Hacer una pregunta a una inteligencia artificial es cada vez más sencillo. Está tirado. Una pregunta en lenguaje natural y listo. Podemos escribir unas pocas palabras y obtener una respuesta en segundos. Pero ojo, cuando queremos trasladar esa experiencia al mundo empresarial aparece un problema mucho más complejo: la inteligencia artificial puede entender las palabras que utilizamos sin comprender realmente lo que significan dentro de nuestra empresa. Y esa diferencia es fundamental. Porque una empresa no es solamente una colección de datos. Es un conjunto de procesos, relaciones, reglas, criterios y decisiones que se han ido construyendo durante años. Para responder correctamente a una pregunta sobre nuestro negocio, primero hay que comprender todo ese contexto. Últimamente escucho y leo la palabra contexto por todos sitios.
1) Interpretar que quiere saber la persona que pregunta.
Pensemos en una pregunta aparentemente sencilla: ¿Cuánto hemos vendido este mes?. Cualquier persona que conozca el negocio podría pensar que la respuesta es evidente. Pero ¿hablamos de pedidos realizados, de facturas emitidas o de ventas efectivamente cobradas? ¿Incluimos las devoluciones? ¿Los impuestos? ¿Qué fecha debemos utilizar? Una misma pregunta puede tener respuestas diferentes, todas matemáticamente correctas, pero no necesariamente útiles. El primer reto de MandevIA consiste en interpretar qué quiere saber realmente la persona que pregunta, utilizando el conocimiento disponible sobre el negocio para determinar qué conceptos y criterios deben aplicarse.
2) Encontrar la información adecuada.
Una vez comprendida la pregunta, comienza otro trabajo que normalmente permanece invisible: encontrar la información adecuada. Los datos de una empresa pueden estar distribuidos entre diferentes tablas, bases de datos, aplicaciones de gestión, hojas Excel o servicios externos. Y conocer dónde están almacenados no es suficiente. Hay que saber qué representa cada campo, cómo se relaciona con los demás, qué estados son válidos y qué reglas deben respetarse. Para resolver este problema, MandevIA conecta el significado de los conceptos empresariales con su ubicación real en las fuentes de datos. Es, de alguna forma, un traductor entre el lenguaje con el que las personas hablamos de nuestro negocio y el lenguaje técnico con el que los sistemas almacenan su información.
3) Distinguir lo que sabemos...de lo que no sabemos y lo que necesitamos preguntar.
Sin embargo, ni siquiera con todo ese conocimiento podemos garantizar que cualquier pregunta tenga una interpretación única. A veces falta información, existen diferentes criterios posibles o la respuesta requiere deducir algo que no está expresamente definido. Aquí aparece otra capacidad importante: distinguir entre lo que sabemos, lo que podemos deducir razonablemente y lo que necesitamos preguntar. No se trata de interrumpir constantemente al usuario para pedir aclaraciones, pero tampoco de inventar criterios para ofrecer una respuesta aparentemente convincente. Una inteligencia artificial útil debe saber cuándo puede avanzar y cuándo necesita preguntar antes de hacerlo.
4) Interpretar cada nueva pregunta y adaptarnos a los nuevos criterios cuando cambia nuestra intención.
Y hay algo más que considero especialmente importante: una conversación no está formada por preguntas independientes. Imaginemos que preguntamos por las ventas de los últimos seis meses, después queremos conocer cuáles corresponden a un determinado comercial y, finalmente, pedimos compararlas con el año anterior. En cada paso hay información que debe conservarse y otra que debe modificarse. No podemos obligar a la persona a repetir constantemente todos los criterios de su consulta. MandevIA trabaja para mantener ese hilo, interpretar cada nueva pregunta dentro de la conversación y adaptar los criterios cuando cambia nuestra intención. Es lo que hacemos naturalmente cuando hablamos con otra persona que conoce nuestro negocio.
5) Construir respuestas comprensibles
Finalmente, llega el momento de consultar los datos, aplicar las fórmulas adecuadas y construir una respuesta comprensible, basada en la información realmente disponible y respetando los límites de las fuentes autorizadas. Pero incluso aquí, el objetivo no debería ser simplemente devolver una cifra: también importa explicar de dónde procede, cómo se ha calculado y qué conclusiones podemos extraer de ella sin ir más allá de lo que los datos permiten afirmar. Esta es una de las partes más complejas que intenta resolver MandevIA y, posiblemente, una de las menos visibles. Porque el verdadero valor no está en que una inteligencia artificial sepa consultar una base de datos, sino en conseguir que entienda lo suficiente de nuestra empresa para que podamos conversar con ella utilizando nuestro propio lenguaje. Al final, como ocurre en cualquier buena comunicación, no basta con escuchar una pregunta. Hay que entender lo que realmente nos están preguntando.
