Las 12 preguntas que tu consultora de IA debería poder responder

Por qué hicimos esta guía

La conversación sobre inteligencia artificial empresarial en Chile cambió de tono en el último año. Pasó de la pregunta «¿qué es esto?» a la pregunta «¿con quién lo hago?». Esa segunda pregunta es más difícil que la primera. Hay decenas de proveedores, propuestas que se parecen mucho entre sí en lo verbal y diferencias enormes en lo que efectivamente entregan. Las cifras de fracaso son altas y los costos del fracaso, también.

En Trenzar IA hacemos consultoría de implementación de IA, así que esta guía no es neutral. Pero las preguntas son honestas: si te quedas con ellas, vas a tomar mejores decisiones, contrates a quien contrates. Lo escribimos porque preferimos ganar contratos donde tenga sentido perderlos que ganar contratos donde nuestro cliente no estaba bien preparado para empezar.

Las preguntas están agrupadas en cuatro bloques: estratégicas, técnicas, contractuales y de relación. Cada una incluye:

• La pregunta literal, para que la copies y la lleves a tu reunión
• Por qué importa
• Qué respuesta esperar de un proveedor serio
• Qué respuesta debería hacerte sospechar

Lleva esta guía a tu próxima reunión con un proveedor. Imprímela si quieres. La idea es que llegues con criterios, no con promesas.

Bloque 1 — Preguntas estratégicas

1. ¿Qué problema vamos a resolver, en términos del negocio?

Por qué importa. El error más caro en proyectos de IA es invertir en una herramienta sin haber definido el problema. Si tu proveedor empieza describiendo capacidades técnicas en lugar de problemas de negocio, está vendiendo una solución sin haber escuchado.

Qué respuesta esperar. Una reformulación clara del problema que tú trajiste, traducida a una métrica de negocio: tiempo de respuesta, costo unitario, tasa de error, volumen de trabajo entregado. La respuesta correcta termina con: «antes de proponer una solución, vamos a validar este problema con dos o tres entrevistas».

Qué respuesta debería hacerte sospechar. Una descripción de la plataforma del proveedor antes de haber entendido tu problema. Si en los primeros 15 minutos te están mostrando una demo, estás escuchando un sales pitch, no una conversación de discovery.

2. ¿Por qué creemos que la IA es la herramienta correcta para este problema?

Por qué importa. No todos los problemas se resuelven mejor con IA. A veces un proceso bien diseñado, una contratación o una automatización tradicional es la respuesta correcta. Una consultora honesta es capaz de decirte «esto no es un problema de IA».

Qué respuesta esperar. Una comparación explícita entre IA y al menos dos alternativas: rediseño de proceso, contratación de personal y automatización clásica. La IA gana en la comparación porque hay una característica del problema —volumen, variabilidad, contexto natural language— que la favorece.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «La IA es lo que se viene». «Tu competencia ya lo tiene». «Vas a quedar atrás si no lo haces». Son argumentos de moda, no de método.

3. ¿Cómo vamos a saber si funcionó?

Por qué importa. Si la métrica de éxito se define después del proyecto, siempre se puede acomodar para que el proyecto haya sido exitoso. La métrica define qué cuenta como entrega.

Qué respuesta esperar. Una métrica cuantitativa, una línea base medible y un objetivo concreto en un plazo definido. Por ejemplo: «el tiempo promedio de redacción del expediente baja de 4 horas a 30 minutos en el plazo de 90 días, manteniendo o mejorando la calidad medida por revisión humana de muestras».

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «Mejorará la productividad». «Aumentará la satisfacción de los usuarios». «Reducirá el tiempo de procesamiento». Sin números, no es una métrica: es una intención.

Bloque 2 — Preguntas técnicas

4. ¿Qué modelo van a usar y por qué ese?

Por qué importa. La elección del modelo (GPT-4, Claude, Gemini, modelos open-source, modelos especializados) tiene implicancias en costo, calidad, latencia, privacidad y soberanía de datos. Una consultora que no haya pensado esa elección es una consultora que va a tomar la primera opción disponible.

Qué respuesta esperar. Una justificación que mencione al menos tres factores: la naturaleza de la tarea, el costo por inferencia, los requerimientos de latencia y los requerimientos de privacidad. Idealmente, una arquitectura híbrida: modelos diferentes para tareas diferentes.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «Usamos el mejor modelo disponible». «Trabajamos con OpenAI». Una sola opción sin justificación es señal de inflexibilidad técnica.

5. ¿Dónde van a vivir nuestros datos?

Por qué importa. Los datos que el agente procesa son tu activo más sensible. Pueden ser confidenciales, regulados o estratégicos. La respuesta determina riesgo legal, regulatorio y reputacional.

Qué respuesta esperar. Una descripción específica de la arquitectura de datos: dónde se almacenan, en qué jurisdicción, quién tiene acceso, cómo se eliminan al término del contrato y si se usan o no para entrenar modelos compartidos. Para industrias reguladas, una respuesta estándar incluye soberanía local.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «Es seguro, no te preocupes». «Cumplimos con todos los estándares». Sin nombres concretos de proveedores, ubicaciones geográficas y mecanismos de control, no es una respuesta verificable.

6. ¿Cómo manejan la calidad y el sesgo del modelo?

Por qué importa. Los modelos de IA producen errores y, a veces, errores con sesgo (de género, social, sectorial). Para industrias reguladas o con exposición reputacional, un error con sesgo puede ser un incidente público.

Qué respuesta esperar. Un proceso de validación con muestreo regular, métricas de calidad documentadas, mecanismos de feedback y plan de remediación cuando se detecten errores sistemáticos. En industrias sensibles, un comité humano de revisión.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «Los modelos modernos son muy precisos». «Los errores son raros». Sin protocolo explícito, un solo error mediático puede costar más que el proyecto entero.

Bloque 3 — Preguntas contractuales

7. ¿Cómo van a cobrar y qué incluye el precio?

Por qué importa. La estructura de precio determina los incentivos del proveedor. Un precio por hora incentiva alargar el proyecto. Un precio por proyecto incentiva acortarlo. Un precio por entrega incentiva calidad y volumen.

Qué respuesta esperar. Una estructura clara: qué se incluye en el precio fijo, qué se cobra aparte, cuándo se cobra (hitos, mensual), cómo se ajusta si el alcance cambia. Idealmente, alineación entre precio y entrega: si el agente no entrega, el cliente no paga lo equivalente.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. Cifras imprecisas, sumas finales sin desglose, «lo conversamos sobre la marcha». El precio que no se conversa al inicio se conversa al final, y siempre hacia arriba.

8. ¿Quién es dueño del agente, del código y del contexto al cabo del contrato?

Por qué importa. Esto define si la organización construye un activo propio o crea una dependencia indefinida del proveedor. El contexto curado —la capa más valiosa de un agente bien diseñado— debería ser tuyo.

Qué respuesta esperar. Una respuesta clara: el código y el contexto son del cliente. El proveedor mantiene la operación bajo contrato pero la organización puede internalizar o cambiar de proveedor sin perder el activo. Las cláusulas están en el contrato y son explícitas.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «El agente es de la plataforma». «Los datos los procesamos nosotros y el resultado es del cliente». «La propiedad intelectual es compartida». Cualquier zona gris en esta pregunta es una alerta roja.

9. ¿Cómo es la salida si dejamos de trabajar juntos?

Por qué importa. Las relaciones profesionales terminan, en algún momento, todas. La calidad de un proveedor se mide tanto por cómo entra como por cómo sale. Una salida mal diseñada puede dejar a la organización con un sistema que ya no funciona y sin saber cómo retomarlo.

Qué respuesta esperar. Un protocolo de salida: documentación entregada, código transferido, contexto exportado, soporte de transición por X meses, capacitación a un eventual nuevo proveedor. Idealmente, esto se conversa antes de empezar.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «No vamos a llegar a eso». «Lo vemos cuando ocurra». Quien no diseña la salida es porque no la quiere fácil.

Bloque 4 — Preguntas de relación

10. ¿Quién va a hacer el trabajo, semana a semana?

Por qué importa. Es frecuente que la propuesta la trabaje un equipo senior y el delivery lo haga un equipo junior con supervisión esporádica. La diferencia se nota en mes 3, cuando el proyecto exige decisiones difíciles.

Qué respuesta esperar. Nombres y dedicación porcentual. Quién es el responsable senior, qué porcentaje de su tiempo está asignado al proyecto, quiénes son los profesionales junior y qué supervisión reciben. La respuesta correcta es transparente y verificable.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. Roles abstractos, dedicaciones no cuantificadas, «tenemos un equipo experto». Si el partner que vendió la propuesta no aparece en el delivery, eso es información que importa.

11. ¿Qué experiencia tienen en organizaciones como la nuestra?

Por qué importa. La transferibilidad del aprendizaje. Una consultora con casos en banca puede ser excelente, pero su aprendizaje en banca no se traduce automáticamente a minería. Si tu industria es atípica para el proveedor, vas a financiar parte de su curva de aprendizaje.

Qué respuesta esperar. Casos específicos en tu industria o adyacentes, con descripción del problema, el alcance, los resultados y, si es posible, una referencia. Si no hay casos, una explicación clara de por qué creen que su método aplica a tu sector.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «Hemos trabajado con empresas de todos los sectores». «La metodología es aplicable a cualquier industria». El método sí puede ser transferible; el conocimiento sectorial específico no se inventa.

12. ¿Qué pasa cuando estemos en desacuerdo?

Por qué importa. Los proyectos que valen la pena tienen tensión. La consultora va a tener opiniones distintas a las del cliente sobre alcance, prioridad, calidad y plazo. Lo que distingue a una buena relación profesional de una mala es cómo se procesan esas diferencias.

Qué respuesta esperar. Un proceso explícito de manejo de desacuerdo. Reuniones periódicas con la dirección del cliente. Mecanismos de escalamiento. La capacidad de decir «creemos que esta dirección es un error» sin que la relación se quiebre.

Qué respuesta debería hacerte sospechar. «Nos adaptamos a lo que el cliente quiera». «Trabajamos siempre alineados». Una consultora que nunca está en desacuerdo es una consultora que no piensa.

Cómo usar esta guía en una reunión

No leas las 12 preguntas seguidas. Llevarlas a una reunión así sería rígido y poco útil. La idea es tenerlas presentes y volver a ellas cuando sientas que la conversación pierde foco.

Si tienes 30 minutos con un proveedor, alcanza para 4-5 preguntas bien hechas. Recomendamos: 1, 3, 8 y 10. Esas cuatro tocan estrategia, métrica de éxito, propiedad y delivery, que son los puntos donde más proyectos se rompen.

Si tienes 60 minutos, suma 5, 7 y 11.

Para una segunda reunión, antes de firmar, asegúrate de haber cubierto las 12.

Una nota final

La elección de una consultora de IA es, en gran medida, una elección de socio para una transformación que va a tomar años. Las preguntas técnicas son importantes, pero las preguntas de carácter, método y relación son las que más diferencia hacen al final.

Si elegiste bien, en dos años vas a tener una organización con capacidades nuevas, un equipo formado y un activo —el agente, el contexto, el método— que es tuyo. Si elegiste mal, vas a tener una factura, un sistema que funciona a medias y un equipo desencantado con una tecnología que sí podría haber funcionado.

El costo de la diferencia, en nuestra experiencia, casi nunca es el precio del proyecto. Es el costo de oportunidad de no haber construido lo que sí se podía construir.

Suerte en la decisión.

Sobre Trenzar IA

Trenzar IA es una consultora chilena de implementación de inteligencia artificial. Diseñamos agentes a medida y operamos plataformas en modelo service-as-a-software para organizaciones en sectores extractivos, energéticos y de alto impacto socioambiental.

El equipo combina formación técnica, comunicacional y de ciencias sociales: tres profesionales con posgrado en IA y comunicaciones, y una doctora en ciencias sociales con foco en territorios y conflicto.

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