A veces el mejor resultado de un piloto de IA es no crear agentes de IA
A veces el mejor resultado de un piloto de IA es no crear agentes de IA
La experiencia corporativa demuestra que a veces es más eficiente simplificar procesos y eliminar pasos manuales que implementar agentes de IA.
A veces, el mejor resultado de un piloto de IA es decidir no crear agentes de IA.
Al hablar en TNF, Anton Rubenchik, CIO de SIBUR, compartió una observación curiosa: si se describen en serio y a fondo las reglas de un proceso, parte de los agentes de IA planificados resultarán innecesarios.
Suena casi paradójico, porque en la industria el liderazgo en IA a menudo se juzga por la cantidad de lanzamientos. Pero SIBUR sigue una lógica diferente. La empresa experimenta activamente con agentes, prueba nuevos escenarios y avanza hacia una mayor autonomía. Sin embargo, el resultado de un piloto se evalúa por lo que ha cambiado en el trabajo: si hay menos operaciones manuales y aprobaciones repetidas.
El piloto en sí también funciona como una herramienta de diagnóstico. Mientras el equipo le explica al agente de dónde tomar los datos y qué reglas seguir para la toma de decisiones, salen a la luz brechas entre sistemas, excepciones no documentadas y hábitos que sostenían todo el proceso.
Después de tal análisis, a veces queda claro que la tarea es más barata y fiable de resolver sin un LLM: arreglando una integración, eliminando una aprobación extra o registrando una regla como un algoritmo estándar.
El agente no pasó a producción industrial, pero el proceso se volvió más corto y claro. Un resultado perfectamente digno del experimento.
Por qué es importante
AnálisisLa adopción de IA debe ser una herramienta de optimización, no un fin en sí mismo. El valor diagnóstico de los pilotos a menudo supera la utilidad directa de los agentes.
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