Probé una 'solución de IA'. A los dos días entendí: era Ana desde Manila
Una historia sobre un producto por el que el cliente pagaba $18 000 al año — que resultó ser una hoja de cálculo con cuatro operadores. Seis señales que lo cogen en cinco minutos.
A mitad del verano me llamó un cliente con una tarea pequeña y triste. Un año antes había comprado una "solución de IA para procesar solicitudes entrantes". Pagaba $1 500 al mes. La solución funcionaba: entraban emails, una o dos horas después salían respuestas, los clientes contentos.
En julio esa solución empezó a fallar. Un día no respondió a nadie. Al siguiente respondió, pero en ocho idiomas, de los cuales solo uno era el correcto. Al tercero — silencio otra vez. El cliente llamó a soporte del proveedor. Le dijeron "lo arreglamos, mantenimiento técnico". Una semana después — lo mismo.
— Entiéndelo, — dice, — mis clientes se están empezando a ofender. ¿Puedes mirarlo? Tú entiendes de IA.
Miré. En dos días entendí que no hay IA en esta solución. Ninguna.
Dentro de la "solución de IA" había una hoja de Google. Una hoja real. Con fórmulas. Conectados a ella — cuatro personas, operadores — a juzgar por IPs y zonas horarias, uno desde Manila, dos desde Bangalore y uno desde algún punto de Latinoamérica (la zona encajaba con Argentina, pero no estoy seguro — podía ser Colombia). Los emails caían en la hoja, cada operador cogía su cola, escribía una respuesta desde un template interno, enviaba.
Los fallos de julio se explicaban simple: el operador de Manila dimitió, a los demás les subieron la carga, no daban abasto, y el proceso interno se rompía. Eso es la "mantenimiento técnico".
Esto no es maldad. Existe una herramienta completamente legítima en el mundo del negocio — el Mechanical Turk. Gente vacía la cola, el proceso se disfraza de automatización, el cliente no pregunta. A veces es la única forma de lanzar un servicio que aún no tiene el volumen para justificar entrenar un modelo real.
El problema es que esto hay que decirlo con honestidad. El contrato de mi cliente tenía "AI-powered platform", "machine learning architecture" e "intelligent routing". Eso no es "MVP con humanos en el loop". Eso es engaño.
Y el cliente pagaba $18 000 al año por eso. Más el daño reputacional con sus propios clientes cuando la solución se cayó.
En los siguientes seis meses, por casualidad, revisé siete productos de IA más que usaban mis clientes. En tres de siete — humanos dentro. En otros dos — humanos parcialmente (casos simples los trataba el modelo, los complejos el humano, y el cliente no lo sabía). Solo en dos — automatización real de punta a punta.
Es un resultado de campo, no estadística global. Pero creo que encaja con lo que reportan otros auditores independientes.
Seis señales que ahora compruebo en la primera demo, y que delatan a Ana-de-Manila en cinco minutos.
Una. Latencia de respuesta 30 segundos o más. Un LLM normal en tarea típica responde en 2–15 segundos. Si un email se procesa en minuto y medio — sobre todo en horario laboral de Manila o Bangalore — es cola.
Dos. Email a las 3 de la madrugada un sábado. Lo probé una vez, recibí respuesta seis horas después, cuando llegó el turno de mañana. En la respuesta había una disculpa por "un pequeño retraso por mantenimiento de sistemas". Los sistemas, al parecer, duermen en horario fijo.
Tres. Frases demasiado humanas. Los LLM fallan de forma predecible: frases plantilla, exceso de advertencias, párrafos siempre ordenados. Los humanos bajo estrés y KPI rompen distinto: erratas, orden de palabras, cambios de caja. Cuando vi una respuesta con "perdone la inconvenience :)" — anglicismo y emoticono — ya estaba claro.
Cuatro. Mismo input tres veces — tres respuestas claramente distintas. Un LLM a temperature=0 devuelve casi idéntico. Un humano — siempre algo diferente, porque es humano, cambian el ánimo, el cansancio y el huso horario.
Cinco. Sin API. Sin docs. Sin streaming. Un producto de IA sin API pública en 2026 es como una tienda online sin carrito. Posible. Sospechoso. Sin API, no hay máquina manteniéndolo.
Seis. Resultado demasiado pulido en tareas duras. La señal más contraintuitiva. Un informe financiero perfectamente formateado en cuatro segundos es, probablemente, dos horas de un analista entregadas con retraso y sello "generado por IA". Los LLM rápidos no hacen eso. Y los que lo hacen — en modelo caro — responden a $2, no a $0.10. Si te entregan calidad "cara" a precio "barato", la calidad la produce un humano, no el modelo.
Cuando "humano en el sótano" es la respuesta correcta:
— Revisión legal compleja donde un error cuesta caro. — Etiquetado médico exigido por regulador. — Idiomas o formatos raros donde los modelos son flojos (euskera, filipino a nivel dialecto, códigos sectoriales de nicho).
En esos casos la empresa honesta lo dice claro: "usamos revisión humana". El precio lo refleja — es más alto, porque la hora-humana cuesta más que el segundo-modelo. Está bien.
Mal — cuando la empresa dice "IA" y dentro solo está Ana.
Preguntas que ahora exijo antes de firmar:
— Muéstrame la arquitectura. No "cuéntame sobre tu IA" — enséñamelo en un diagrama donde decide el modelo, dónde deciden reglas, dónde decide un humano. Si no lo dibuja, no lo sabe. Si no lo sabe, dentro no hay lo que vende.
— Dame un SLA de latencia. Segundos, no minutos. Si "hasta 30 minutos" — no es IA.
— Enséñame el precio para un millón de peticiones. La IA real escala predeciblemente: más peticiones = algo más de tokens = algo más de $$. El Mechanical Turk escala linealmente en personas: 10x peticiones = 10x humanos = 10x coste. Si el precio no baja con el volumen, dentro hay un equipo.
— Acceso a la API. Sin API — no es plataforma, es servicio con etiqueta.
"IA dentro" no es garantía. De los ocho productos que desmonté aquel año, cuatro resultaron ser personas de principio a fin, y otros dos eran personas a medias.
Verificar cuesta cinco minutos. Decepcionarte — $18 000 al año. Mi cliente está ahora con ese dinero construyendo su propio asistente, honestamente, en Claude, con código visible y latencia medible. Va a salir en tres semanas, y le va a costar quince veces menos que la "solución" anterior.
No te avergüences de preguntas incómodas. Un proveedor honesto responde. El resto se calla.