Problema
Un piloto suele declararse exitoso porque funciona en una demostración o porque un grupo inicial lo encuentra interesante. Ninguna de las dos condiciones prueba que mejore el proceso, mantenga calidad o controle riesgos.
Datos y Fuentes
La evaluación necesita una línea de base del proceso actual: volumen, tiempo por caso, errores, retrabajo, costo, derivaciones y satisfacción del usuario. También requiere un conjunto de casos de prueba representativos, incluidos casos difíciles y situaciones donde el sistema debería abstenerse.
Método
Medimos cinco dimensiones:
- Calidad: exactitud, completitud, fidelidad a fuente y consistencia.
- Tiempo: duración total, espera, revisión y retrabajo.
- Riesgo: respuestas no respaldadas, exposición de datos y fallas de control.
- Adopción: uso correcto, abandono, correcciones y confianza calibrada.
- Economía: costo tecnológico, integración, supervisión y mantenimiento.
Los umbrales deben definirse antes de observar los resultados. Cambiar el criterio después de probar produce una evaluación favorable por diseño.
Hallazgos
La automatización puede reducir tiempo de producción y aumentar tiempo de revisión. Esa redistribución puede ser positiva si mejora calidad, pero debe medirse en el proceso completo.
También conviene separar desempeño promedio de errores graves. Una tasa alta de aciertos no compensa una falla poco frecuente cuando su consecuencia es crítica.
Implicancias
La decisión final no tiene que ser escalar o cancelar. Puede limitar el caso de uso, mejorar datos, cambiar supervisión o mantener el piloto como asistencia interna.
Un buen piloto produce evidencia para decidir, incluso cuando concluye que la tecnología todavía no está lista.
Aplicación y recursos
- Descargar ficha de caso de uso y métricas.
- Explorar la solución IA para procesos públicos.
- Revisar la arquitectura de decisión para IA.
CTA
NOAM puede documentar la línea de base, construir el conjunto de pruebas y evaluar un piloto con criterios acordados. Plantea el proceso.