¿Qué es la automatización del flujo de trabajo de la IA? 

El flujo de trabajo de inteligencia artificial (IA) consiste en utilizar tecnologías y productos con IA para automatizar tareas y optimizar las actividades dentro de una organización. En estas secuencias estructuradas, los sistemas de IA realizan, coordinan o mejoran los procesos, ya sea de forma autónoma o en colaboración con trabajadores humanos.

El concepto se aplica a un amplio espectro. Un flujo de trabajo sencillo de IA podría implicar que un modelo de lenguaje clasifique los tickets de soporte entrantes, mientras que un flujo de trabajo multiagente podría coordinar investigación, redacción y revisión a lo largo de un proceso de generación de contenido.

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 socio, empleado y cliente.

Y cada vez más, los sistemas inteligentes autónomos que utilizan agentes de IA permiten a las organizaciones construir complejos flujos de trabajo multiagente de extremo a extremo. Estos sistemas son capaces de gestionar varios procesos interconectados con una intervención mínima. Una investigación reciente del IBM Institute for Business Value reveló que el 82 % de los ejecutivos de operaciones intersectoriales esperan que la automatización de procesos y la reinvención del flujo de trabajo sean más eficaces gracias a los agentes de IA para 2027.

Abarcar los flujos de trabajo con IA como columna vertebral de una transformación digital puede permitir a las empresas obtener un valor real de la IA. Según McKinsey, las empresas que obtienen mejores resultados en materia de IA suelen indicar que se esfuerzan por lograr una innovación transformadora mediante su uso, entre otras cosas, rediseñando los flujos de trabajo y escalando más rápidamente. En resumen, se prevé que la automatización de los flujos de trabajo mediante IA, especialmente a través de la automatización agéntica, se convertirá en un elemento crítico para mejorar las operaciones empresariales clave y aumentar la eficiencia operativa en todos los sectores. 

Los agentes de IA son sistemas de software autónomos basados en reglas que, a diferencia de la automatización tradicional, perciben sus entornos y actúan para lograr un objetivo definido, a menudo a través de múltiples pasos y herramientas. A diferencia de los modelos más estáticos que responden a entradas únicas, la IA agéntica puede planificar una secuencia de acciones y recurrir a API externas para ejecutar objetivos específicos.

En el contexto de la automatización de flujos de trabajo, los agentes de IA actúan como ejecutores activos de tareas complejas y de varios pasos. Por ejemplo, un solo agente podría realizar una investigación y redactar un documento informativo realizando búsquedas de datos, sintetizando hallazgos y produciendo un output.

En la automatización de flujos de trabajo mediante IA, las arquitecturas multiagente permiten que varios agentes especializados colaboren entre sí, operando cada uno de forma simultánea bajo la orquestación de un agente supervisor.

Las API, o interfaces 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 outputs adecuados. Puede responder a las instrucciones o solicitudes de los usuarios para crear contenido, como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software.

En la automatización de flujos de trabajo, la IA generativa facilita la síntesis y la generación de contenidos, así como el análisis de datos, y proporciona outputs en lenguaje natural para que los revisen los empleados. Por ejemplo, la IA generativa podría automatizar las respuestas de seguimiento por correo electrónico o seleccionar procesos de generación de códigos.

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 automatizada de datos para convertir rápidamente imágenes de texto en un formato legible por máquina. Puede ayudar a las organizaciones a digitalizar la información heredada, como libros, presentaciones y otros materiales impresos, para incorporarla a sus modernos sistemas de gestión del conocimiento. El papel del OCR en el procesamiento de documentos permite a los equipos de TI convertir de forma rápida y eficaz el conocimiento interno en datos no estructurados fácilmente digeribles.

A medida que la IA agéntica multisistema se ha convertido en la tecnología punta utilizada para la automatización de flujos de trabajo complejos, las capas de orquestación se han vuelto más críticas. Estas herramientas actúan como una especie de conductor para los agentes de IA, las API y los pipelines de datos, gestionando las secuencias de flujo de trabajo y los procesos de enrutamiento para decidir qué herramientas se ejecutan, cuándo y en qué circunstancias.

Los flujos de trabajo de IA pueden eliminar la necesidad de que los empleados se centren en tareas que consumen mucho tiempo y que están mejor automatizadas. La IA permite a los trabajadores dedicar más tiempo a los clientes o socios y reorientar más puestos de trabajo hacia funciones basadas en el servicio o las relaciones. Hace poco, por ejemplo, IBM triplicó su número de puestos vacantes para principiantes, con la intención de entrenar a los primeros trabajadores en habilidades más intuitivas y específicas del ser humano.

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 que afectan a varias unidades de negocio. Por ejemplo, los profesionales del marketing pueden utilizar flujos de trabajo de IA para optimizar automáticamente las campañas publicitarias. 

Los flujos de trabajo de IA también pueden optimizar la financiación priorizando los segmentos o contenidos sociales con mejor rendimiento. En muchos ecosistemas de IA, el uso de paneles de control ayuda a las partes interesadas a monitorizar las métricas clave en tiempo real, lo que permite reaccionar rápidamente ante eventos imprevistos. 

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 chatbots avanzados y asistentes virtuales que agilicen la atención al cliente para ayudar mejor a los clientes cuando tengan problemas.

Para algunos clientes, un flujo de trabajo impulsado por IA que proporciona herramientas intuitivas ayuda a dar respuestas sin necesidad de hablar con un humano, lo que mejora la velocidad de resolución y la satisfacción del cliente. Por ejemplo, Avid Solutions, una empresa de investigación y desarrollo, redujo el tiempo que se tarda en incorporar nuevos clientes en un 25 % utilizando IA agéntica.

El software de automatización basado en IA puede gestionar fácilmente muchos procesos de los que depende una organización. Las organizaciones quieren escalabilidad y eficiencia en sus flujos de trabajo para poder mejorar la experiencia del usuario. Los flujos de trabajo basados en IA pueden canalizar fácilmente la información y los procesos por toda la organización, de modo que los directivos y empleados dispongan siempre que necesiten acceder a ella de información en tiempo real. Y donde el crecimiento tradicional requiere una plantilla proporcional, los flujos de trabajo de IA permiten a las organizaciones aumentar el volumen con una inversión adicional mínima.

Existen varias herramientas destacadas y plataformas de automatización de flujos de trabajo que utilizan la IA para crear flujos de trabajo avanzados y automatizados. Algunos de los más populares incluyen:

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.

Desarrollado por OpenAI, ChatGPT es un chatbot al que se atribuye el inicio de la revolución de la IA generativa. 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 capaz de resumir información de documentos más largos, ayudar con la creación de contenido y traducir idiomas y ayudar a escribir código. Claude lanzó recientemente Claude Cowork, que permite a los usuarios delegar tareas a la IA agéntica.

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, ajustar e implementar aplicaciones de IA personalizadas. También ayudan a las empresas a gestionar las fuentes de datos y a acelerar los flujos de trabajo responsables de la IA generativa. Watsonx tiene varios casos de uso, entre los que se incluyen la extracción de perspectivas a partir de datos empresariales, la implementación de chatbots y agentes de voz o una codificación más eficiente.

IBM watsonx Orchestrate ayuda a las organizaciones a crear agentes de IA personalizados para automatizar y acelerar su trabajo, además de proporcionar un sistema para orquestar flujos de trabajo complejos. Incluye un catálogo de agentes y herramientas preconfigurados, así como un generador para diseñar ecosistemas escalables e integrados. 

Microsoft Copilot es un chatbot de IA generativa 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 utiliza la IA para potenciar muchos tipos diferentes de flujos de trabajo. También conecta una amplia variedad de servicios, lo que permite compartir rápidamente información y contenido entre ellos. El software ayuda a los equipos no técnicos a crear agentes de IA, así como flujos de trabajo de acción desencadenante.

Hay una serie de casos de uso estándar para los flujos de trabajo con IA. Algunos de las más comunes son los siguientes:

Las organizaciones pueden utilizar flujos de trabajo de IA para gestionar mejor el proceso de atención al cliente, desde la incorporación de nuevos clientes hasta el envío de información sobre su compra. También pueden utilizar estos flujos de trabajo para gestionar las solicitudes de servicio entrantes de forma más eficiente. Puede liberar a los representantes del servicio de atención al cliente para que trabajen con los clientes en problemas de mayor nivel.

Por ejemplo, un importante banco ha incorporado recientemente un asistente virtual impulsado por IA para analizar el contenido de las llamadas de los clientes y sugerir la "siguiente pregunta más adecuada" a los agentes del servicio de atención al cliente. El resultado fue una reducción del 6 % en la duración media de las llamadas, así como una disminución de los requisitos de formación.

Las herramientas de gestión de la relación con el cliente (CRM) ayudan a las organizaciones a controlar a sus clientes más importantes. Los flujos de trabajo basados en IA están impulsando cada vez más estas herramientas, lo que ofrece a las organizaciones la oportunidad de obtener más perspectivas de sus bases de datos.

La IA puede fusionar varias instancias de un mismo cliente, añadir información de fuentes externas y extraer datos de compras, creando perspectivas procesables. Además, puede analizar esos datos, lo que ayuda a las organizaciones a identificar qué clientes podrían estar en riesgo de darse de baja y cuáles estarían dispuestos a adquirir productos o servicios de mayor valor.

La automatización basada en IA permite a las organizaciones recopilar y examinar conjuntos de datos en varios formatos, organizarlos y mostrarlos para que los humanos puedan analizarlos. Puede eliminar inexactitudes 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, encontrando 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 realizar correcciones automáticamente. También puede extraer datos de fuentes externas y organizarlos de forma ordenada dentro de los sistemas internos de la organización, creando potentes capacidades de proceso de datos que los humanos no podrían realizar solos.

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. Un número cada vez mayor de empresas, como aerolíneas y tiendas de comestibles, se benefician de determinadas estrategias de precios dinámicos.

Hay varios casos de uso de la IA para los servicios financieros. La organización puede automatizar las actividades de facturación y cuentas a pagar. También pueden utilizar la IA para detectar posibles casos de fraude o de mala gestión financiera que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.

Un estudio del IBM Institute for Business Value reveló que los directivos preveían que la IA generativa mejoraría su capacidad para predecir anomalías, explicar varianzas, generar escenarios y crear informes.

Los flujos de trabajo de IA pueden gestionar una gran variedad de actividades de gestión del conocimiento. Pueden transcribir llamadas telefónicas y resumir las notas de la reunión 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 las partes individuales. Los empleados también pueden utilizar asistentes de IA y chatbots para buscar y analizar información de la empresa y obtener datos casi en tiempo real.

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.

Por ejemplo, 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 del personal 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 su puntuación. Además, los modelos de lenguaje de gran tamaño (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 los servicios de una empresa.

También existen varios desafíos que las organizaciones deben superar al implementar IA para flujos de trabajo críticos. Los más comunes incluyen:

Los empleados pueden ponerse nerviosos si las empresas introducen la IA en sus procesos, especialmente cuando sustituye al trabajo manual que realiza un empleado. Las organizaciones pueden abordar estas preocupaciones de frente y explicar de qué forma la IA está pensada para complementar su trabajo. También pueden educar a los empleados sobre cómo la eliminación de esas tareas manuales de sus cargas de trabajo les libera para realizar un trabajo más significativo. Con una comunicación coherente y transparente y un sólido plan de transformación, los líderes pueden ayudar a los empleados a ver la IA como una fuerza positiva.

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.

Si bien 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. Este requisito demuestra aún más la importancia de los empleados y su conocimiento basado en la experiencia del cliente para servir como determinante final de lo que producen los flujos de trabajo de IA.

Aunque muchos flujos de trabajo de IA pueden funcionar sin cambiar la forma en que trabajan los empleados, algunos generan una curva de aprendizaje. Como tal, las principales partes interesadas tienen que invertir en cursos que capaciten a los empleados para usar la IA o licenciar esas herramientas de formación a otros. Esta mejora de capacidades tiene varios beneficios, ya que los empleados aprenden habilidades valiosas. También producen un trabajo mejor y más eficiente, además de ayudar a los trabajadores a prepararse para un futuro en el que los flujos de trabajo de IA sean estándar.