Política de modelos de IA para equipos: quién decide la lista

Una política de modelos de IA para equipos es una lista corta de los modelos que la firma permite usar en el trabajo para clientes, con una persona concreta que la mantiene y una fecha en la que se revisa. Cabe en una página. La mayoría de las consultoras no la tiene, y casi nunca porque haya decidido no tenerla. La pregunta no llegó a plantearse, así que cada persona la respondió a su manera, con la herramienta en la que se fue dando de alta.

Esta pregunta es distinta de elegir el modelo adecuado para cada tarea. Aquel artículo trata de qué modelo conviene para un trabajo. Este trata de quién decide, para empezar, qué hay en el menú.

Por qué da problemas la libre elección de modelos

La libre elección da problemas porque después nadie puede responder de ella. Cuando cada consultor elige su propio modelo, la firma no sabe decir qué modelos han tratado el material de un cliente ni en qué condiciones. Un cliente puede preguntar exactamente eso en un cuestionario de seguridad o en un anexo del contrato, y «depende de quién hiciera el trabajo» es una mala respuesta.

También tiene un coste de calidad. La misma tarea recurrente pasa por un modelo distinto según quién la haga, así que el resultado varía por motivos que no tienen que ver con el trabajo. Los revisores acaban corrigiendo una diferencia que no ven.

Una lista de modelos permitidos resuelve las dos cosas, y nadie tiene que convertirse en experto en modelos. La gente elige de un menú corto y la firma sabe qué contiene.

Quién debe ser responsable de la lista

La lista debe tener un único responsable con nombre, y a ser posible alguien cercano a la entrega. En una consultora suele ser un responsable de operaciones, un responsable de área o un socio interesado en cómo se hace el trabajo. No tiene por qué ser un proyecto de TI, y en una firma sin equipo de TI no puede serlo.

El responsable no necesita seguir de cerca los lanzamientos de modelos. Su trabajo es asegurarse de que se han hecho las preguntas de abajo sobre cada modelo de la lista y de que alguien las vuelve a hacer en la fecha de revisión. Un comité suele hacerlo peor que una sola persona, porque cada miembro da por hecho que otro ya ha hecho la actualización.

Qué decidir antes de añadir un modelo a la lista

Haz las mismas cinco preguntas sobre cada modelo antes de permitirlo.

Pregunta	Por qué importa
¿Se usan los datos de clientes para entrenar el modelo?	El material de los clientes no debe acabar en un modelo que usan otras firmas
¿Dónde se procesan y almacenan los datos?	Algunos clientes fijan una región en su contrato
¿Para qué tipo de trabajo es lo bastante bueno?	Determina en qué equipos y tareas se permite el modelo
¿Hay un modelo más barato que haga este trabajo igual de bien?	Reserva el modelo más potente para el trabajo que lo necesita
¿Quién lo ha pedido y para qué?	Un modelo para el que nadie sabe decir un uso no debería estar en la lista

Anota las respuestas junto a cada modelo. Cuando un cliente pregunte cómo usa la IA la firma, la lista y esas respuestas son casi toda la contestación.

Acota la lista por equipo cuando el trabajo sea distinto

Una única lista para toda la firma es el punto de partida adecuado. Acótala por equipo solo cuando el trabajo sea lo bastante distinto como para justificarlo. Un equipo de investigación que hace síntesis largas sobre documentos de clientes puede necesitar el modelo más potente de la lista. Un equipo que redacta notas de estado rutinarias no lo necesita, y quitarlo de su menú le ahorra una decisión cada vez que empieza una tarea.

Acotar siempre debe ir en una sola dirección. La lista de un equipo es un subconjunto de la de la firma, nunca un añadido. Si un equipo necesita un modelo que la firma no ha aprobado, lo que hay que hacer es pasarlo por las cinco preguntas y añadirlo para todos los que deban tenerlo. Si permites un acuerdo aparte para un equipo, vuelves a la libre elección.

Que la lista sea la única vía

Si la política vive en un documento y la herramienta sigue abierta a todo, se queda en una recomendación. La lista solo funciona cuando la gente no puede usar modelos que estén fuera de ella en el sitio donde trabaja. Si no, la política depende de que todo el mundo se acuerde de ella con los plazos encima, y la gente la olvidará en la primera semana de mucho trabajo.

Esa es también la diferencia entre una política y una prohibición. Cuando a la gente se le da una buena lista corta, suele usarla. Cuando se le dice que no use IA en el trabajo para clientes y no se le ofrece nada a cambio, suele usarla igualmente desde una cuenta personal.

Revisa la lista en una fecha fija

Revisa la lista cada trimestre y siempre que un proveedor cambie sus condiciones sobre el uso de datos. Un trimestre es lo bastante largo para que la revisión no se convierta en una tarea permanente y lo bastante corto para que la lista no se aleje mucho de lo que hay disponible.

La revisión en sí es breve. Para cada modelo de la lista, comprueba que las cinco respuestas siguen siendo válidas y que el modelo se usa. Si miras el uso por equipo, verás qué modelos usa de verdad la gente y cuáles se añadieron para un proyecto que terminó hace meses. Quita lo que no se use, porque cada modelo que queda en la lista es uno más del que la firma tiene que responder.

Cómo funciona en Hebno

En Hebno, un administrador elige qué modelos puede usar la firma y puede acotar esa lista para cada equipo. Los modelos que están fuera de la lista no están disponibles, así que la política se aplica allí donde se trabaja y nadie tiene que acordarse de ella. El uso se ve por equipo, por miembro y por proyecto de cliente, que es la información que necesitas para la revisión trimestral. En la página de Control puedes ver los ajustes.

La elección de modelo es solo una parte de el modelo de IA adecuado, con un coste que controlas, donde explicamos cómo encajan la lista y la vista de uso.