En este artículo de blog, te enseñamos las claves básicas de la automatización de procesos empresariales impulsada por IA para alcanzar la fluidez y tomar decisiones beneficiosas para tu empresa.
- ¿Qué es la automatización impulsada por IA?
- ¿Cómo transforma la IA la automatización de los procesos empresariales?
- Tecnologías clave de IA en la automatización empresarial
- Ejemplos de IA en la automatización de procesos empresariales
- Principales preocupaciones de los líderes empresariales sobre la IA
- Tendencias a tener en cuenta en la automatización de procesos mediante IA
¿Qué es la automatización impulsada por IA?
La inteligencia artificial (IA) es un término amplio que se refiere a la tecnología que reproduce las habilidades del cerebro humano para resolver problemas. Aborda tareas relacionadas con la inteligencia humana. Es capaz de razonar, comprender significados, generalizar y mejorar su precisión incorporando nuevos datos y aprendiendo de la experiencia.La automatización de procesos empresariales (BPA) mediante IA utiliza el aprendizaje automático (ML), las redes neuronales artificiales (ANN), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y otras herramientas de IA para gestionar tareas repetitivas que normalmente requerirían esfuerzo humano. Se puede utilizar para procesos tan sencillos como enviar una factura a la persona adecuada o tan complejos como gestionar la documentación de control de calidad que los fabricantes necesitan para cumplir la normativa.
Los sistemas de automatización tradicionales se ciñen a un conjunto fijo de reglas para tareas repetitivas utilizando una lógica estructurada basada en afirmaciones del tipo “si esto, entonces aquello”. Por el contrario, los sistemas modernos de automatización de procesos empresariales resuelven problemas complejos utilizando un razonamiento similar a la lógica humana.
Un ejemplo de este progreso se observa claramente en la evolución de la extracción de datos. Anteriormente, dependíamos de zonas fijas o plantillas para identificar los tipos de documentos. Ahora, el aprendizaje automático interpreta los documentos, detecta el tipo, extrae diseños de datos variables, clasifica el contenido e incluso señala las excepciones. Un software de automatización de procesos empresariales (BPA) moderno detecta automáticamente si se ha subido una factura, un formulario W-9 o un contrato y extrae los datos correctos, incluso si los formatos de los proveedores difieren entre sí.
¿Cómo transforma la IA la automatización de los procesos empresariales?
Mayor eficiencia y productividad
El software impulsado por IA realiza tareas a una velocidad y con una precisión superiores a las humanas. El resultado es un aumento de la productividad. Por ejemplo, los sistemas de procesamiento inteligente de documentos (IDP), aprenden y se ajustan con el tiempo, mejorando su precisión y rendimiento a través del uso continuo. Además, la validación de datos impulsada por IA minimiza los errores.
Desde el punto de vista de los trabajadores, la motivación aumenta cuando las tareas repetitivas se automatizan. La gestión de tareas complejas es más fácil, lo que conduce a un entorno de trabajo más positivo que fomenta la colaboración. Mientras las tareas repetitivas se realizan automáticamente, los trabajadores pueden dedicar su tiempo y energía a tareas de mayor valor que contribuyen directamente al cumplimiento de los objetivos empresariales.
Ahorro de costes y mayor precisión
La automatización de procesos manuales asociados a la automatización de los procesos empresariales (BPA) reduce el coste de mano de obra, el uso de papel, los requisitos de almacenamiento y el tiempo dedicado a corregir errores evitables. Por ejemplo, los sistemas de IA para la fabricación predicen y previenen fallos en las máquinas, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento de las empresas. Transformación digital y nuevos modelos de negocio
Las empresas tradicionales suelen utilizar estrategias estándar, limitando así su capacidad para satisfacer las necesidades individuales. Los consumidores de hoy en día esperan experiencias personalizadas. Los modelos de negocio de IA emplean el aprendizaje automático para comprender el comportamiento de los consumidores, lo que permite recomendaciones altamente personalizadas, precios adaptables y estrategias de marketing precisas. Ventajas competitivas
Las empresas que utilizan métodos manuales obsoletos y descuidan la protección de la privacidad de los datos ponen en peligro la fidelidad de sus clientes. Por ejemplo, si se producen retrasos en la tramitación de solicitudes de seguros o hipotecas, los clientes optarán por competidores que ofrezcan un servicio más rápido. El uso de tecnología, como el procesamiento inteligente de documentos, proporciona información correcta y organizada que da lugar a interacciones más rápidas y eficientes con los clientes, lo que se traduce en una mayor satisfacción y retención.
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Tecnologías clave de IA en la automatización empresarial
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El NLP especifica cómo los ordenadores entienden, procesan y responden al lenguaje humano. Entre sus capacidades se incluyen la interpretación del significado del lenguaje, la traducción de idiomas y el reconocimiento de patrones lingüísticos. Google Translate, los filtros de spam, los asistentes inteligentes como Siri y Alexa, y los chatbots automatizados utilizan el NLP.Aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático (ML), un subconjunto de la IA, utiliza algoritmos entrenados con datos genéricos o personalizados para crear modelos que realizan tareas como la categorización de imágenes, el análisis de datos y el resumen de documentos de proyectos. El ML analiza los datos y reconoce y predice patrones para poder tomar decisiones basadas en experiencias anteriores.Automatización robótica de procesos (RPA)
La automatización robótica de procesos (RPA), también conocida como robótica de software, utiliza tecnologías de automatización inteligente para realizar tareas repetitivas de oficina. Es más eficaz para gestionar procesos basados en reglas y con un uso intensivo de datos. Para utilizar eficazmente la RPA, estos procesos deben repetirse según un calendario fijo o tener un desencadenante predefinido. Además, deben tener entradas (inputs) y salidas (outputs) predecibles.Modelos de IA
Un modelo de IA es un programa de software que ha sido entrenado para reconocer patrones y tomar decisiones.
Los modelos de IA generativa se entrenan con grandes cantidades de datos sin procesar. A continuación, se basan en los patrones y relaciones codificados de estos datos de entrenamiento para comprender las solicitudes de los usuarios y producir nuevos contenidos relevantes que se basan en el original, pero que son diferentes a él.
Los modelos pueden preconfigurarse basándose en datos relevantes ya existentes o personalizarse utilizando conjuntos de datos desarrollados para satisfacer las necesidades de una empresa concreta o para obtener un resultado específico.
IA generativa vs. predictiva vs. adaptativa vs. agentica
IA generativa (GenAI)
La IA generativa utiliza algoritmos avanzados para clasificar conjuntos de datos grandes y complejos. Agrupa la información de forma significativa y genera nuevos contenidos como resúmenes de texto, imágenes y archivos de audio en respuesta a una consulta o solicitud. La GenAI codifica una colección de información existente en un formato que mapea los puntos de datos en función de la fuerza de su relación entre sí. Cuando se le solicita, encuentra el contexto correcto dentro de las conexiones existentes entre los puntos de datos.
Las plataformas populares de GenAI, como ChatGPT y DALL-E de OpenAI, así como Gemini de Google, pueden responder preguntas complejas, resumir grandes cantidades de información y automatizar muchas tareas. Por ejemplo, las empresas utilizan la IA generativa para redactar informes, adaptar las iniciativas de marketing, desarrollar nuevos medicamentos y generar ideas de diseño. [Si es posible, escribe esta frase en grande, como si fuese una cita].
Una plataforma de automatización de IA generativa puede crear documentos personalizados, como contratos e informes, a partir de la indicación o prompt que tu formules. Cuando se proporciona una indicación o prompt, estos sistemas generan documentos recopilando datos de la gestión de relaciones con los clientes (CRM), la gestión de recursos empresariales (ERP) y otros programas informáticos empresariales, bases de datos e historiales médicos.
En un caso de uso común, la IA generativa resalta la información de los informes médicos relacionada con las opciones de tratamiento. Realiza resúmenes de información acerca los pacientes, transcripciones de notas grabadas verbalmente o encuentra registros de detalles esenciales más rápidamente que una persona.
IA adaptativa
Mientras que la IA generativa se utiliza para crear contenido a partir de datos existentes, la IA adaptativa modifica su código en función de situaciones cambiantes y experiencias pasadas. Se utiliza cuando es imposible realizar actualizaciones en tiempo real de forma manual.
Los coches autónomos son el mejor ejemplo. La IA adaptativa permite al vehículo recopilar información en tiempo real sobre las condiciones de la carretera, el tráfico y otros posibles peligros. También combina esta información con la puntuación de riesgos.
IA predictiva
La IA predictiva utiliza el análisis estadístico para identificar patrones y predecir comportamientos y eventos futuros. Hace que este análisis sea más rápido y preciso mediante el uso del aprendizaje automático y grandes cantidades de datos.
Al analizar datos históricos, la IA predictiva encuentra tendencias y hace previsiones mediante el análisis de big data y el aprendizaje automático. Aunque las predicciones no siempre son exactas, la IA predictiva ayuda a las empresas a prepararse para lo que está por venir y a personalizar la experiencia del cliente.
IA agentica
La IA agentica es un sistema que funciona de forma autónoma, estableciendo objetivos, respondiendo al contexto y adaptando sus acciones con una ayuda humana mínima. Es mucho más que responder a una solicitud. La IA agentica retiene información, aprende de experiencias pasadas y se conecta con herramientas y datos externos para gestionar flujos de trabajo complejos.
También hace recomendaciones de contenido, como las que ofrecen los servicios de streaming, y recomendaciones de productos de los minoristas, incorporando los datos más actualizados sobre las preferencias y circunstancias de los clientes.
Ejemplos de IA en la automatización de procesos empresariales
Recursos humanos
Los departamentos de RR. HH. sacan el máximo partido a la IA automatizando tareas que requieren mucho tiempo, como la selección de candidatos, la programación de entrevistas y la gestión de los registros de los empleados. Las herramientas de IA también ayudan a supervisar el rendimiento de los empleados y mejorar las estrategias de contratación mediante el análisis de datos.
Cumplimiento legal
Antes de la automatización de los procesos empresariales impulsada por la IA, un fabricante de dispositivos médicos imprimía una hoja de cálculo de Excel para que un trabajador marcara cada documento relacionado con el cumplimiento después de revisarlo. Hoy en día, utilizan un flujo de trabajo automatizado de cumplimiento normativo que marca el documento con la fecha, la hora y el nombre del revisor para confirmar que ha sido revisado y aprobado. Este proceso electrónico minimiza en gran medida los errores y proporciona pruebas de que se ha realizado la revisión requerida.
Finanzas
La IA crea recomendaciones financieras y opciones de productos personalizadas. Los asistentes personales de IA evalúan la información de los clientes y realizan evaluaciones de riesgos, lo que ayuda a la gestión de carteras de activos y, al mismo tiempo, ofrece orientación financiera y facilita el acceso de los clientes a la información necesaria para tomar decisiones fundadas.Principales preocupaciones de los líderes empresariales sobre la IA
Seguridad y control de acceso
Cumplir con los requisitos de seguridad y privacidad de los datos es una prioridad. Es fundamental porque los sistemas empresariales manejan información confidencial que debe protegerse contra violaciones de datos y accesos no autorizados.
El software impulsado por IA proporciona una sólida privacidad de los datos, cifrado y controles de seguridad, y fomenta el cumplimiento de normas como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA), la Ley Sarbanes-Oxley y las regulaciones federales y estatales. El software BPA basado en IA también utiliza algoritmos de protección que mantienen a salvo los documentos procesados y almacenados contra el acceso no autorizado.
La ciberseguridad es otra consideración crucial. El software impulsado por la IA ofrece protección contra el ransomware y otros programas maliciosos. Por ejemplo, si el software tiene una base como Microsoft Azure, ya detecta el 99 % de los virus, por lo que cualquier documento infectado se detecta instantáneamente y se bloquea su almacenamiento. Incluso los virus recién descubiertos no pueden propagarse a otros archivos de la organización porque el malware no puede acceder a los datos correspondientes.
Integración con los sistemas existentes
Los sistemas más antiguos pueden tener dificultades con las predicciones en tiempo real o los flujos de datos constantes. La IA puede funcionar con tus sistemas actuales, como CRM, ERP, bases de datos y servicios en la nube. Las APIs ligeras, el middleware o el procesamiento por lotes cubren las carencias cuando no es posible trabajar en tiempo real.Gestión del cambio
Los trabajadores podrían mostrarse reacios a aceptar la automatización mediante IA por temor a perder sus puestos de trabajo o simplemente porque no están familiarizados con la tecnología. Para superar esto, las empresas deben invertir en formación y crear una cultura que considere la IA como una herramienta para optimizar, y no para sustituir, el trabajo humano. La IA no es simplemente un software más.Tendencias a tener en cuenta en la automatización de procesos mediante IA
Las investigaciones actuales confirman lo que la mayoría de nosotros ya hemos observado en la comunidad empresarial. Por ejemplo, una encuesta reciente de McKinsey reveló lo siguiente:- El 62% de las empresas encuestadas están explorando o utilizando agentes de IA.
- Un impacto positivo en los costes y los ingresos.
- Una perspectiva variada sobre el tamaño de su plantilla para el próximo año, con un 32% que espera una disminución, un 43% que no espera cambios y un 13% que espera un aumento.
Los investigadores de McKinsey también predicen un cambio de las herramientas basadas en IA generativa, que ofrecen información y crean contenido, a los “agentes” habilitados para la IA. Estos agentes utilizarán modelos fundacionales para realizar tareas complejas y de múltiples pasos en un entorno digital. En otras palabras, la tecnología está avanzando desde el mero pensamiento a la acción.
Los analistas de Gartner prevén que la IA generativa está a punto de cambiar las reglas del juego para las aplicaciones empresariales al ofrecer asistentes virtuales, nuevas interfaces de usuario y características y funcionalidades mejoradas. Además, los modelos de razonamiento más complejos supondrán un avance significativo debido a su capacidad para resolver problemas complejos con gran precisión. Los analistas destacan la importancia de alinear los costes con los beneficios de la sostenibilidad para alcanzar el éxito en las nuevas iniciativas de IA. Está claro que las herramientas de IA serán cada vez más sofisticadas y tendrán un mayor potencial para influir positivamente en tu empresa.
