La IA debería aprender cómo trabajas
Al diseñar Snappy PM surgió una idea muy natural: ya que tenemos IA, ¿por qué no dejar que lea los proyectos históricos de una empresa y genere automáticamente un workflow a su medida? Suena razonable — y muy AI-native. Pero al seguir construyendo, cambiamos de opinión: que algo haya pasado en el pasado no significa que deba pasar en el futuro. Una IA que aprende diligentemente la historia puede acabar simplemente automatizando el ayer.
Cuando diseñamos Snappy PM por primera vez, surgió una idea muy natural:
Ya que tenemos IA, ¿por qué no dejar que la IA lea los proyectos históricos de una empresa y genere automáticamente un Workflow que pertenezca a esa empresa?
Suena razonable.
Y muy AI-native.
Pero a medida que seguíamos construyendo, cambiamos de opinión.
Porque la IA puede hacer fácilmente que algo simple parezca muy inteligente.
Mira los proyectos pasados de una empresa y puede resumir muchos Stages, Rules, Roles y Exceptions.
Pero el problema es:
Que algo haya pasado en el pasado no significa que deba pasar así en el futuro.
Los procesos históricos de una empresa pueden contener ya muchas prácticas accidentales, ineficientes o incluso erróneas.
Si la IA aprende esta historia muy diligentemente, el resultado final puede ser simplemente:
Automating yesterday.
Así que la nueva versión de Snappy PM hizo una simplificación muy importante.
Ya no dejamos que la IA invente una State Machine para cada empresa.
El esqueleto básico de un proyecto son cinco Phases:
Requirement Capturing
Scoping & Design
Implementation or Manufacturing
Deployment or Installation
Closing
Esta parte permanece estable.
Lo que la IA realmente debería aprender son las diferencias significativas entre empresas.
Por ejemplo:
¿Qué Phases te aplican?
¿Qué tipo de Quotations sueles usar?
¿Cuáles son tus Payment Terms?
¿Qué Documents son tus propias plantillas estándar?
¿Tienes Inventory?
¿El cliente trata con esta empresa, o con otra Sales Company dentro del grupo?
Esto es:
How you work.
Así que Snappy puede leer un proyecto pasado, entender los hábitos de trabajo y documentos de la empresa, y hacer sugerencias.
Pero le dimos otro principio:
Evidence or default.
Si la IA cree que una empresa trabaja de cierta manera, debería poder decirnos:
en qué documentos reales lo vi.
Si no hay evidencia, se usan los valores por defecto simples y estables de la plataforma — en lugar de dejar que la IA adivine.
Cada vez siento más que esta es una frontera muy importante en el diseño de productos de IA.
Lo más valioso de la IA no es necesariamente:
dejar que la IA lo decida todo.
Es saber:
qué debe permanecer estable y qué puede aprenderse.
Las Accounting rules deben permanecer estables.
El Project Flow central debe permanecer estable.
Los límites de permisos deben permanecer estables.
Mientras que los documentos, hábitos, plantillas y formas concretas de trabajar de una empresa pueden aprenderse.
Así que ahora preferimos describir Snappy PM así:
AI learns how you work.
It doesn't invent how you should work.
La IA debería reducir el coste de que una empresa se adapte al software.
No crear una nueva capa de complejidad y luego exigir que la empresa se adapte a la IA.
SnapLedger, your life easier.
Una frontera importante en el diseño de productos de IA: saber qué debe permanecer estable y qué puede aprenderse. Las reglas contables, el flujo central del proyecto y los límites de permisos deben permanecer estables; los documentos, hábitos, plantillas y formas concretas de trabajar de una empresa pueden aprenderse. Y cuando la IA afirma que una empresa trabaja de cierta manera, debería poder mostrar en qué documentos reales lo vio — evidence or default.
Si una IA aprendiera la forma de trabajar de tu empresa solo a partir de tus proyectos pasados, ¿qué hábitos reproduciría fielmente — y cuáles te daría vergüenza ver automatizados?
La IA aprende cómo trabajas. No inventa cómo deberías trabajar.
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