En resumen
La IA se equivoca a veces: puede leer mal un dato o inventarse una respuesta que suena bien. Por eso una automatización seria limita lo que la IA puede hacer, le da tus datos reales en vez de dejarla adivinar, comprueba sus resultados y deja que una persona revise lo importante antes de que salga.
La IA se equivoca. Quien te diga lo contrario te está vendiendo algo. Lo importante no es que no se equivoque nunca, sino que sus errores se detecten antes de causar un problema.
Qué tipo de errores comete
- Inventar. Si no sabe una respuesta, puede dar una que suena convincente pero es falsa. Es lo que se suele llamar «alucinar».
- Leer mal. Un PDF borroso, una tabla rara o una letra parecida a otra pueden hacer que copie mal un dato.
- Entender mal. Un email ambiguo puede clasificarse en el tema equivocado.
Cómo se evita que lleguen al cliente
- Darle tus datos, no dejarla adivinar. Un chatbot que responde con tu lista de precios y tus horarios se inventa mucho menos que uno que responde de memoria.
- Limitar lo que puede hacer. Si una pregunta no está en la información que tiene, debe decir que no lo sabe y pasar con una persona.
- Comprobar sus resultados. Si lee una factura, se comprueba que base más IVA da el total. Si no cuadra, se marca para revisar.
- Una persona revisa lo importante. Lo que llega a un cliente o mueve dinero pasa por los ojos de alguien antes de salir. Lo explicamos en IA con supervisión humana.
- Aprender de cada error. Cada fallo que se detecta sirve para ajustar las instrucciones y que no se repita.
En la portada de esta web puedes probarlo tú mismo: la IA ha preparado tres borradores con algún error y tú haces de persona al mando. Pruébalo.