01 / Fundamentos ·
SIMULACRO DE UNA CLASE - INA
Inteligencia artificial aplicada en sistemas de gestión empresarial.
Concepto principal
Es un campo que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas como reconocer patrones, interpretar lenguaje, generar contenido y apoyar decisiones.
Muchos sistemas de IA aprenden patrones a partir de datos durante su entrenamiento. Al utilizarlos, aplican esos patrones a nuevas entradas: ese proceso se llama inferencia .
Sus resultados pueden contener errores y deben evaluarse según la tarea y la información disponible.
Integrar una capacidad de IA en un proceso de trabajo, conectándola con información, reglas y funciones de una aplicación.
Una pregunta, un documento o datos de una operación.
El modelo interpreta la entrada y genera un resultado.
El sistema presenta el análisis o ejecuta una función autorizada, con validación.
Ejemplo: estimar el riesgo de atraso con datos históricos y características del proyecto.
Ejemplo: resumir una minuta y redactar un informe de seguimiento. Los modelos de lenguaje son una de sus aplicaciones.
Ejemplo: enviar una alerta cuando una fecha vence. Esa regla, por sí sola, no necesita IA.
Objetivo de la clase: explicar cómo se integra IA en un sistema y distinguir el papel del modelo, la API, el contexto y las herramientas.
02 / La conexión ·
La API permite que una aplicación intercambie solicitudes y respuestas con un modelo.
1 · Interfaz
La persona preguntaEl chat recoge la consulta y muestra la respuesta.
2 · Aplicación
Organiza la solicitudEl servidor prepara instrucciones, contexto y herramientas disponibles.
3 · API y modelo
Procesa la solicitudLa API transporta los mensajes. El modelo genera una respuesta o solicita una herramienta.
4 · Aplicación e interfaz
Devuelve el resultadoEl servidor procesa el resultado y lo presenta en el chat.
Una solicitud, en esencia
La conexión al modelo no le concede acceso automático al CRM ni al sistema de proyectos.
Idea clave: el modelo genera; la aplicación controla qué información se envía y qué funciones puede utilizar.
03 / El contexto ·
Instrucciones para orientar, documentos para fundamentar y datos actuales para verificar.
«Cita el origen de los datos. No inventes avances. Señala lo que falta confirmar».
Mensajes anteriores incluidos en la solicitud. No implican memoria permanente ni actualización del proyecto.
Buscar fragmentos relevantes del plan y las minutas e incorporarlos al contexto de la respuesta.
Puesta en marcha prevista: 22 de mayo. Las pruebas requieren una migración terminada y validada. La capacitación requiere pruebas aceptadas. El material gráfico es independiente de esas tareas.
La gerencia aún no aprueba los campos del CRM. La migración no puede completarse hasta recibir esa aprobación. Ana debe gestionar la decisión. El retraso del material gráfico no bloquea las pruebas.
Configuración y aprobación pendientes; migración bloqueada; pruebas y capacitación sin iniciar; material gráfico vencido. Consulta el detalle en el laboratorio.
Consulta de documentos
El sistema recupera información pertinente y la entrega al modelo junto con la pregunta. Esta técnica se conoce como RAG : generación aumentada por recuperación.
Consultar documentos no equivale a entrenar el modelo.
Para conversar: ¿qué pasa si la minuta está desactualizada?
04 / Caso práctico ·
Caso ficticio: implementación de un CRM. Puesta en marcha prevista: 22 de mayo de 2026. Información al 12 de mayo.
Datos ficticios · Corte: 12 de mayo de 2026. Los porcentajes corresponden a cada tarea; no representan un avance global ponderado.
| Tarea | Responsable | Fecha prevista | Avance / estado | Dependencia |
|---|---|---|---|---|
| Definir requisitos | Ana | 6 mayo | 100% · Completada | — |
| Aprobar campos del CRM | Gerencia | 11 mayo | 80% · Vencida | Requisitos |
| Migrar clientes | Luis | 14 mayo | 40% · Bloqueada | Aprobación de campos |
| Pruebas de aceptación | Laura | 18 mayo | 0% · Pendiente | Migración validada |
| Capacitar al equipo | Ana | 20 mayo | 0% · Pendiente | Pruebas aceptadas |
| Material gráfico interno | Diego | 10 mayo | 70% · Vencida | Independiente |
05 / De respuesta a acción ·
El modelo puede solicitar una herramienta. La aplicación valida la solicitud, ejecuta la función autorizada y devuelve su resultado.
Una herramienta obtiene tareas y dependencias del sistema de proyectos.
El asistente prepara una tarea con responsable, fecha y criterio de cierre.
La aplicación comprueba permisos y datos. La persona revisa la propuesta.
La herramienta crea la tarea y devuelve su identificador. Solo entonces se confirma el registro.
Propuesta de tarea · ejemplo
Responsable: Ana, para coordinar con Gerencia.
Fecha propuesta: 13 de mayo, por confirmar.
Criterio de cierre: aprobación registrada y comunicada a Luis para continuar la migración.
Propuesta sin registrarEsta pantalla ilustra el flujo. No crea tareas ni consulta un sistema externo.
Idea clave: un mensaje que dice «tarea creada» no prueba que la acción ocurrió. Necesitamos el resultado verificable del sistema.
06 / Criterio y decisiones ·
Comprobación del aprendizaje
«Una tarea está vencida. ¿Podemos concluir que retrasa todo el proyecto?»
¿Qué consultarías antes de responder? ¿Qué puede afirmar el asistente con los datos del caso?
No. Debemos revisar dependencias, duraciones, holguras y ruta crítica. En este caso, la aprobación pendiente bloquea la migración; el material gráfico es independiente. Existe un riesgo para la secuencia, pero no tenemos datos suficientes para calcular un retraso exacto de la fecha final.
Conecta la aplicación con el modelo.
Aporta información para fundamentar la respuesta.
Permiten consultar y actuar bajo controles.