LA IDEA PRINCIPAL
El perfil debe saber convertir una necesidad concreta en un sistema que encuentre información pertinente, respete los accesos y permita comprobar sus respuestas. La experiencia con modelos es una parte; también hacen falta integración, evaluación y explicación al equipo.
Empieza por una pregunta que el equipo repite.
Un departamento pregunta por condiciones comerciales. Otro busca el procedimiento vigente para tramitar una incidencia. Las respuestas están repartidas entre carpetas, documentos y personas que conocen el recorrido. La petición parece sencilla: queremos un asistente que responda sobre nuestra información.
Antes de definir el puesto, concreta quién preguntará, qué necesita encontrar y qué consecuencia tiene una respuesta incorrecta. Localizar un manual no exige lo mismo que interpretar una condición contractual o recomendar una actuación. No todas las respuestas deben automatizarse.
- Qué preguntas se repiten y a quién consumen tiempo.
- Qué documentos contienen la respuesta y quién los mantiene.
- Qué información puede consultar cada equipo.
- Qué preguntas requieren acudir a una persona.
Un asistente necesita información que pueda utilizar.
Un patrón habitual es buscar fragmentos pertinentes de los documentos y proporcionárselos al modelo para preparar una respuesta. Se conoce como RAG. Microsoft explica este enfoque como la combinación de búsqueda y generación apoyada en los datos de la organización.
Para concretar el perfil, mira lo que queda alrededor del modelo: versiones de documentos, actualización de las fuentes, identidad del usuario y tratamiento de información incompleta. Si dos procedimientos se contradicen, la candidatura debería identificar el conflicto antes de prometer una respuesta fiable.
Para profundizar: Microsoft Learn: cómo funciona RAG
Qué capacidades conviene explorar.
Estas capacidades pueden combinarse en una persona o requerir colaboración. El alcance, la continuidad y el entorno técnico ayudan a definirlo; el nombre AI Engineer no resuelve por sí solo todas esas preguntas.
| Trabajo necesario | Capacidad que debes concretar |
|---|---|
| Conectar repositorios y mantener documentos actualizados. | Integración y tratamiento de datos. |
| Encontrar información útil y preparar respuestas con modelos. | IA aplicada y recuperación de información. |
| Respetar qué puede consultar cada persona. | Identidad, permisos y seguridad. |
| Comprobar respuestas con preguntas del trabajo habitual. | Evaluación y seguimiento de errores. |
| Explicar qué puede hacer el asistente y cuándo pedir ayuda. | Comunicación y adopción. |
Qué debería demostrar antes de la entrevista.
Un escenario puede presentar dos versiones de un procedimiento, una pregunta ambigua y usuarios con permisos diferentes. Interesa observar qué información pide, qué riesgo detecta y cómo distinguiría una respuesta comprobada de una conclusión que todavía necesita verificar.
Pide que explique cómo probaría la propuesta y qué haría cuando no encuentre información suficiente. Una demostración visual atractiva no sustituye saber cómo se mantendrá el sistema. Evidencia de BUSCOS reúne respuestas a cinco escenarios, explicación en audio y un informe con revisión humana para preparar la entrevista.
Preguntas frecuentes
¿Necesitamos entrenar un modelo desde cero?
No se deduce de esta necesidad. Primero hay que concretar las preguntas, las fuentes y las restricciones; el profesional debe justificar el enfoque técnico que propone.
¿Puede acceder a todos los documentos?
El acceso debe corresponder a los permisos y al uso acordado. Tener documentos disponibles no significa que cualquier persona deba poder consultarlos.
¿BUSCOS construye el asistente?
No. Te ayuda a aclarar el perfil y a obtener evidencia sobre cómo abordarían ese trabajo las candidaturas.
Sigue afinando lo que necesitas. Una situación concreta es el punto de partida.
