Explorar la IA para el conocimiento organizacional
01 — Resumen
¿Cómo podemos tener una visión clara de quién está trabajando en qué y quién tiene disponibilidad real?
En el trabajo cotidiano, las empresas generan conocimiento valioso, pero queda fragmentado entre correos, Slack, GitHub, documentos, herramientas de proyectos y la memoria de las personas. Encontrar la información correcta suele depender de saber dónde buscar o a quién preguntar.
Como parte de este proyecto interno de I+D, trabajé con un equipo pequeño para explorar si los agentes de IA podían conectar el conocimiento de distintas áreas de la organización y facilitar su búsqueda y uso. Explorábamos el producto y la tecnología al mismo tiempo, así que construir prototipos funcionales era parte de descubrir qué podía llegar a ser el producto.
Desarrollado como plataforma interna.
Las interfaces que aparecen abajo son abstracciones, no capturas de pantalla.
02 — El problema
A diferencia de un producto convencional, no empezamos con una solución definida de antemano. Exploramos la tecnología y el producto al mismo tiempo.
Las preguntas fueron lo fundamental. ¿Qué información sirve? ¿Quién la necesita? ¿Cómo debería presentarla un agente? ¿Qué pasa cuando se reúne información de muchos sistemas? ¿Y qué límites deberían existir alrededor de ese conocimiento?
Teníamos que desarrollar para aprender.
03 — Mi enfoque
Asumí el desarrollo como parte de la investigación. Convertir las ideas en algo funcional hacía que las preguntas abstractas se volvieran lo bastante concretas como para ponerlas a prueba, cuestionarlas y cambiarlas.
Me enfoqué en la capa de interacción con los sistemas de IA subyacentes. Desarrollé el frontend y los flujos para editar prompts, ver resultados previos, mantener un historial asociado al modelo, gestionar la autenticación y las sesiones, y organizar los datos y el estado. A medida que evolucionaba el prototipo, pude adaptar rápidamente la interfaz según lo que aprendimos y las nuevas preguntas que necesitamos explorar.
Conectar las fuentes
Muchos sistemas, una única estructura de proyecto
La información llega desde correos, chats, código y documentos. El agente la reúne en una vista de proyecto y mantiene los permisos de los sistemas de origen.
Iterar sobre el prompt
Cada versión conserva el modelo que usó
Los prompts cambian constantemente, y un resultado solo se entiende si sabemos qué modelo lo generó. El historial guarda ambas cosas para poder comprender y restaurar versiones anteriores.
Encontrar los límites
La respuesta depende de quién pregunta
Cuando se reúne el conocimiento de muchos sistemas en un solo lugar, importa quién puede verlo. Una misma pregunta puede tener respuestas distintas según quién la haga.
Obtener la respuesta
Preguntar quién está trabajando en qué
El agente resume en qué está trabajando una persona a partir de los sistemas en los que realmente trabaja. Como el resumen es generado, indica sus fuentes y puede equivocarse de forma visible, en lugar de hacerlo silenciosamente.
04 — En retrospectiva
Construir el prototipo cambió las preguntas que nos hacíamos.
Reunir el conocimiento de la organización hizo que su potencial fuera mucho más evidente, pero también volvió mucho más concretas las preguntas sobre acceso, permisos y límites.
Desde entonces, la tecnología avanzó a una velocidad extraordinaria, pero el aprendizaje sigue vigente. Los prototipos sirven no solo para demostrar que algo se puede construir, sino también para revelar en qué conviene enfocarse después.
Para mí, crear siempre ha sido parte de pensar.