flujo de trabajo de IA

11 de noviembre de 2024

Autores

Keith O'Brien

Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

flujo de trabajo de IA

El flujo de trabajo de lainteligencia artificial (IA) es el proceso de emplear tecnologías impulsadas por IA para agilizar las tareas y actividades dentro de una organización.

Los avances recientes en aplicaciones y herramientas impulsadas por IA y modelos de IA crearon nuevas oportunidades para que las compañías mejoren la forma en que manejan los flujos de trabajo. A medida que las organizaciones adoptan la transformación digital, los flujos de trabajo impulsados por IA, impulsados por plataformas de automatización y plantillas avanzadas eliminan las ineficiencias causadas por las tareas manuales y mejoran la experiencia de los socios, empleados y clientes

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 en 2025.

Según Vanson Bourne (enlace externo a IBM.com)el 80 % de las organizaciones persiguen actualmente el objetivo de la automatización integral de la mayor cantidad de procesos de negocio posible.

Los flujos de trabajo impulsados por IA se convierten en un paso crítico para ampliar las operaciones comerciales clave, aumentar el trabajo de sus empleados y mejorar los resultados finales.

Componentes de la automatización del flujo de trabajo de la IA

Existen varias tecnologías de IA que las organizaciones pueden emplear para mejorar sus flujos de trabajo.

  • API
  • Automatización de procesos empresariales
  • IA generativa
  • Automatización inteligente
  • Aprendizaje automático
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Reconocimiento óptico de caracteres

API

Las APIs, 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, ya que impulsan la capacidad de conectar servicios. Por ejemplo, conectarse desde un sitio web a su cuenta bancaria para comprar algo en línea es un ejemplo de una conexión API en uso.

Automatización de procesos empresariales

La automatización de procesos de negocio (BPA) es una estrategia que utiliza software para automatizar procesos de negocio complejos y repetitivos. Se utiliza normalmente para automatizar tareas sencillas, como procesar pedidos o gestionar las cuentas de los clientes, que son fundamentales para el funcionamiento de la empresa, pero que se gestionan mejor mediante la automatización que con los recursos de los empleados. La BPA puede manejar fácilmente la incorporación de empleados, la nómina y otras tareas manuales. Un subconjunto de la BPA es la automatización robótica de procesos (RPA). La RPA utiliza tecnologías de automatización inteligente para realizar tareas de oficina repetitivas. La RPA permite la extracción de datos, la finalización de formularios, el movimiento de archivos y mucho más.

IA generativa

La IA generativa es un tipo de IA que crea contenido original (como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software) en respuesta a las instrucciones o la petición 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 generar los resultados adecuados. Puede responder a las instrucciones o peticiones 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 u ofrecer feedback sobre textos 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

Automatización inteligente

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 emplear la automatización inteligente para calcular pagos, estimar tarifas y abordar las necesidades de cumplimiento en la dirección.

Aprendizaje automático

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 los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión. Uno de esos subconjuntos de machine learning (ML) es el aprendizaje profundo, que utiliza neural networks multicapa para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural ((PLN) es un tipo de IA que emplea el machine learning para permitir que las computadoras comprendan y se comuniquen con el lenguaje humano. Las organizaciones de servicios financieros, por ejemplo, pueden emplear el procesamiento de lenguaje natural para analizar información de extensos estados financieros y otros conjuntos de datos para tomar decisiones más inteligentes sobre dónde invertir.

Reconocimiento óptico de caracteres

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), también conocido como reconocimiento de texto, emplea 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, cubiertas y otra información impresa, para alimentar sus modernos sistemas de gestión del conocimiento.

Herramientas de flujo de trabajo de la IA

Existen varias herramientas destacadas que emplean la IA para crear flujos de trabajo avanzados y automatizados.
 
  • Apollo.io
  • ChatGPT
  • Claude
  • Google Gemini
  • IBM watsonx
  • IBM watsonx Orchestrate
  • Microsoft Copilot
  • Zapier

Apollo.io

Este producto ayuda a las organizaciones a identificar clientes potenciales y convertirlos en ventas a través de flujos de trabajo de participación impulsados por IA. Tiene varios casos de uso, incluida la optimización entrante, el compromiso de ventas y las mejoras de CRM.

ChatGPT

Creado por Open IA, 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 gratis para cualquier usuario y OpenAI también ofrece varias versiones avanzadas a cambio de una tarifa.

Claude

Claude es otro chatbot AI 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.

Google Gemini

Gemini también es un asistente impulsado por IA generativa que se puede emplear por sí solo. También está integrado en herramientas de Google como Gmail, Documentos, Hojas de cálculo y otras, lo que crea aún más oportunidades de flujo de trabajo. 

IBM watsonX

Esta suite 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, el despliegue de chatbots y la programación de manera más eficiente.

IBM watsonx Orchestrate

IBM watsonx Orchestrate ayuda a las organizaciones a crear asistentes y agentes de IA personalizados para automatizar y acelerar su trabajo. Usa el procesamiento de lenguaje natural para comprender y ejecutar tareas. IBM watsonx Orchestrate emplea 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.

Microsoft Copilot

Este es un chatbot AI 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

Zapier es una herramienta de flujo de trabajo que ahora utiliza IA para potenciar muchos tipos diferentes de flujos de trabajo. También conecta una amplia variedad de servicios, lo que permite compartir rápidamente la información y el contenido a través de ellos.

Casos de uso de flujo de trabajo de la IA

Existe una variedad de casos de uso estándar para flujos de trabajo impulsados por IA

  • Atención al cliente
  • Gestión de las relaciones con los clientes
  • Entrada de datos
  • Precios dinámicos
  • Informes financieros
  • Gestión del conocimiento
  • Gestión de operaciones
  • Análisis predictivo
  • Mantenimiento predictivo
  • Reclutamiento y contratación
  • Ventas y ventas adicionales
  • Desarrollo web

Atención al cliente

Las organizaciones pueden emplear 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 representantes de atención al cliente para que trabajen con los clientes en problemas de mayor nivel.

Camping World se asoció con IBM para mejorar la interacción del cliente en un 40 % y reducir los tiempos de espera a 33 segundos, gracias a los flujos de trabajo de IA.

Gestión de las relaciones con los clientes

Las herramientas de gestión de relaciones con los clientes (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 insights de sus bases de datos. La IA puede fusionar varias instancias del mismo cliente, agregar información de fuentes externas y extraer datos de compras, creando insights aplicable en la práctica. También puede analizar esos datos, ayudando a las organizaciones a comprender qué clientes podrían estar en riesgo de abandonar y cuáles estarían abiertos a ventas adicionales.

Entrada de datos

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 la IA puedan entender y analizar.

Los flujos de trabajo de IA pueden reconocer patrones en cantidades complicadas y voluminosas de datos, encontrando insights que los humanos tendrían dificultades para identificar. Los flujos de trabajo también pueden identificar posibles errores de datos y elevarlos a operadores humanos o hacer arreglos automáticamente. También puede extraer datos de fuentes externas y organizarlos cuidadosamente dentro de los sistemas internos de la organización.

Precios dinámicos

Las organizaciones pueden emplear 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 los problemas meteorológicos.

Informes financieros

Existen varios casos de uso de flujos de trabajo de IA para servicios financieros. Las organizaciones pueden automatizar las actividades de facturación y cuentas por pagar. También pueden utilizar IA para identificar posibles casos de fraude o mala gestión financiera que podrían pasar desapercibidos de otra manera.

Un estudio de IBM Institute for Business Value encontró que los ejecutivos anticiparon que la IA generativa mejoró su capacidad para predecir anomalías, explicar variaciones, generar escenarios (40 %) y crear reportes.

Gestión del conocimiento

Los flujos de trabajo de IA pueden manejar una gran cantidad de actividades de administración del conocimiento. Pueden transcribir llamadas telefónicas y resumir las notas de la reunión, para que los asistentes puedan enfocarse en la reunión y saber que las conclusiones están disponibles después. Pueden optimizar la forma en que se comparte la información con toda la organización o con partes individuales. Los empleados también pueden usar asistentes de IA y chatbots para encontrar y analizar la información de la compañía, haciendo que la información sea más rápida sobre la marcha.

Gestión de operaciones

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 supervisión del control de calidad. Por ejemplo, los flujos de trabajo de IA pueden identificar cuándo es probable que un producto se agote debido a la demanda y los niveles actuales de suministro. A continuación, puede poner en contacto con el proveedor para pedir más sin necesidad de intervención humana.

Análisis predictivo

Los flujos de trabajo de IA también pueden potenciar las funciones de análisis predictivos. Los algoritmos de machine learning pueden analizar datos históricos y factores externos y predecir lo que sucederá en el futuro. Por ejemplo, un minorista puede configurar flujos de trabajo automatizados para pedir más bebidas para cuando se espera que aumente la temperatura.

Mantenimiento predictivo

Los flujos de trabajo de IA pueden ayudar a los equipos de mantenimiento predictivo a monitorear los datos de rendimiento de los equipamientos para predecir cuándo es probable que las máquinas tengan problemas o fallen. Por lo tanto, las organizaciones pueden optimizar los programas de mantenimiento al dar servicio a los equipamientos cuando tiene el menor impacto en el negocio. IBM ayudó a Toyota a utilizar la IA para mejorar sus capacidades de mantenimiento predictivo. Condujo a una reducción del 50 % en el tiempo de inactividad y del 80 % en las averías.

Reclutamiento y contratación

La IA puede ayudar a las organizaciones a mejorar la forma en que encuentran y contratan empleados. Pueden usar software de soluciones de IA para escanear currículos y encontrar a los candidatos adecuados y software para programar automáticamente llamadas introductorias con los candidatos. También pueden utilizar flujos de trabajo de IA para incorporar y configurar la capacitación de los empleados contratados.

Corning trabajó con IBM para reducir los costos de Recursos Humanos y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia del empleado con sus 45 000 trabajadores. Sabía que los mileniales eran un porcentaje creciente de la fuerza laboral de Corning; quería más herramientas de autoservicio basadas en tecnología.

Luego introdujo portales de autoservicio de RR. HH., rellenados previamente con los datos de cada empleado, para facilitarles la obtención de la información o los servicios que necesitaban. La plataforma basada en la cloud ahora recibe más de 10 000 visitas diarias de empleados y gerentes que buscan obtener la información y la capacitación que necesitan.

Ventas y ventas adicionales

Los equipos de ventas pueden utilizar los flujos de trabajo de IA para identificar y mantener calientes a los clientes potenciales. Puede ayudar a los agentes 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 deben comprar las soluciones de una empresa.

Desarrollo web

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 código y otros usos. Un estudio de 2024 de Stack Overflow (enlace externo a ibm.com)5 reveló que los desarrolladores esperaban que el año que viene integrarían más la IA en la documentación (81 %), las pruebas (80 %) y la escritura de código (76 %). Los flujos de trabajo de IA son también un componente clave del movimiento sin código/de código bajo en el que los no desarrolladores pueden comprender mejor el proceso de desarrollo web y participar en él.

Beneficios de las herramientas de automatización del flujo de trabajo de la IA

El uso de flujos de trabajo impulsados por IA tiene varios beneficios clave. 
 
  • Automatización de tareas repetitivas
  • Promueva el ahorro de costos
  • Eliminación de los errores humanos
  • Toma de decisiones mejorada
  • Mejora en la experiencia del cliente
  • Agilice y optimice los procesos

Automatización de tareas repetitivas

Los flujos de trabajo de IA pueden eliminar la necesidad de que los empleados se centren en tareas que consumen mucho tiempo y que salen mejor si están automatizadas. La IA puede manejar estas tareas rutinarias y liberar a los trabajadores humanos para que pasen más tiempo con clientes o socios y produzcan más valor comercial.

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 los trabajos de todos, como algunos temían, podría mejorar la calidad del trabajo que se realiza al hacer que todos sean más productivos.

Promueva el ahorro de costos

Las organizaciones que emplean flujos de trabajo de IA pueden evitar que sus empleados pierdan tiempo en tareas manuales innecesarias. Esos empleados pueden enfocar en proyectos y tareas de alto valor que generan ingresos adicionales. También reduce la fricción y las ineficiencias en el intercambio de información, creando una organización más inteligente que toma decisiones más rápido.

Eliminación de los errores humanos

Los miembros del equipo pueden cometer errores, especialmente al realizar tareas complejas. Para aquellas actividades que están mejor automatizadas, las tecnologías de IA pueden realizar esas tareas más rápido y con un mayor grado de precisión.

Toma de decisiones mejorada

La IA puede eliminar cuellos de botella actuando sin necesidad de intervención humana. Puede realizar análisis de datos en tiempo real para tomar decisiones que afectan a varias unidades de negocio. Por ejemplo, los profesionales del marketing pueden emplear flujos de trabajo para optimizar automáticamente las campañas publicitarias. Los flujos de trabajo pueden alterar el gasto para dirigir los fondos a los segmentos o publicaciones en redes sociales de mayor rendimiento.

Mejora en la experiencia del cliente

Es probable que las organizaciones que crearon flujos de trabajo automatizados y impulsados por IA sean más eficientes que las que dependen de procesos más manuales. Las organizaciones pueden emplear la IA para crear y poner en marcha chatbots y asistentes virtuales avanzados para agilizar la atención al cliente y ayudar mejor a los clientes cuando tienen problemas. Para algunos clientes, un flujo de trabajo impulsado por IA que proporciona chatbots fáciles de usar los ayuda a obtener respuestas sin necesidad de hablar con un humano, mejorando así la satisfacción del cliente. Por ejemplo, Estee Lauder ha empezado (enlace externo a ibm.com)6 un asistente de maquillaje por voz a través de un chatbot.

Agilice y optimice los procesos

El software de automatización basado en IA puede gestionar fácilmente 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 cliente. 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.

Desafíos de los flujos de trabajo de la IA

También hay varios desafíos que las organizaciones deben superar al configurar flujos de trabajo de IA.

  • Preocupaciones de los empleados
  • Configuración inicial
  • Posibilidad de errores
  • Mejora de habilidades y recapacitación

Preocupaciones de los empleados

Los empleados pueden poner nerviosos ante la posibilidad de que las compañías introduzcan la IA en sus procesos, especialmente si reemplaza el trabajo manual que hace un empleado. Las organizaciones pueden abordar estas preocupaciones de frente y comunicar cómo la IA está destinada a ser un complemento a su trabajo. También pueden educar a los empleados sobre cómo la eliminación de esas tareas manuales de sus cargas de trabajo libera para hacer un trabajo más significativo. Con el tiempo, los empleados ven la IA como una fuerza positiva para ellos.

Configuración inicial

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 de tiempo inicial superan con creces los costos si los flujos de trabajo de IA se optimizan para producir beneficio.

Posibilidad de errores

Si bien muchos usos de la IA pueden ayudar a las organizaciones a evitar errores humanos, aún no son infalibles. La IA puede cometer errores, por lo que las organizaciones deben comprobar los datos producidos por ella. Esto demuestra aún más la importancia de los empleados y sus conocimientos basados en la experiencia para servir como determinante final de lo que producen los flujos de trabajo de IA.

Mejora de habilidades y recapacitación

Si bien muchos flujos de trabajo pueden funcionar sin cambiar la forma en que trabajan los empleados, algunos requieren que los empleados aprendan sus procesos. Como tal, es probable que las organizaciones necesiten invertir en cursos que capaciten a los empleados para usar IA o licenciar esas herramientas de capacitación de otros. Esta mejora de habilidades tiene varios beneficios, ya que esos empleados aprenden habilidades valiosas. También producen un trabajo mejor y más eficiente.

Notas de pie de página
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