La pregunta útil no es “¿dónde ponemos IA?” sino “¿dónde perdemos horas o conversiones hoy?”. El ROI aparece cuando automatizas fricción repetitiva.
Casos con retorno claro
- Asistente de soporte con base de conocimiento (reduce tickets Level 1).
- Búsqueda semántica en catálogos grandes.
- Resumen de reseñas y Q&A de producto.
- Drafts de contenido y variantes de email para humanos que editan.
- Clasificación y enrutado de leads entrantes.
Casos a evitar en fase 1
- Chat flotante sin handoff a humanos.
- Generación masiva de textos SEO sin revisión (riesgo de marca y quality).
- Features de “IA” que no tocan una métrica del negocio.
Métrica y guardrails
Define baseline (tiempo de respuesta, CSAT, tasa de auto-resolución) antes de lanzar. Añade disclaimer cuando hable la IA, logs de conversación y kill switch.
Arquitectura mínima
- Retrieval sobre tu contenido (RAG) en vez de alucinar hechos.
- Modelo barato para clasificación; caro solo cuando aporte.
- Evaluación automática de respuestas en staging.
- Privacidad: no envíes PII a APIs sin acuerdo.
Empieza con un workflow acotado, mídelo un mes y decide escalar. La IA es un feature más, no una religión de producto.
