IA o reglas de negocio: cómo elegir

La mayoría de los procesos no necesitan elegir entre IA y software tradicional; necesitan cada parte del trabajo en el lugar correcto. La IA es muy buena leyendo, entendiendo y redactando. Las reglas de negocio son muy buenas calculando y decidiendo siempre igual. Así decidimos qué parte va dónde.

Dónde la IA se gana su lugar

Cuando la entrada es desordenada: documentos, correos, pedidos en lenguaje natural, voz. Cuando el resultado es un borrador que revisa una persona: un resumen, una respuesta, una clasificación para confirmar. Cuando acertar casi siempre ya es útil, y alguien atrapa el resto.

  • Leer y clasificar documentos y correos
  • Entender un pedido en palabras y convertirlo en un plan
  • Resumir, explicar y redactar respuestas
  • Encontrar lo que importa en mucho texto

Dónde las reglas de negocio se ganan el suyo

Cuando la misma entrada tiene que dar siempre el mismo resultado: dinero, permisos, elegibilidad, todo lo que va a preguntar un auditor. Las reglas se pueden probar, explicar línea por línea y cambiar con una revisión.

  • Cálculos e importes
  • Permisos y accesos
  • Elegibilidad, aprobaciones y plazos
  • Todo lo que tiene que pasar una auditoría

La mayoría de los procesos necesitan las dos

El esquema que funciona es dejar que cada una haga su parte: la IA lee y propone, una persona decide donde importa, y un motor de reglas aplica lo aprobado. Sendero, nuestro producto, funciona así: el asistente convierte un pedido en reglas que puedes leer, el dueño las aprueba y un motor las aplica con exactitud.

En un caso de consultoría, un cliente pensaba que un modelo de lenguaje calculara las cifras de un proceso de negocio y las explicara. Llevamos los cálculos a reglas de negocio probadas y dejamos la IA para interpretar y explicar los resultados. Las cifras pasaron a ser auditables, y la IA se quedó con la parte donde más aporta.

Cinco preguntas que lo definen

  • ¿La misma entrada tiene que dar siempre el mismo resultado?
  • ¿Alguien va a tener que explicar o auditar el resultado?
  • ¿La entrada es texto libre, documentos o voz?
  • ¿Cuánto cuesta una respuesta equivocada, y quién se daría cuenta?
  • ¿Una persona puede revisar el resultado antes de que se aplique?

El caso de consultoríaCómo funciona Sendero ↗

Preguntas

¿Cuándo conviene usar un LLM en lugar de reglas de negocio?
Cuando la entrada no tiene estructura, como texto, documentos o voz, y una persona puede revisar el resultado. Para cálculos, permisos y todo lo que se audita, las reglas son más seguras: la misma entrada da siempre el mismo resultado.
¿La IA y un motor de reglas pueden trabajar juntos?
Sí, y suele ser el mejor diseño: la IA interpreta y propone, una persona aprueba donde importa, y el motor de reglas aplica la decisión siempre igual.
¿No es más simple usar IA para todo?
Parece más simple al principio. Con el tiempo, las cifras que pueden cambiar de una ejecución a otra son difíciles de probar y de auditar, y los errores cuestan caro de encontrar. Las reglas llevan más trabajo escribirlas una vez y después se comportan siempre igual.

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