Una política arancelaria única puede determinar la supervivencia de una empresa. Una política anunciada hoy puede remodelar su negocio mañana y, seis meses a posteriori, puede reorganizar toda su cautiverio de suministro. El problema es que si no descubre esa política a tiempo, ni siquiera tiene la oportunidad de contestar.
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Experimenté el mismo miedo. Como cirujano de futuros en el extranjero durante 50 meses, negocié en los mercados del S&P 500, del petróleo crudo y del Fisco de Estados Unidos. Cada mañana, ayer de que abriera el mercado, rastreaba manualmente las políticas que podían mover los mercados y dedicaba cinco horas diarias a la mandato de riesgos. Una política arancelaria única, un anuncio único del mesa central podrían sacudir el mercado, y tuve que ajustar las posiciones en consecuencia. Pero una pregunta me perseguía: “¿Qué pasa si me perdí poco?”
Hace ocho meses, como un completo no programador, nunca había tocado Python ni escrito una sola hilera de código, ni siquiera “Hola mundo”. Hoy, construí un sistema que redujo aproximadamente $60 000 en trabajo a $18,42 y genera 125 332 líneas de registros de detección sin procesar. ¿El secreto? No aprendí a codificar. Le pedí a AI que tradujera mis preocupaciones en requisitos.
Por qué el seguimiento de las políticas parece impracticable
No es el descuido lo que dificulta mantenerse al día con los cambios de política. Esto se debe a que la tarea en sí es estructuralmente impracticable para la mayoría de las organizaciones.
La avalancha de documentos del Registro Federal, el USTR, la CBP y la OFAC es abrumadora. Incluso con entre 20 y 25 expertos senior trabajando a tiempo completo durante una semana, diseñar 959 búsquedas, descubrir 5.755 documentos y determinar la viabilidad de la implementación futura costaría entre 60.000 y 75.000 dólares por ejecución.
Pero el seguro problema no es el costo. Es velocidad. Las políticas se anuncian hoy, pero reunir un equipo de expertos y comenzar el trabajo lleva un mes. Para entonces, sus competidores ya habrán justo sus cadenas de suministro. En el comercio, una respuesta lenta equivale a ninguna respuesta.
Cuatro barreras hacen que los enfoques tradicionales sean casi imposibles. En primer lado, no es realista contratar entre 20 y 25 expertos que comprendan tanto la compleja estructura del Registro Federal como el contexto de las tarifas de semiconductores. Estos especialistas ya son socios senior de importantes despachos de abogados. En segundo lado, incluso si pudiera formar un equipo de este tipo, incorporarlos lleva semanas, mientras que las políticas se publican diariamente. En tercer lado, la sofoco humana significa que la calidad del pleito se degrada a posteriori de revisar cientos de documentos. En cuarto lado, nutrir las actualizaciones semanales requeriría el empleo de tiempo completo de este equipo, lo que costaría entre 3 y 3,75 millones de dólares al año.
¿Y si hubiera otra forma?
De las preocupaciones a las exigencias
El gran avance no provino de estudiar a codificar, sino de expresar claramente lo que me mantenía despierto por la confusión.
Durante 26 semanas de ingeniería rápida de IA, supe exactamente qué saldría mal. Cuando una sesión de IA alcanzó el final de tokens y el trabajo se interrumpió a parte de la tarea, no simplemente reinicié. Le dije a la IA: “Quiero entender el progreso y continuar desde donde lo dejé. ¿Cómo puedo hacer eso?”
Cuando las llamadas a la API fallaron aleatoriamente, le expliqué mis temores: “¿Qué pasa si descompostura durante 900 consultas a las 3 a. m.?” La IA tradujo cada preocupación en código: funciones de guardado automotriz, funciones de reanudación, sistemas de recuperación de errores.
Cuando necesitaba compulsar los juicios de la IA pero tenía miles de resultados, dije: “Quiero compulsar la método de filtrado de la IA y los documentos reales directamente”. La IA escribió un código que registra los motivos de comprobación unido con URL y fragmentos de documentos para una confirmación directa.
Éste era el secreto. No necesitaba estudiar la sintaxis de Python ni las técnicas de depuración. Sólo necesitaba explicarle claramente mis problemas a la IA. Cuando se producían errores (y así fue), copiaba el mensaje de error, adjuntaba el código y preguntaba: “¿Por qué no funciona esta cámara?”. La IA revisaría, explicaría el problema y proporcionaría una interpretación corregida. Lo ejecuté inmediatamente en Google Colab para comprobar si funcionó. Si persistieran los problemas, volvería a preguntar. Gradualmente, a través de docenas de iteraciones, el sistema tomó forma.
El punto esencia es este: no me convertí en desarrollador. Mis 26 semanas de lucha con ingeniería rápida me enseñaron lo que podría salir mal, y ese conocimiento se convirtió en la almohadilla para construir una automatización verificable.
Cómo tres herramientas se convirtieron en un solo sistema
Cuando le expliqué mis preocupaciones a AI, descubrí que necesitaba tres herramientas distintas, cada una de las cuales desempeñaba una función única. A este enfoque lo llamo “La Trinidad”.
Claude se encargó de la planificación. Durante siete meses, utilicé a Claude para diseñar 15.000 líneas de indicaciones que trazaban una estructura de información compleja: táctica, producto, códigos HTS, tasas arancelarias y cronogramas. Claude me ayudó a pensar en la táctica de búsqueda: qué fuentes gubernamentales consultar, qué palabras esencia utilizar, cómo filtrar para futuras implementaciones potenciales. Este fue un proceso de estudios del conocimiento del dominio y su traducción a instrucciones en verbo natural.
La API Gemini manejó la ejecución. Una vez que las indicaciones estuvieron listas, Gemini API realizó 959 búsquedas en el Registro Federal, USTR, CBP, Comercio y OFAC. Se examinaron 5.733 documentos, utilizando la comprensión del verbo natural para establecer: “¿Este documento indica potencial de implementación futura?” La fortaleza de Gemini es el contexto: lee entre líneas, comprende el verbo regulatorio y emite juicios matizados que la pura concordancia de palabras esencia no puede conquistar.
Python manejó el control y la comprobación. Mientras que Gemini juzgaba en verbo natural, Python realizaba una comprobación cruzada mediante un filtrado preciso de palabras esencia. Cada 10 búsquedas, Python guardián automáticamente el progreso. Si se interrumpía, se reanudaba desde el final punto de control. Python registró cada uno de los juicios: 125,332 líneas que documentan qué documentos fueron marcados y por qué. Esto creó una pista de auditoría que pude compulsar haciendo clic en las URL para descubrir fragmentos originales del Registro Federal.
Géminis proporcionó flexibilidad: comprender el contexto y tomar decisiones. Python proporcionó precisión: comprobó palabras esencia relacionadas con semiconductores y filtró términos que no eran semiconductores. La flexibilidad de la IA coincidió con la precisión del código, y cada uno compensó las debilidades del otro.
Cada resultado incluía una URL y un fragmento de texto. Un clic me llevó al documento diferente del Registro Federal para poder compulsar si el pleito de la IA era correcto. No se trataba de una confianza ciega en la IA. Se trataba de una compilación asistida por IA con comprobación humana.
Lo que produjo este proceso: $18.42 en costos de API de Google, 7 horas de tiempo de ejecución, 125,332 líneas de registros de selección sin procesar que marcan 245 documentos candidatos para revisión humana. Trinity funcionó porque cada utensilio hizo lo que mejor sabe hacer y yo las orquesté sin escribir una sola hilera de código de principio a fin.
Por qué la IA todavía te necesita
A pesar de todos estos mecanismos, la IA todavía no es perfecta. Los 245 documentos marcados no eran información: eran candidatos que requerían pleito humano. Algunos cubrían múltiples industrias en una sola entrada del Registro Federal, una efectividad estructural que aprendí a aceptar en lado de eliminar.
En la semana 29 de mi plan, aprendí que el filtrado completo era impracticable. La estructura de documentos del Registro Federal crea casos extremos inevitables. Cuando un documento anuncia simultáneamente aranceles a los semiconductores y al arma blanca, ¿cómo debería clasificarlo la IA? Si lo agrego a una repertorio negra para filtrarlo, es posible que me pierda las políticas legítimas de semiconductores anunciadas en documentos multisectoriales similares. Si lo mantuviera, tendría falsos positivos.
Este inmovilidad entre precisión y recuperación es fundamental. Asociar más reglas de repertorio negra aumenta la precisión pero disminuye la recuperación: filtra el ruido pero puede perder señales importantes. El problema es impredecible. Constantemente surgen nuevas estructuras de documentos y nutrir listas negras para cada caso extremo se vuelve impracticable cuando se ejecutan actualizaciones semanales.
Por eso la comprobación humana sigue siendo esencial. Cuando la IA identifica 245 documentos potencialmente relevantes, no confío ciegamente en que todos sean anuncios exclusivos de semiconductores. Hago clic en cada URL, leo el fragmento y juzgo: “¿Se proxenetismo en realidad de semiconductores y su implementación futura?” Para casos complejos en los que un documento cubre tanto los semiconductores como otras industrias, hago la pregunta sobre si se debe incluir o no.
El maniquí de colaboración es claro. La IA recopila y filtra grandes cantidades de documentos sin procesar a una velocidad y consistencia inhumanas. Usted verifica basándose en la experiencia en el dominio y emite juicios finales sobre casos ambiguos. La velocidad de la IA combinada con su criterio genera confianza.
Pasé ocho meses en este plan y todavía no es consumado. Queda beneficio de progreso. La investigación continúa. Pero ese es precisamente el punto: no se proxenetismo de que la IA reemplace la experiencia. Se proxenetismo de que la IA amplifique lo que los expertos pueden conquistar cuando comprenden tanto las capacidades como las limitaciones de la utensilio.
El valía efectivo más allá del retorno de la inversión
No se proxenetismo simplemente de racionar costes. La IA ha transformado lo que ayer estaba en el “dominio impracticable” en poco ejecutable con solo presionar un pitón.
Consideremos cuatro barreras que ayer hacían impracticable el seguimiento integral de las políticas. Primero, quinta de expertos. Los especialistas que comprenden la compleja estructura del Registro Federal y los matices de las tarifas de semiconductores son extremadamente raros en todo el mundo. Ya son socios principales que ganan salarios de primer nivel. Reunir entre 20 y 25 de ellos durante una semana no es realista. La IA está repertorio al instante, sin demoras en el quinta.
En segundo lado, la barrera del tiempo. Las políticas se anuncian hoy. Reunir e incorporar un equipo de expertos lleva un imperceptible de un mes. Para entonces, la ventana de políticas se ha cerrado. La IA ofrece resultados en seis horas, lo que hace que los hallazgos sin procesar sean procesables en lado de obsoletos.
En tercer lado, la coherencia de la calidad. Los humanos se cansan. Incluso los equipos de expertos luchan por nutrir criterios de pleito coherentes en miles de revisiones de documentos. Gemini API se convierte en un cerebro incansable, manteniendo estándares inquebrantables desde la primera búsqueda hasta la 959. Las 125.332 líneas de registros documentan no solo los resultados, sino además la método de comprobación de siete dimensiones de la IA, lo que permite a los usuarios acorazar y compulsar la almohadilla de pleito.
Cuarto, sostenibilidad anual. Las políticas cambian semanalmente y requieren actualizaciones semanales. Tener veinticinco expertos trabajando durante todo el año cuesta aproximadamente entre 3 y 3,75 millones de dólares al año. Un sistema de inteligencia sintético cuesta en torno a de 2.600 dólares al año para 52 ejecuciones semanales. El retorno de la inversión es aproximadamente de 1200 a 1500 veces.
Pero aquí está el valía más profundo: la IA no reemplazó la experiencia: hizo accesibles tareas que ayer eran inalcanzables. Puso a disposición “25 cerebros expertos durante una semana” por 50 dólares, en cualquier momento y de forma reproducible. Convirtió tareas que las organizaciones ni siquiera podían realizar en flujos de trabajo que pueden ejecutar bajo demanda.
Para quienes saben cómo utilizar estas herramientas correctamente, la IA no es una burbuja. Para quienes planifican acertadamente, es amplificación. Como prueba, sigo pagando el Plan Max de Claude todos los meses desde mayo de 2025.
Lo que esto significa para ti
Ya tienes lo más importante: experiencia en el dominio.
Como profesional del comercio, director de la cautiverio de suministro o líder de abastecimiento, usted sabe qué políticas son importantes para su negocio. Entiendes el impacto de los cambios arancelarios. Reconoces la información crítica cuando la ves. Este conocimiento es irremplazable.
El papel de la IA es sencillo: es una utensilio que traduce el conocimiento de su dominio en compilación y ordenamiento de datos a gran escalera. Maneja una escalera que los humanos no pueden: descubrir miles de documentos, nutrir la coherencia en cientos de juicios y registrar cada valor para su comprobación.
El maniquí de colaboración es el sucesivo: la IA recopila y organiza a la velocidad y escalera de la máquina. Usted verifica y decide en función de su experiencia y contexto empresarial. Su experiencia multiplicada por la escalera de la IA hace que lo que ayer era impracticable, de repente sea posible.
Esto va mucho más allá de los semiconductores. Los gerentes de la cautiverio de suministro pueden realizar un seguimiento de los cambios regulatorios del USTR y la CBP. Los equipos de cumplimiento solo pueden filtrar políticas efectivas en el futuro. Los líderes de abastecimiento pueden monitorear las actualizaciones de las regulaciones portuarias y aduaneras. Se aplica la misma estructura Trinity: sólo cambia el enfoque de la industria.
Lo que produjo este proceso de estudios es transparente: 959 búsquedas, 5.755 documentos examinados, 245 candidatos identificados para comprobación, 125.332 líneas de registros generados, coste de 18,42 dólares, tiempo de ejecución de 7 horas. Estas no son afirmaciones. Estas son medidas que cualquiera puede reproducir.
La humilde verdad
Ocho meses de trabajo y todavía hay beneficio de crecimiento. Continúa la investigación sobre mejores métodos de filtrado. Esto no es finalización, es progreso.
Pero para quienes utilizan las herramientas correctamente, esto representa una revolución. Para quienes planifican con cuidado, es una ampliación de la experiencia. Para quienes verifican rigurosamente, la comprobación se vuelve posible.
El mensaje central es este: su planificación determina la calidad del resultado de la IA. Su comprobación garantiza la confiabilidad. Su experiencia en el campo hace que la IA sea útil en lado de peligrosa.
La IA no es mágica. Es una utensilio poderosa que amplifica lo que ya sabes. No reemplaza tu pleito. Amplía su importancia. No elimina la obligación de experiencia. Multiplica lo que la experiencia puede conquistar.
Este artículo captura la esencia de un alucinación de estudios de ocho meses para desarrollar capacidades de uso de IA. Estrategias de mapeo de información, técnicas de ejecución rápida y marcos de comprobación: contienen lecciones aprendidas que podrían ayudar a otros a evitar los errores que yo cometí y desarrollar sus propias capacidades de uso de IA.
Hay mucho más para compartir y espero que pueda ayudar a la comunidad comercial.
