Blue J convirtió meses de trabajo de investigación fiscal en respuestas en segundos usando modelos de OpenAI. ¿Te imaginas obtener un análisis con citas y fuentes en el tiempo que tardas en tomar un café? Esa es la promesa que cuentan en la nota publicada por OpenAI el 21 de agosto de 2025. (openai.com)
Qué hizo Blue J y por qué importa
Blue J llevó su motor de investigación fiscal a tres países y más de 3,000 firmas, y lo hizo apoyándose en un enfoque muy claro: combinar profundidad en la materia con modelos de lenguaje de alta calidad. Para su producto usan GPT-4.1 como pieza central del sistema. Esta combinación no es magia, es ingeniería de producto enfocada en confianza y precisión. (openai.com)
Cómo funciona en palabras sencillas
En el centro está un sistema de Retrieval-Augmented Generation, conocido como RAG. Blue J mantiene una biblioteca propia con millones de documentos curados: leyes, reglamentos, fallos y comentarios de expertos. Cuando un usuario pregunta, el sistema recupera lo más relevante y GPT-4.1 sintetiza una respuesta clara y con citas inline, como lo haría un colega experto. El resultado es útil y accionable para profesionales que necesitan justificar decisiones. (openai.com)
Una buena pregunta no es solo obtener una respuesta, es tener la fuente y la ruta para verificarla.
Cómo mantienen la confianza y corrigen errores
La confianza no se deja al azar. Blue J incluyó desde el inicio botones de feedback, entre ellos un botón de "disagree" para reportar respuestas incorrectas. Ese feedback se categoriza y alimenta un ciclo de mejora que analiza patrones y prioriza correcciones. Gracias a ese diseño, reportan una tasa de desacuerdo menor a 1 por cada 700 respuestas, y más del 70 por ciento de sus usuarios ingresan semanalmente. Además, dicen que cada usuario ahorra en promedio 2.7 horas por semana en investigación y comunicación con clientes. (openai.com)
Evaluaciones que realmente importan
Antes de desplegar cualquier modelo, Blue J somete nuevas versiones a una suite de evaluación con más de 350 prompts que cubren U.S., Canadá y Reino Unido. Miden adherencia a instrucciones, alineación con fuentes y claridad. Ese estándar impide que mejoras puntuales rompan comportamientos críticos en producción. También cuentan que cuando un gran cambio legal llegó en 2025, el equipo mapeó el impacto y pudo actualizar respuestas en horas para los usuarios. (openai.com)
Lecciones prácticas para fundadores y equipos
- Enfócate en una ventaja de dominio que nadie más tenga. Blue J fue construida por expertos en derecho fiscal que entendían los matices del problema.
- Diseña el producto para aprender. Un buen botón de feedback es más valioso que una métrica bonita.
- Controla las fuentes. Si vas a dar respuestas que se usan en decisiones costosas, las citas y la trazabilidad no son opcionales.
- Evalúa con casos reales, no solo con métricas de laboratorio. Los tests deben reflejar problemas que tus usuarios enfrentan a diario.
Reflexión final
Esta historia no es solo sobre tecnología. Es sobre cómo juntar experto humano y modelo para resolver un problema real y regulado sin sacrificar confianza. Si trabajas en un dominio complejo, la invitación es sencilla: aprovecha la IA para amplificar tu conocimiento, pero construye los mecanismos que conviertan esa potencia en confianza repetible. Después de todo, la diferencia entre una buena y una mala respuesta puede costar mucho. (openai.com)