En nuestra última publicación defendimos que la era de plataformas de IA complejas y altamente configurables está terminando porque los usuarios quieren resultados, no herramientas; quieren clavar el clavo, no una herramienta más brillante y complicada.
La pregunta fundamental que nos planteamos desde primeros principios fue simple: qué es realmente un flujo de trabajo. La respuesta habitual es que es una serie de tareas o una secuencia de pasos que construyes. Creemos que esa es la mirada equivocada.
Un flujo de trabajo no es un proceso que se diseña; es un problema que se resuelve. Y una vez resuelto, debe permanecer resuelto.
Si un flujo de trabajo es un problema resuelto, entonces la función de la herramienta debería ser ayudar a resolverlo y recordar la solución. Pero hoy eso no sucede. Las herramientas actuales muchas veces obstaculizan, obligando a los usuarios a convertirse en arquitectos de sistemas cuando todo lo que quieren es una respuesta.
Al estudiar cómo usan las personas los productos de workflow existentes identificamos dos fuentes claras de frustración. Para usuarios no técnicos la barrera de entrada es enorme: llegan con una necesidad concreta de negocio, como rastrear precios de la competencia, y se topan con un muro de conceptos abstractos y una interfaz que parece más un examen que una solución. Mensajes de error crípticos y una promesa de bajo código que en la práctica sigue siendo compleja generan abandono. Para usuarios técnicos los obstáculos iniciales son menores pero pronto chocan con un techo de rendimiento: tareas complejas o grandes volúmenes de datos ralentizan el sistema, los conectores preconstruidos resultan rígidos y depurar fallos se convierte en un ejercicio de prueba y error.
Ambos perfiles invierten su tiempo luchando con la herramienta en lugar de solucionar su problema. La herramienta ha fallado en su trabajo primordial.
Si el objetivo es pasar de una necesidad de negocio a un resultado de negocio, por qué aceptamos tantos pasos intermedios. Por qué no expresar la intención y dejar que el sistema lo resuelva. Esta no es una utopía futurista, es una expectativa lógica para el software moderno: la carga de la traducción de intención humana a ejecución máquina debe recaer en la máquina.
Este principio fue la base para el diseño de Maybe AI y guía igualmente las soluciones que desarrollamos en Q2BSTUDIO.
Entender Actuar Recordar Este es el enfoque que proponemos. Primero pasar de reconocer funciones a entender objetivos de negocio: el usuario debería poder expresar en lenguaje natural un objetivo como encontrar startups de inteligencia artificial que hayan recibido financiación de serie A y analizar su valor, sin tener que saber que necesita un rastreador o un conector concreto. Segundo, una vez entendida la intención, el sistema debe encargarse de forma autónoma del ciclo adquirir, analizar y actuar: planificar la estrategia, seleccionar las herramientas adecuadas y ejecutar. Tercero, y más importante, cuando una tarea se completa con éxito el sistema debe recordar ese camino de ejecución y convertirlo en una solución reutilizable e inteligente.
Cuando una ejecución se solidifica como solución personal ocurre un efecto compuesto. La próxima vez el tiempo de ejecución se reduce drásticamente y la solución aprende con cada uso, adaptándose a preferencias y reglas de negocio. Pronto no solo se dispone de un problema resuelto, sino de una biblioteca de soluciones que pueden interconectarse: una solución de análisis de tendencias puede alimentar una solución de generación de contenidos de marketing, por ejemplo. El valor del sistema crece con cada interacción.
Esto cambia la medida del éxito: ya no es haber aprendido a usar una herramienta compleja, sino poseer un conjunto de soluciones inteligentes que entienden el negocio.
En Q2BSTUDIO aplicamos este enfoque de primeros principios en el desarrollo de software a medida y en proyectos de aplicaciones a medida. Somos especialistas en inteligencia artificial y ofrecemos servicios integrales que incluyen ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones de ia para empresas. Diseñamos agentes IA y pipelines de datos que integran Power BI para reporting y análisis, y entregamos software a medida que transforma necesidades de negocio en soluciones automatizadas y reutilizables.
Combinamos la experiencia en automatización de flujos de datos con buenas prácticas de ciberseguridad y despliegues en servicios cloud aws y azure para garantizar que las soluciones sean escalables, seguras y orientadas a resultados. Nuestros servicios de inteligencia de negocio y power bi permiten convertir datos en decisiones accionables, mientras que nuestras capacidades en agentes IA y soluciones de inteligencia artificial facilitan la creación de asistentes que actúan y recuerdan procesos exitosos.
Si buscas convertir procesos repetitivos en soluciones inteligentes, Q2BSTUDIO construye software a medida y aplicaciones a medida que aplican la lógica de entender, actuar y recordar para que no pierdas tiempo configurando herramientas, sino que ganes valor con soluciones que evolucionan con tu negocio.
Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software dedicada a crear soluciones personalizadas, integrando inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio, agentes IA y power bi para impulsar la transformación digital de tu empresa.