Diez casos
Un proceso que nadie entiende
Si hoy cada persona lo hace distinto y nadie sabe por qué, automatizarlo fija el caos. Primero se dibuja, se acuerda y se simplifica; después se automatiza.
Lo que ocurre dos veces al mes
Si te cuesta una hora y pasa cuatro veces al año, la automatización cuesta más que lo que ahorra. Usa la calculadora con honestidad y mira el plazo de recuperación.
Decisiones con efectos jurídicos o muy significativos sobre una persona
Conceder o denegar un crédito, un seguro, un empleo o una baja, basándose solo en un tratamiento automatizado, está limitado por el artículo 22 del RGPD. La máquina puede preparar la información; la decisión la toma una persona con capacidad real de cambiarla.
Descuentos, condonaciones y excepciones sin tope
Si dejas a un asistente conceder lo que pida el cliente, un día lo hará. Cualquier excepción necesita un límite claro y, por encima de él, una persona.
Quejas, duelo, enfados y malas noticias
Un cliente enfadado que recibe una respuesta de plantilla se enfada más. Detecta el tono y pasa a una persona en el primer mensaje, no en el tercero.
Datos de salud, menores o situaciones vulnerables, sin una base sólida
Son datos o colectivos con protección reforzada. Antes de cualquier flujo, confirma con tu asesor de protección de datos la base jurídica, la evaluación de impacto si procede y dónde se procesa.
Un asistente que finge ser una persona
Además de poco honesto, el artículo 50 del Reglamento de IA obliga a informar de que se interactúa con una IA, salvo que sea evidente. Si tu cliente se siente engañado, pierdes más que lo que ahorras.
Procesos que cambian cada semana
Si las reglas se modifican constantemente, el coste de mantener la automatización supera su beneficio. Espera a que el proceso se estabilice.
Cuando el coste de un error supera el ahorro
Un error en un pago, en un pedido grande o en una comunicación a un cliente clave puede costar más que años de ahorro. En esos puntos, la persona valida siempre.
Todo lo que depende de datos sucios
Un maestro de artículos lleno de duplicados o clientes sin NIF producen automatizaciones que fallan con mucha seguridad. Limpiar datos no es glamuroso y suele dar más rendimiento que cualquier herramienta nueva.
Un test de cinco preguntas
Si respondes «sí» a las cinco, el proceso suele ser buen candidato. Con tres o menos, mejor ordenar antes de automatizar.
- ¿Se repite al menos varias veces por semana?
- ¿Las reglas se pueden escribir en una página sin decir «depende» más de tres veces?
- ¿Sabes cuánto cuesta hoy un error y quién lo detecta?
- ¿Los datos de partida existen y son razonablemente fiables?
- ¿Hay una persona concreta responsable de revisar los casos dudosos?
Después, mide con la calculadora cuánto ahorrarías de verdad.