El agente funciona. Califica leads, los genera y convierte, pero una parte del cliente lo considera un fracaso. Las dos cosas son ciertas al mismo tiempo, y por eso el caso vale más que cualquier presentación de resultados.
Lo cuento como una autocrítica, porque la mitad de lo que salió mal es nuestra responsabilidad.
El cliente
Una financiera de unas 120 personas. El área de tecnología compró un agente de IA para calificar y generar leads. Funciona, y funciona bien.
El problema empezó cuando cambió el interlocutor
El problema no fue técnico. Empezó cuando cambió el interlocutor.
Los nuevos querían que el agente además ofreciera productos y que respondiera como responden ellos. Perfecto, les dijimos, ¿cómo responden ustedes? Ahí se frenó todo, porque nadie lo sabía. No tenían escrito cómo contesta un vendedor suyo, ni por qué contesta eso y no otra cosa. Nos pedían que el agente hablara como el equipo, y el equipo nunca había puesto por escrito cómo habla.
Ese es exactamente el problema de la línea de base, pero disfrazado de otra cosa. No podés pedirle a una máquina que replique un criterio que nadie escribió nunca.
Lo que arreglamos y lo que quedó abierto
Eso se resolvió. Bajamos las respuestas con ellos, ajustamos el agente, y hoy genera leads y convierte. Pero el nuevo equipo sigue desconforme, porque además quiere que el agente interprete imágenes sin contexto, sumando nuevas expectativas particulares. Eso nunca se habló, nunca se relevó y nunca estuvo en el alcance. Se asumió.
¿Quién fracasó?
Los dos, y la parte nuestra la digo primero. No limitamos bien el alcance y dejamos entrar interlocutores nuevos sin volver a arrancar la conversación desde el principio. La gente de ventas y de marketing que se sumó al equipo nunca chequeó la demo ni habló con nosotros sobre los alcances. Llegaron con supuestos que nadie había contrastado contra nada, y nosotros dejamos que eso pasara.
La otra mitad es del cliente. Les pedimos que bajaran los casos a tierra y que nos explicaran qué tenía que responder el agente y por qué. No lo sabían.
«Tenemos que hacer algo»
Y después vino la pregunta que me quedó grabada. Les preguntamos qué iban a hacer con todos los leads que el agente iba a generar.
La respuesta fue: «tenemos que hacer algo».
Ahí entendí cuál era el problema de fondo. No era el agente. Era que esperaban que la inteligencia artificial hiciera todo el trabajo por arte de magia, incluida la parte que solo pueden hacer ellos.
Qué haríamos distinto
Ninguna de estas cuatro cosas es una lección de manual. Son las que nos faltaron en este proyecto.
Congelar el alcance por escrito y que lo firme quien manda. No una lista de funcionalidades, sino los casos de uso enumerados, con lo que entra y lo que queda afuera dicho con todas las letras. Si «interpretar imágenes» no está en esa lista, no está en el proyecto, y eso hay que poder mostrarlo en una hoja.
Cuando cambia el interlocutor, volver a empezar. Demo de nuevo, alcance de nuevo, expectativas de nuevo. Parece burocracia y es lo contrario: es la única forma de que los supuestos que trae la gente nueva salgan a la luz antes de convertirse en un reclamo.
No aceptar «que responda como nosotros» si no existe un documento de cómo responden. Si no existe, escribirlo es parte del proyecto, lleva tiempo y se cotiza. No es un detalle de configuración.
Preguntar, antes de firmar, qué van a hacer con lo que el agente produzca. Si la respuesta es vaga, el proyecto tiene un problema que no se arregla con tecnología, y conviene saberlo el primer día y no en el sexto mes.
Por qué le digo éxito
Porque el agente hace lo que se pidió y trae negocio. Eso es medible y está medido. El proyecto que se contrató funciona.
El fracaso está en otro lado: en la distancia entre lo que se acordó y lo que la gente que llegó después imaginó que había comprado. Esa distancia no la cierra ninguna plataforma. Se gestiona antes de firmar, con preguntas incómodas, o no se gestiona.
La conversación de fondo sobre por qué pasa esto, con los datos de qué esperan las empresas de la IA y qué se puede medir de verdad, está en ¿Está tu empresa preparada para la IA?.