Propuesta: IA preventiva para evitar duplicados y fechas desfasadas en recurrencias
Problema
Al duplicar manualmente una tarea padre o al generar su siguiente ocurrencia, pueden replicarse subtareas que ya existen para el mismo ciclo. Además, las subtareas copiadas con fechas fijas pueden conservar las fechas del ciclo anterior, aunque la tarea padre avance a un nuevo periodo. Esto produce trabajo redundante, pagos potencialmente duplicados y vencimientos incorrectos.
El riesgo no debería depender de que alguien recuerde pedirle ayuda a la IA o detecte cada inconsistencia manualmente. La IA debe acompañar el flujo de trabajo de forma preventiva y discreta: detectar señales en el momento oportuno, reducir fricción cuando la solución sea segura y llamar la atención de la persona solo cuando haga falta una decisión.
Caso observado: declaraciones y pagos CONAGUA
En el flujo de declaraciones de CONAGUA para Pozos Torreón y Pazos aparecieron varias tareas de pago con el mismo título para un mismo ciclo. La revisión mostró que algunas copias provenían de declaraciones padre duplicadas que arrastraron sus subtareas; también había tareas de pago recurrentes. Al completar o duplicar una declaración, una subtarea de pago con fecha fija podría replicarse conservando una fecha del periodo anterior. La duplicación no siempre es obvia para quien crea la tarea.
Principio de diseño: prevención casi invisible
La mejor experiencia es que la IA funcione sin que la persona tenga que invocarla. La detección debe integrarse en los eventos que ya ocurren —duplicar una tarea, completar una tarea recurrente o generar la siguiente instancia— en vez de depender de una revisión manual posterior.
La IA debería ser silenciosa cuando solo observa y no hay riesgo relevante; intervenir con una explicación breve cuando detecta una posible inconsistencia; y solicitar confirmación cuando una acción pueda afectar trabajo, fechas o registros financieros. Debe distinguir la asistencia segura y reversible de decisiones que corresponden a la persona.
Comportamiento esperado
Al detectar una duplicación o una nueva ocurrencia, la IA debería:
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Comprobar posibles coincidencias automáticamente. Comparar título o similitud semántica, proyecto, responsable, periodo/ciclo, fechas y relaciones padre-subtarea. Priorizar coincidencias del mismo ciclo y no confundirlas con tareas legítimas de otros periodos.
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Revisar las fechas heredadas. Detectar subtareas con fechas fijas que pertenecen al ciclo anterior y calcular o señalar la diferencia frente al nuevo periodo. No asumir que la fecha debe desplazarse si no hay una regla clara.
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Prevenir sin añadir ruido. Si no hay señales relevantes, no interrumpir. Si la coincidencia es de alta confianza y la acción es segura y reversible, ofrecer una prevención discreta —por ejemplo, evitar crear una copia idéntica y permitir deshacer— con una explicación accesible. Si no es seguro decidir, mostrar una advertencia contextual antes de continuar.
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Pedir confirmación para cambios de impacto. No borrar tareas, cambiar fechas de vencimiento ni alterar pagos o registros contables automáticamente. Para esos casos, mostrar la evidencia y solicitar una decisión explícita.
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Dar opciones concretas. Permitir revisar las tareas relacionadas, corregir las fechas de las subtareas, conservar la nueva instancia tal cual, continuar de todos modos o cancelar. Mostrar enlaces y fechas para que la persona pueda verificar rápidamente.
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Aprender de las decisiones sin ocultar el control. Usar las confirmaciones o correcciones para ajustar futuras sugerencias del mismo flujo, con controles claros para revisar o cambiar ese comportamiento.
Ejemplos de intervención
Advertencia sobre ciclo y fechas:
Revisa esta nueva ocurrencia: ya existe una tarea de pago similar para este proyecto, responsable y ciclo. La subtarea “Realizar Pago CONAGUA…” tiene una fecha fija del periodo anterior y podría conservarla al copiarse. Puedes revisar las coincidencias, actualizar la fecha, continuar o cancelar.
Prevención discreta ante duplicado de alta confianza:
Parece que esta tarea ya existe para el mismo ciclo. No creé otra copia. Revisa la tarea existente o deshaz esta prevención si sí necesitas ambas.
Criterios de éxito
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Detecta duplicados y fechas heredadas en el punto del flujo donde se producen, sin que la persona tenga que pedir una revisión.
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Evita trabajo redundante y fechas desfasadas sin generar avisos para cada repetición legítima de otro ciclo.
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Mantiene la intervención proporcional al riesgo: no interrumpe cuando no hay un problema probable y pide confirmación antes de acciones con impacto.
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Explica qué coincidencia encontró, por qué importa y qué opciones tiene la persona.
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Permite deshacer las prevenciones seguras y conserva la decisión humana para borrar tareas o cambiar fechas financieras.
Criterio de diseño
La IA debe ser una verificación preventiva integrada, no un bloqueo absoluto ni un asistente que espera instrucciones. Debe actuar de forma discreta cuando la evidencia sea clara y la acción sea segura; ante incertidumbre o consecuencias importantes, debe señalar evidencia concreta, reducir falsos positivos entre periodos distintos y dejar la decisión final a la persona usuaria.