- Defines qué datos consultaConsultas definidas, sin acceso libre a la base de datos.
- Cada usuario entra con su cuentaSe sabe quién preguntó qué.
- La IA consulta, redacta o priorizaSobre tus datos reales: ventas, catálogo o búsquedas.
- Una persona interviene donde importaAprobación previa si tiene efecto directo; muestreo si es a escala.
Qué datos ve la IA
Una IA conectada a tu empresa no necesita ver la base de datos completa. Necesita ver lo que tú decides mostrarle. La diferencia está en cómo se conecta.
Una IA que responde desde un chat genérico no conoce tu negocio. Por eso conviene conectarla a tus datos reales, como tu ERP, tu catálogo o Search Console, la herramienta de Google que muestra cómo te encuentran en el buscador. Pero esa conexión tiene que ser gobernada: tú defines qué datos puede ver y quién puede usarla, y solo se consulta lo autorizado.
Un camino para hacerlo es MCP (Model Context Protocol), un estándar abierto que permite a un asistente de IA consultar un sistema de tu empresa por canales definidos, sin acceso libre a la base de datos. En vez de dejar que la IA escriba consultas a su gusto, se publica un conjunto de consultas predefinidas, y cada pregunta se traduce a una de ellas.
Esa lista se define con tres decisiones: qué campos se pueden consultar, qué filtros admite y qué métricas se pueden calcular. Lo que queda fuera no se puede preguntar, y cada consulta se valida antes de ejecutarse. Además, los datos del ERP se consultan en modo de solo lectura: la IA mira, no modifica.
En uno de nuestros casos conectamos las ventas de Flexline ERP a un servidor MCP. El equipo comercial pregunta en lenguaje natural por ventas, productos, centros de costo y eventos de negocio, y la IA solo accede a lo autorizado. Así evitamos el riesgo de abrir la base del ERP a un asistente que consulte libremente.
La lista no es definitiva. Con el uso se decide qué campos y métricas conviene agregar o retirar.
Quién la usa
Cada persona entra con su propia cuenta, y el acceso se limita a un grupo de usuarios autorizados. Es lo que permite saber quién preguntó qué y darle a cada usuario solo lo que le corresponde.
Antes de conectar, haz la lista de quién necesita usarla y para qué. Esa lista define a quién se le da una cuenta.
Cuando tu grupo tiene más de una empresa, también se decide a cuál puede acceder cada uno. En el caso de consulta de ventas, el servicio atiende a dos empresas del grupo y cada consulta indica a cuál se refiere. Los datos se pueden limitar por empresa.
Dónde interviene una persona
La IA propone, y tú defines en qué puntos decide una persona. El criterio depende de lo que produce:
- Lo que tiene efecto directo lleva aprobación previa. Una respuesta a un cliente es el ejemplo típico. En un sistema que operamos para un cliente, la IA clasifica y prioriza el correo, y cada respuesta la aprueba una persona antes de enviarse. En la consulta de ventas, cuando alguien registra un evento de negocio nuevo, el asistente le pide confirmación antes de guardarlo.
- Lo que se genera a escala se revisa por muestreo. Revisar una por una las descripciones de un catálogo no es viable. En el caso de títulos y descripciones SEO del catálogo, los textos pasan por revisión humana por muestreo, antes y durante su uso.
- Lo que solo informa se deja a quien decide. En el monitoreo de consultas de búsqueda, la IA compara el posicionamiento y propone acciones, y marketing elige cuáles tomar.
Antes de conectar conviene dejar por escrito qué cae en cada grupo. Esa lista fija dónde interviene una persona y quién aprueba.
Cómo se ajusta
Ninguna configuración queda bien a la primera. Por eso se pone en uso con tu equipo, se revisa cómo responde con casos reales y se ajustan las instrucciones y los límites hasta que sea confiable.
Para ajustar con evidencia, conviene definir qué queda registrado. En el servidor de consulta de ventas se registran las consultas que se hacen con más frecuencia, y con eso se decide qué agregar o retirar.
Las instrucciones también se pueden separar por empresa. En el caso del catálogo, cada empresa del grupo tiene su propio conjunto: se ajusta el de una sin afectar al de la otra.
Por dónde partir
Por un caso de uso acotado. Busca la tarea donde tu equipo pierde más tiempo buscando, redactando o cruzando información, y define qué datos necesita la IA para resolverla. Consultar ventas o redactar descripciones de producto son buenos puntos de partida. Mide cómo funciona con tu equipo y recién después amplía.
No necesitas tener Flexline para hacerlo. Es el caso más habitual y el que mejor conocemos, pero la IA también puede trabajar sobre tu catálogo de productos, Search Console u otras fuentes que podamos exponer de forma segura.
El servicio de IA aplicada a tu operación sigue ese mismo orden: elegimos el caso de uso, conectamos la fuente y fijamos permisos y autenticación, diseñamos con tu equipo dónde interviene una persona y ponemos en marcha ajustando con casos reales.
Para ver cómo queda en una operación, lee el caso de consulta de ventas del ERP con IA.