El flujo de trabajo de la inteligencia artificial (IA) es el proceso de utilizar tecnologías con IA y productos para agilizar las tareas y actividades dentro de una organización.
Los recientes avances en aplicaciones y herramientas con IA y modelos de IA han creado nuevas oportunidades para que las empresas mejoren la forma en que gestionan los flujos de trabajo. A medida que las organizaciones adoptan la transformación digital, los flujos de trabajo impulsados por IA, potenciados por plataformas de automatización y plantillas avanzadas eliminan las ineficiencias causadas por las tareas manuales y mejoran la experiencia del cliente.
Un informe del IBM Institute for Business Value reveló que el 92 % de los directivos estuvieron de acuerdo en que los flujos de trabajo de su organización se digitalizarían y utilizarían la automatización posibilitada por la IA para 2025.
Según Vanson Bourne (enlace externo a IBM.com) 1 el 80 % de las organizaciones persiguen actualmente el objetivo de la automatización integral de tantos procesos empresariales como sea posible.
Los flujos de trabajo con IA se convierten en un paso crítico para mejorar las operaciones empresariales clave, mejorar el trabajo de sus empleados y mejorar los resultados.
Existen varias tecnologías de IA que las organizaciones pueden utilizar para mejorar sus flujos de trabajo.
Las API, o interfaz de programación de aplicaciones, son conjuntos de reglas o protocolos que permiten que las aplicaciones de software se comuniquen entre sí para intercambiar datos, características y funciones. Las API son un componente clave de los flujos de trabajo de IA, puesto que impulsan la capacidad de conectar servicios. Por ejemplo, conectarse desde un sitio web a su cuenta bancaria para comprar algo por internet es un ejemplo de una conexión API en uso.
La automatización de procesos empresariales (BPA) es una estrategia que utiliza software para automatizar procesos empresariales complejos y repetitivos. Por lo general, se utiliza para automatizar tareas simples como procesar pedidos o administrar cuentas de clientes que son integrales para administrar el negocio, pero que se manejan mejor mediante la automatización que los recursos de los empleados. BPA puede gestionar fácilmente la incorporación de empleados, la nómina y otras tareas manuales. Un subconjunto de BPA es la automatización de procesos robóticos (RPA). La RPA utiliza tecnologías de automatización inteligente para realizar tareas de oficina repetitivas. La RPA potencia la extracción de datos, la cumplimentación de formularios, los movimientos de archivos y mucho más.
La IA generativa es un tipo de IA que crea contenido original, como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software, en respuesta a la instrucción de un usuario. Las tecnologías de IA generativa como chatgpt pueden ayudar a las empresas a identificar formas de mejorar sus flujos de trabajo y crear los resultados adecuados. Puede responder a las instrucciones o solicitudes de los usuarios para crear contenido, como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software. La IA generativa puede impulsar muchos flujos de trabajo de IA, desde ayudar a identificar objetivos estratégicos y tácticas hasta organizar reuniones y ofrecer feedback sobre el texto de marketing. McKinsey predice que la IA generativa podría automatizar (enlace externo a IBM.com) hasta el 10 % de todas las tareas de la economía estadounidense.2
La automatización inteligente es un sello distintivo de cualquier flujo de trabajo impulsado por IA. Implica el uso de tecnologías de automatización para agilizar y escalar la toma de decisiones en todas las organizaciones. Por ejemplo, un proveedor de seguros puede utilizar la automatización inteligente para calcular los pagos, estimar las tarifas y abordar las necesidades de cumplimiento.
El machine learning (ML) es una rama de la informática que utiliza datos y algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente su precisión. Uno de estos subconjuntos del ML es el deep learning, que utiliza redes neuronales multicapa para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un tipo de IA que utiliza el machine learning para permitir que los ordenadores comprendan y se comuniquen con el lenguaje humano. Las organizaciones de servicios financieros, por ejemplo, pueden utilizar el PLN para analizar información de extensos estados financieros y otros conjuntos de datos para tomar decisiones más inteligentes sobre dónde invertir.
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), también conocido como reconocimiento de texto, utiliza la extracción automática de datos para convertir rápidamente imágenes de texto en un formato legible por máquina. Puede ayudar a una organización a digitalizar información heredada, como libros, cubiertas y otra información impresa, para alimentar sus modernos sistemas de gestión del conocimiento.
Este producto ayuda a las organizaciones a identificar clientes potenciales y convertirlos en ventas a través de flujos de trabajo de compromiso impulsados por IA. Cuenta con varios casos de uso, incluida la optimización de entrada, el compromiso de ventas y las mejoras de CRM.
Creado por Open AI, ChatGPT es un chatbot al que se le atribuye el inicio de la revolución de la IA generativa (enlace externo a IBM.com).3 La versión básica es gratuita para cualquier usuario y Open IA también ofrece varias versiones avanzadas de pago.
Claude es otro chatbot de IA de Anthropic AI que puede resumir información de documentos más largos, ayudar con la creación de contenido y traducir idiomas y ayudar a escribir código.
Gemini también es un asistente con IA generativa que puede utilizarse por sí solo. También está integrado en herramientas de Google como Gmail, Documentos, Hojas de cálculo y más, lo que crea aún más oportunidades de flujo de trabajo.
Este conjunto de tecnologías de IBM ayuda a las organizaciones a crear aplicaciones de IA personalizadas para su negocio, gestionar todas las fuentes de datos y acelerar los flujos de trabajo de IA responsable. Hay varios casos de uso para watsonx, incluida la creación de contenido, la implementación de chatbots y la codificación de manera más eficiente.
IBM watsonx Orchestrate ayuda a las organizaciones a crear asistentes y agentes de IA personalizados para automatizar y acelerar su trabajo. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural para comprender y ejecutar tareas. IBM watsonx Orchestrate utiliza un catálogo de aplicaciones y habilidades predefinidas y una experiencia conversacional para diseñar asistentes y agentes de IA escalables, automatizar tareas repetitivas y simplificar procesos complejos.
Se trata de un chatbot de IA que responde a las preguntas de los usuarios. Copilot está disponible como aplicación independiente y también está integrada en Microsoft Teams, Outlook y Powerpoint.
Zapier es una herramienta de flujo de trabajo que ahora utiliza la IA para impulsar muchos tipos diferentes de flujos de trabajo. También conecta una amplia variedad de servicios, lo que permite compartir con rapidez información y contenido entre ellos.
Existe una serie de casos de uso estándar para los flujos de trabajo con IA
Las organizaciones pueden utilizar flujos de trabajo de IA para gestionar mejor el proceso del cliente, desde la incorporación de nuevos clientes hasta el envío de información sobre su compra y la gestión de las solicitudes de servicio entrantes. Puede liberar a los agentes del servicio de atención al cliente para que trabajen con los clientes en problemas de mayor nivel.
Camping World se asoció con IBM para mejorar el compromiso con el cliente en un 40 % y reducir los tiempos de espera a 33 segundos, gracias a los flujos de trabajo de IA.
Las herramientas de relación con el cliente (CRM) ayudan a las organizaciones a controlar a sus clientes más importantes. Los flujos de trabajo de IA potencian cada vez más estas herramientas, creando oportunidades reales para que las organizaciones obtengan más conocimiento de sus bases de datos. La IA puede fusionar varias instancias del mismo cliente, añadir información de fuentes externas y extraer datos de compras, dando lugar a conocimientos que se pueden ejecutar. También puede analizar esos datos, lo que ayuda a las organizaciones a comprender qué clientes corren el riesgo de perder clientes y cuáles estarían abiertos a la venta adicional.
La IA puede recopilar y examinar conjuntos de datos en múltiples formatos, organizarlos y mostrarlos para que los humanos puedan analizarlos. Puede eliminar imprecisiones y procesar los datos en formatos que otros algoritmos de IA puedan entender y analizar.
Los flujos de trabajo de IA pueden reconocer patrones en cantidades complicadas y voluminosas de datos, hallando perspectivas que a los humanos les costaría identificar. Los flujos de trabajo también pueden identificar posibles errores en los datos y plantearlos a operadores humanos o corregirlos automáticamente. También puede extraer datos de fuentes externas y organizarlos de forma ordenada en los sistemas internos de la organización.
Las organizaciones pueden utilizar flujos de trabajo de IA para automatizar su estrategia de precios. Por ejemplo, los precios de Uber y Lyft varían en función de varios factores, como la oferta y la demanda, los eventos especiales y las cuestiones meteorológicas.
Hay varios casos de uso del flujo de trabajo de la IA para los servicios financieros. La organización puede automatizar las actividades de facturación y cuentas por pagar. También pueden utilizar la IA para identificar posibles casos de fraude o mala gestión financiera que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.
Un estudio del IBM Institute for Business Value descubrió que los directivos preveían que la IA generativa mejoraría su capacidad para predecir anomalías, explicar varianzas, generar escenarios (40 %) y crear informes.
Los flujos de trabajo de IA pueden gestionar una gran cantidad de actividades de gestión del conocimiento. Pueden transcribir llamadas telefónicas y resumir notas de reuniones, para que los asistentes puedan centrarse en la reunión y saber que las conclusiones están disponibles después. Pueden agilizar la forma en que se comparte la información con toda la organización o con partes individuales. Los empleados también pueden utilizar chatbots y asistentes de IA para encontrar y analizar información de la empresa, con lo que se agiliza la obtención de información sobre la marcha.
Los flujos de trabajo de IA pueden ayudar a las organizaciones a optimizar muchos procesos operativos diferentes, desde la optimización del inventario y la cadena de suministro hasta la monitorización del control de calidad. Por ejemplo, los flujos de trabajo de IA pueden identificar cuándo es probable que se agote un producto debido a la demanda y los niveles actuales de suministro. A continuación, puede ponerse en contacto con el proveedor para pedir más sin necesidad de intervención humana.
Los flujos de trabajo de IA también pueden impulsar las funciones de análisis predictivo. Los algoritmos de machine learning pueden analizar datos históricos y factores externos y predecir lo que pasará en el futuro. Por ejemplo, un minorista puede configurar flujos de trabajo automatizados para pedir más bebidas para cuando se prevea que el tiempo aumente de temperatura.
Los flujos de trabajo de IA pueden ayudar a los equipos de mantenimiento predictivo a monitorizar los datos de rendimiento de los equipos para predecir cuándo es probable que las máquinas tengan problemas o fallen. Por lo tanto, las organizaciones pueden optimizar los programas de mantenimiento al revisar las máquinas cuando tenga el menor impacto en el negocio. IBM ayudó a Toyota a utilizar la IA para mejorar sus capacidades de mantenimiento predictivo. Permitió reducir en un 50 % los tiempos de inactividad y en un 80 % las averías.
La IA puede ayudar a las organizaciones a mejorar la forma en que encuentran y contratan empleados. Pueden utilizar software de soluciones de IA para escanear currículos y encontrar a los candidatos adecuados y software para programar automáticamente llamadas de presentación con los candidatos. También pueden utilizar flujos de trabajo de IA para incorporar y configurar la formación de los empleados contratados.
Corning trabajó con IBM para reducir los costes de RR. HH. y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia de sus 45 000 trabajadores. Sabía que los millennials constituían un porcentaje cada vez mayor de la plantilla de Corning y querían más herramientas de autoservicio basadas en la tecnología.
Luego introdujo portales de autoservicio de RR. HH., poblados previamente con los datos de cada empleado, para facilitarles la obtención de la información o los servicios que necesitaban. La plataforma basada en la nube ahora recibe más de 10 000 visitas diarias de empleados y gestores que buscan obtener la información y la formación que necesitan.
Los equipos de ventas pueden utilizar flujos de trabajo de IA para identificar y mantener clientes potenciales. Puede ayudar a los representantes de ventas a identificar qué clientes potenciales tienen más probabilidades de comprar en función de la puntuación de clientes potenciales (enlace externo a IBM.com).4 Además, los LLM, como la IA generativa, pueden ayudar a los profesionales de ventas a presentar argumentos más sólidos a los clientes potenciales por los que deberían comprar las soluciones de una empresa.
La IA está en el centro de muchos flujos de trabajo de desarrollo web. Puede ayudar a los desarrolladores a escribir y probar código, aprender sobre una base de código, documentar el código y otros usos. Un estudio de Stack Overflow de 2024 (enlace externo a ibm.com)5 reveló que los desarrolladores esperaban que el próximo año integraran más IA en la documentación del código (81 %), el código de prueba (80 %) y la escritura de código (76 %). Los flujos de trabajo de IA también son un componente clave del movimiento no-code/bajo código, donde los no desarrolladores pueden comprender y participar mejor en el proceso de desarrollo web.
Los flujos de trabajo de la IA pueden eliminar la necesidad de que los empleados se centren en tareas que consumen mucho tiempo y que es mejor automatizar. La IA puede encargarse de estas tareas rutinarias y liberar a los trabajadores humanos para que dediquen más tiempo a los clientes o partners y produzcan más valor empresarial.
La IA puede contribuir a la "paradoja de la productividad", según Rob Thomas, vicepresidente sénior de software y director comercial de IBM. En lugar de quitar el trabajo a todos, como algunos temían, podría mejorar la calidad del trabajo que se realiza al hacer que todos sean más productivos.
Las organizaciones que utilizan flujos de trabajo de IA pueden evitar que sus empleados pierdan tiempo en tareas manuales innecesarias. Esos empleados pueden centrarse en proyectos y tareas de mayor valor que generen ingresos adicionales. También reduce la fricción y las ineficiencias en el intercambio de información, creando una organización más inteligente que toma decisiones más rápido.
Los miembros del equipo pueden cometer errores, especialmente al realizar tareas complejas. Para aquellas actividades que es mejor automatizar, las tecnologías de IA pueden realizar esas tareas más rápido y con un mayor grado de precisión.
La IA puede eliminar los cuellos de botella actuando sin necesidad de intervención humana. Puede realizar análisis de datos en tiempo real para tomar decisiones que afecten a varias unidades de negocio. Por ejemplo, los profesionales del marketing pueden utilizar los flujos de trabajo de IA para optimizar automáticamente las campañas publicitarias. Los flujos de trabajo de IA pueden modificar el gasto para dirigir los fondos a los segmentos de mayor rendimiento o a las publicaciones en las redes sociales.
Es probable que las organizaciones que crearon flujos de trabajo automatizados e impulsados por IA sean más eficientes que aquellas que dependen de procesos más manuales. Las organizaciones pueden utilizar la IA para crear e iniciar chatbots avanzados y asistentes virtuales para agilizar la atención al cliente y ayudar mejor a los clientes cuando tengan problemas. Para algunos clientes, un flujo de trabajo impulsado por IA que proporciona chatbots fáciles de usar les ayuda a obtener respuestas sin necesidad de hablar con un humano, lo que mejora la satisfacción del cliente. Por ejemplo, Estee Lauder ha puesto en marcha (enlace externo a ibm.com)6 un asistente de maquillaje habilitado por voz a través de una función de chatbot.
El software de automatización basado en IA puede gestionar con facilidad muchos procesos de los que depende una organización. Las empresas quieren escalabilidad y eficiencia en sus flujos de trabajo para poder mejorar la experiencia del usuario. Los flujos de trabajo de IA pueden enrutar fácilmente la información y los procesos por toda la organización para que los directivos y los empleados dispongan de información en tiempo real dondequiera que necesiten acceder a ella.
También existen varios retos que las organizaciones deben superar al configurar flujos de trabajo de IA.
Los empleados pueden ponerse nerviosos si las empresas introducen la IA en sus procesos, especialmente si sustituye al trabajo manual que realiza un empleado. Las organizaciones pueden abordar estas preocupaciones de frente y comunicar cómo se supone que la IA debe ser aditiva a su trabajo. También pueden educar a los empleados sobre cómo la eliminación de esas tareas manuales de sus cargas de trabajo los libera para realizar un trabajo más significativo. Con el tiempo, los empleados verán la IA como una fuerza positiva para ellos.
Al igual que con la introducción de otros sistemas, la configuración de flujos de trabajo de IA requiere cierto trabajo inicial. Requiere que las organizaciones analicen sus sistemas existentes, los procesos actuales, identifiquen las áreas en las que los flujos de trabajo de IA mejorarían las cosas y determinen qué necesitan cambiar para implementar los nuevos flujos de trabajo. Esto requiere paciencia y una mentalidad estratégica. Pero los beneficios de este compromiso inicial de tiempo superan con creces los costes si los flujos de trabajo de IA se optimizan para producir valor.
Aunque muchos usos de la IA pueden ayudar a las organizaciones a evitar errores humanos, no son infalibles. La IA puede cometer errores, por lo que las organizaciones deben verificar los datos que produce. Esto demuestra aún más la importancia de los empleados y su conocimiento basado en la experiencia para servir como determinante final de lo que producen los flujos de trabajo de IA.
Pese a que muchos flujos de trabajo de IA pueden funcionar sin cambiar la forma de trabajar de los empleados, algunos requieren que estos aprendan sus procesos. Por ello, es probable que las organizaciones tengan que invertir en cursos de formación de los empleados para que utilicen la IA o conceder licencias de esas herramientas de formación a terceros. Esta formación adicional tiene varios beneficios, ya que esos empleados aprenden habilidades valiosas. También producen un trabajo mejor y más eficiente.
1 For Success with AI, Bring Everyone On Board. HBR. Junio de 2024.
2 Generative AI: How will it affect future jobs and workflows?. McKinsey. 21 de septiembre de 2023.
3 A year after ChatGPT’s release, the AI revolution is just beginning. CNN. 30 de noviembre de 2023.
4 Revolutionizing sales in distribution: Harnessing the power of AI. McKinsey. 24 de julio de 2024.
5 2024 Developer Survey. Stack Overflow. 2024.
6 12 most popular AI use cases in the enterprise today. CIO.com. 19 de septiembre de 2023.
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