer confiado y al mismo tiempo apuntar en la dirección equivocada.
Un activo de tarea ayuda a eliminar estas suposiciones ocultas. Convierte una solicitud vaga en una tarea que la IA puede ejecutar. Defina el objetivo, la audiencia, los materiales, las limitaciones, los pasos, cómo se ve bien y cuándo el sistema debe detenerse y preguntar. También le brinda algo concreto que revisar antes de darle más responsabilidad a la IA.
Convierta la vaga solicitud a continuación en un paquete de tareas que la IA pueda ejecutar. Resultado: – Objetivo – Propósito comercial – Audiencia – Decisión o acción que este trabajo debe respaldar – Materiales a utilizar – Fuentes autorizadas – Fuentes de solo referencia – Restricciones – Pasos de ejecución – Formato de salida requerido – Cómo se ve un buen resultado – Criterios de aceptación – Riesgos que necesito confirmar – Información que aún falta – Cuándo debe detenerse y preguntarme Mi solicitud:
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3. El activo del contexto
El contexto ayuda a la IA a ver lo que es importante. Los equipos pueden reorganizarse, las prioridades pueden cambiar, los resultados se actualizan, las políticas se reescriben y la información en la que confiaba hace seis meses puede quedar desactualizada. Un contexto útil le dice a la IA lo que sabe y lo que aún necesita verificar.
Deja de volver a explicar tu trabajo en cada conversación. Un documento breve puede cubrir quién es usted, en qué está trabajando, en qué fuentes puede confiar, cómo toma decisiones y qué tipo de resultado nunca desea.
El contexto útil no debería convertirse en el fregadero de todo lo que ha sucedido. Manténgalo breve y actualizado. No descartes meses de historial de chat antiguo en el contexto, porque los detalles obsoletos y las conversaciones no relacionadas pueden enterrar la información valiosa.
Cree un documento de contexto de proyecto conciso para IA. Lo reutilizaré en tareas de IA en curso para no tener que explicar el mismo contexto cada vez. Incluya: 1. Quién soy 2. En qué estoy trabajando actualmente 3. Mi objetivo actual 4. Mi público objetivo 5. Las decisiones que estoy tratando de apoyar 6. Cómo trabajo habitualmente 7. Las herramientas y materiales que uso comúnmente 8. Mi estilo de producción preferido 9. Los tipos de producción que no me gustan 10. Cosas que no puedo decir, publicar, compartir o hacer 11. Qué fuentes son confiables 12. Qué fuentes son solo como referencia 13. Definiciones importantes o reglas comerciales 14. Datos que pueden caducar o cambiar 15. Información que debe confirmarse antes de su uso 16. La fecha de la última actualización de este documento Sea breve, preciso y relevante. Separar la información estable de la información temporal. Marque cualquier cosa que deba actualizarse dentro de los próximos 30, 60 o 90 días. Mi experiencia:
[Paste your information here]
4. El activo de prueba de aceptación
Es necesario saber cómo se ve el fracaso antes de que los resultados de la IA lleguen a un cliente, un sistema de producción o al público. Pruebe el agente de IA con ejemplos existentes antes de usarlo para trabajos recurrentes. Utilice ejemplos de su propio trabajo, incluidos los que aceptó y rechazó.
Las pruebas de aceptación convierten tus expectativas en algo que puedes comprobar. Te muestran tanto a ti como a la IA cómo es un buen resultado. Los ejemplos que aceptó y rechazó hacen que sea más fácil distinguir entre resultados que suenan seguros pero que son incorrectos y resultados que puede utilizar.
Quiero asignar esta tarea a la IA de forma recurrente. Cree un conjunto de pruebas de aceptación para ello. Tarea:
[Describe the task]
Ejemplos aceptados:
[Paste one or more outputs I approved and explain why]
Ejemplos rechazados:
[Paste one or more outputs I rejected and explain why]
Utilice estos ejemplos para identificar el estándar de calidad. No invente un estándar de calidad que no esté respaldado por los ejemplos. Identifique cualquier estándar que aún necesito definir. Proporcione: 1. Cinco ejemplos de prueba 2. Los criterios de aprobación para cada ejemplo 3. La evidencia requerida para confirmar que cada caso pasó 4. Errores comunes 5. Cómo detectar conclusiones inventadas o no respaldadas 6. Cómo detectar el uso de fuentes obsoletas o no autorizadas 7. Situaciones que deben entregarse a una persona para que juzgue 8. Cualquier estándar de calidad no resuelto que requiera mi decisión Incluya: – Un caso normal – Un caso de falta de información – Un caso de información contradictoria – Una ventaja difícil caso – Un caso que requiere juicio humano
5. El activo del permiso
Un sistema de agente humano funciona mejor cuando todos saben dónde están los límites: qué puede hacer la IA por sí sola, qué puede preparar para su aprobación y qué nunca debería hacer sola. La IA puede manejar el trabajo manual repetido, usted aprueba las recomendaciones importantes y hay un registro de cómo se produjo el resultado final.
También es fundamental para acciones irreversibles. Eliminar un archivo, modificar un sistema de producción, aprobar una compra o publicar algo públicamente puede generar consecuencias difíciles de revertir.
Este activo puede convertirse en su sistema personal de agente humano. Define qué puede manejar el agente, qué aún necesita su aprobación, qué datos puede utilizar y dónde usted permanece a cargo. También mantiene un registro de las suposiciones que hizo, qué cambió y quién aprobó el resultado final.
Cree una política de permisos para este flujo de trabajo de IA. Mis tareas recurrentes:
[Describe the tasks]
Divida todas las actividades en tres categorías: 1. La IA puede hacer esto directamente 2. La IA puede preparar un borrador, pero debo aprobarlo 3. La IA nunca puede hacer esto directamente Para cada actividad: – Dé un ejemplo específico – Indique cuándo debe detenerse la IA y pregúnteme – Identifique cualquier acción irreversible – Indique a qué datos o sistemas puede acceder la IA – Indique a qué datos o sistemas no puede acceder la IA nunca – Indique si la acción debe registrarse – Indique qué evidencia debe conservarse para su revisión – Indique quién es responsable del resultado final Preste especial atención a: – Envío correos electrónicos – Eliminar archivos – Modificar sistemas de producción – Comprar cualquier cosa – Publicar públicamente – Contactar a otras personas – Tomar decisiones finales por mí – Acceder a información confidencial – Usar datos de empleados, clientes, financieros o legales – Cambiar datos de origen – Aprobar transacciones – Crear compromisos externos
Poner a trabajar los cinco activos
Una vez que tenga estos cinco activos, un mensaje maestro puede reunirlos en un flujo de trabajo reutilizable.
Quiero utilizarte como asistente de IA que pueda completar trabajos complejos. No ejecute la tarea todavía. Según los materiales que proporciono, cree un flujo de trabajo reutilizable. Definir: 1. La entrada estándar 2. La salida estándar 3. Los pasos entre la entrada y la salida 4. Qué pasos puede realizar la IA directamente 5. Qué pasos requieren mi aprobación 6. Qué pasos deben seguir siendo dirigidos por humanos 7. El estándar de aceptación 8. Los límites de permisos 9. Las fuentes que la IA puede usar 10. La evidencia que debe conservarse 11. Una versión funcional mínima que puedo probar hoy 12. Los riesgos que debo resolver antes de aumentar el acceso o la automatización Mi tarea:
[Describe the task]
Mis materiales:
[List or attach the materials]
Pensamiento final
Rediseñar el trabajo antes de agregar más agentes de IA establece las cinco decisiones de liderazgo que se deben tomar antes de ampliar los agentes de IA. Empaquetar lo que su equipo ya sabe en activos reutilizables convierte esa estrategia en acción. Estos cinco activos le brindan una forma práctica de crear valor con IA.
Antes de asignar más tareas a los agentes de IA, documente lo que deben hacer. Comience con una tarea definida, una entrada confiable, una salida estándar y un punto de aprobación. Ejecute ejemplos reales a través de él. Compare el resultado con sus casos aceptados y rechazados. Solucione las brechas antes de agregar más acceso, más pasos o más autonomía.
Alguien que solo recopila indicaciones le pide al modelo que adivine. Los modelos, licencias y plataformas seguirán cambiando. El valor proviene de convertir lo que su equipo ya sabe en trabajo que la IA pueda repetir, las personas puedan revisar y en el que la empresa pueda confiar. Requiere un flujo de trabajo claramente definido, estándares de calidad, las fuentes y el contexto adecuados, y puntos claros donde debe detenerse la IA.
Dale sólo “ayúdame con esto” y sólo podrá adivinar. Dale a la IA la escena, los materiales y los estándares, y podrá ejecutarse. Aquí es cuando la transformación de la IA pasa de la experimentación al valor empresarial práctico.
* Nota del autor: todas las imágenes de este artículo fueron creadas por el autor utilizando herramientas de inteligencia artificial.