Inteligencia artificial
Sistema basado en máquinas que, a partir de objetivos definidos, genera predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos reales o virtuales. Es la definición del marco de riesgos de IA del NIST.
En procesos, lo más útil hoy es la IA generativa y los agentes: leen texto libre, clasifican, redactan y ejecutan pasos con herramientas. En este vault, un agente configurado para una tarea es una unidad agéntica.
Cuándo usarla: la actividad requiere criterio, interpreta texto libre o tiene mucha variación. Si la regla es clara, basta una regla de negocio.
Proceso general
En atención a clientes, un agente lee cada correo, lo clasifica, extrae los datos y propone la respuesta. Una persona la aprueba antes de enviarla.
Ejemplo ilustrativo: seguros
En una promotora de seguros, un agente de IA lee los correos de asegurados, identifica si piden una aclaración de descuento por nómina, una cancelación o un cambio de beneficiarios y propone la respuesta. Una persona la aprueba antes de enviarla; validar que el RFC tenga 13 caracteres, en cambio, basta con una regla de negocio.
Ejemplo ilustrativo: manufactura
En una línea de ensamble, un agente de IA lee las notas que escriben los operadores al jalar el andon, identifica si el paro fue por falta de material, falla de máquina o defecto de calidad y propone la causa en el reporte de paros. El supervisor de línea la confirma; detener la estación cuando el torque sale de rango, en cambio, basta con una regla de negocio.
Ejemplo ilustrativo: retail
En comercio electrónico, un agente de IA lee los mensajes de clientes, identifica si piden rastreo, devolución o cambio de talla y propone la respuesta. Una persona la aprueba antes de enviarla; validar que el código postal tenga 5 dígitos, en cambio, basta con una regla de negocio.
IA sin supervisión
La IA se equivoca con seguridad. Toda salida que afecta dinero, clientes o decisiones legales pasa por humano en el ciclo. Ver Cómo supervisar agentes.
Para gestionar el riesgo existen marcos reconocidos: NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.
Dónde se usa: etapa 7 de la metodología.
Fuente: NIST, AI Risk Management Framework; ISO, ISO/IEC 42001:2023.
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