No hace falta que dedique ni un párrafo a explicar que la inteligencia artificial vino a toda velocidad a romper cualquier estructura que había en empresas, organizaciones y hasta en la vida personal de cada uno. Tampoco mencionaré que desde la presentación de ChatGPT-3 hace algunos años se volvió obligación para nosotros utilizarla, permitiéndonos hoy gestionar el triple de proyectos con la misma cantidad de personas trabajando.
El objetivo de esta publicación va a ser repasar cómo lo implementamos en Onlines para que sea más ordenado, escalable y sobre todo más potente.
La semana pasada presentamos frente a todo el equipo algunos puntos que vinieron a dar un poco de orden a las batallas individuales que cada miembro llevaba adelante con distintas herramientas, estrategias y resultados.
Documentación
Como todo lo que sucede dentro de la agencia, este intento de domar al monstruo, está respaldado por un documento, que a su vez se relaciona con muchos otros. Hacemos esto básicamente para que todos los debates, errores y pruebas aisladas que finalmente llegan a una conclusión, aunque sea temporal, quede en registro para todo el equipo y para quienes formarán parte del equipo en el futuro.
En estos documentos figuran las herramientas que usa cada área, criterios de cuándo usarla y cuándo no, además de algunas reglas como revisión obligatoria, protección de datos y transparencia interna.
Es un punto de partida.
Responsables
Designamos un responsable de IA dentro del equipo para que esté encargado de marcar nuestro norte, fomentar su uso y limitar malas aplicaciones. Además hay otro responsable dentro de cada área para usos más particulares, como la decisión de utilizar Cursor o Copilot dentro del equipo de desarrollo o la de elegir un generador de imágenes en el equipo de diseño.
Asistentes
Voy a detenerme un poco más en los asistentes que creamos sin estar seguro si es la definición correcta. Básicamente creamos distintos GPT, que técnicamente serían instancias personalizadas de un generative pre-trained transformer para que funcionen como miembros del equipo que nos pueden ayudar en las tareas diarias que llevamos a cabo.
Antes de explicar qué hace cada uno vamos a hacer un repaso de como están entrenados y a qué datos pueden acceder. Para esto tenemos que volver a mencionar que en la agencia todo está documentado, cada proceso está explicado y que todo está en un solo lugar.
Desde hace más de cinco años Notion se volvió el centro de operaciones para todo lo que hacemos. A partir de su API damos acceso a estos asistentes para que puedan consumir información según de los objetivos con los cuales fueron creados.
Por ejemplo Matías, el asistente del equipo de diseño, tiene acceso a los documentos donde explicamos nuestro proceso de UX, los métodos de investigación que llevamos a cabo, los fundamentos de nuestro estilo minimalista y todo lo diseñado en los proyectos de los últimos cinco años.
Por otro lado tiene especificaciones muy claras de como responder, dónde consultar información en cada momento y con qué enlaces externos complementar su conocimiento (documentación sobre design thinking, referencias sobre experiencia de usuario, etc.).
Con esto logramos que Matías pueda trabajar codo a codo con los demás diseñadores de la agencia en tareas como generación de mapas de sitio, búsqueda de ideas para moodboard, generación de wireframes o propuestas básicas de layouts. Además si los desarrolladores o el equipo comercial necesitan resolver cuestiones relacionadas a diseño saben que pueden consultarle directamente.
Además de este asistente de diseño creamos uno para desarrollo, otro project manager, un comercial y uno genérico. Victoria, nuestra asistente de desarrollo, puede generar código como cualquier otro modelo de IA, pero sabiendo cual es el stack tecnológico que usamos, cuál es nuestro editor de código y hasta el indentado que preferimos.
Básicamente esto nos permite obtener respuestas mucho más precisas, con mayor contexto y basadas en todo el conocimiento que generamos y seguimos generando en la agencia.
Por otro lado estos asistentes pueden ejecutar ciertas funciones como enviar correos, disparar webhooks o ser un pasó requerido en una automatización.
Proyectos
Otra implementación que hicimos fue la de crear prompts de contexto para que cada uno pueda dar información precisa a la inteligencia artificial antes de interactuar. Esto en particular sirve para que no solo se base en el contexto ya brindado sino para que pueda entender también los objetivos del proyecto.
Por ejemplo, cada vez que comenzamos un nuevo proyecto, todos los involucrados en el mismo tienen accesos a un prompt ya generado para que puedan copiar y pegar. De esta forman pueden comenzar sus chats sin tener que explicar una y otra vez lo mismo o sin obtener respuestas que no aplican.
Formación
Por último damos tiempo y recursos a nuestro equipo para que puedan formarse individualmente y como equipos en estos temas. Sabemos que si no lo hacemos todo esto solo habrá sido algo que nos funcionó durante algunas semanas.
Cada uno de estos puntos mencionados tiene como objetivo el de ordenar, el de generar consenso y, como dije anteriormente, el de darnos la falsa ilusión de que por un momento hemos domado y estamos montando a la bestia.