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

El flujo de trabajo de la inteligencia artificial (IA) es el proceso de utilizar tecnologías impulsadas por IA y productos 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 de IA simple podría implicar un modelo de lenguaje que clasifique los tickets de soporte entrantes, mientras que un flujo de trabajo multiagente podría coordinar la investigación, la redacción y las revisiones en todo un proceso de generación de contenido.

Los avances recientes en aplicaciones, herramientas y modelos de IA impulsados por IA han creado nuevas oportunidades para que las empresas 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 y 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.

Y cada vez más, los sistemas inteligentes autónomos que utilizan agentes de IA permiten a las organizaciones crear flujos de trabajo complejos de múltiples agentes de extremo a extremo. Estos sistemas son capaces de manejar varios procesos interconectados con una intervención mínima. Una investigación reciente del IBM Institute for Business Value encontró que el 82 % de los ejecutivos de operaciones de todas las industrias espera que la automatización de procesos y la reinvención del flujo de trabajo sean más efectivas gracias a los agentes de IA para 2027.

Adoptar flujos de trabajo impulsados por IA como estructura de una transformación digital puede permitir a las empresas obtener un valor real de la IA. Según McKinsey, los empleados de alto rendimiento en IA tienden a informar que se esfuerzan por lograr una innovación transformadora utilizando la IA, incluso rediseñando los flujos de trabajo y escalando más rápido. En resumen, se espera que la automatización del flujo de trabajo de IA, particularmente a través de la automatización agéntica, se convierta en una parte crítica para mejorar las operaciones clave del negocio 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 su entorno y actúan para alcanzar un objetivo definido, a menudo mediante múltiples pasos y herramientas. A diferencia de los modelos más estáticos que responden a una sola entrada, la IA agéntica puede planificar una secuencia de acciones y recurrir a API externas para ejecutar objetivos específicos.

En el contexto de la automatización del flujo de trabajo, los agentes de IA sirven como ejecutores activos de tareas complejas de varios pasos. Por ejemplo, un solo agente podría investigar y redactar un documento informativo realizando búsquedas de datos, sintetizando hallazgos y produciendo un resultado.

En la automatización del flujo de trabajo de IA, las arquitecturas multiagente crean múltiples agentes especializados para colaborar, cada uno de los cuales opera simultáneamente bajo un agente supervisor de orquestación.

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, 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.

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.

La IA generativa es un tipo de IA que crea contenido original (como texto, imágenes, video, audio o código de software) en respuesta a las instrucciones o la solicitud 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, video, audio o código de software.

En la automatización de flujos de trabajo, la IA generativa impulsa la síntesis, la generación de contenido y el análisis de datos, proporcionando resultados en lenguaje natural para que los revisen los empleados. Por ejemplo, la IA generativa podría automatizar las respuestas de seguimiento por correo electrónico o determinados procesos de generación de código.

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.

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 ML es el aprendizaje profundo, que utiliza redes neuronales multicapa para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano.

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es un tipo de IA que usa el machine learning para que las computadoras comprendan y se comuniquen con el lenguaje humano. Las organizaciones de servicios financieros, por ejemplo, pueden emplear 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 la organización a tomar información heredada, como libros, presentaciones y otra información impresa, y digitalizarla 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 IA agéntica multisistema se convirtió en la tecnología de vanguardia utilizada para la automatización compleja de flujos de trabajo, las capas de orquestación se volvieron más críticas. Estas herramientas actúan como una especie de conductor para los agentes de IA, las API y los pipelines de datos, gestionando secuencias de flujos de trabajo y enrutando procesos 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 libera a los trabajadores humanos para que dediquen más tiempo a los clientes o socios, además de orientar más trabajos hacia puestos basados en servicios o relaciones. Recientemente, por ejemplo, IBM triplicó el número de puestos vacantes de nivel básico, con la intención de capacitar a los trabajadores que están iniciando su carrera en habilidades más intuitivas y específicas para las personas.

Las organizaciones que usan flujos de trabajo de IA pueden evitar que sus empleados pierdan tiempo en tareas manuales innecesarias. Esos empleados pueden enfocarse 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.

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. 

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 de 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 al priorizar los segmentos o el contenido social de mayor rendimiento. En muchos ecosistemas de IA, el uso de paneles ayuda a los stakeholders a monitorear 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 las que dependen de procesos más manuales. Las organizaciones pueden utilizar la IA para crear chatbots y asistentes virtuales avanzados que agilizan la atención al cliente para ayudar mejor a los clientes cuando tienen problemas.

Para algunos clientes, un flujo de trabajo impulsado por IA que proporciona herramientas intuitivas ayuda a proporcionar 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 lleva incorporar nuevos clientes en un 25 % al utilizar IA agéntica.

El software de automatización basado en IA puede gestionar fácilmente muchos de los procesos de los que depende una organización. Las organizaciones quieren escalabilidad y eficiencia en sus flujos de trabajo para mejorar la experiencia del usuario. Los flujos de trabajo de IA pueden enrutar fácilmente la información y los procesos en toda la organización para que los ejecutivos y los empleados tengan información en tiempo real donde sea que necesiten acceder a ella. Y donde el crecimiento tradicional requiere personal 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 IA para crear flujos de trabajo avanzados y automatizados. Algunas de las más populares incluyen:

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.

Creado por Open IA, ChatGPT es un chatbot al que se le atribuye ampliamente el inicio de la revolución de la IA generativa. La versión básica es gratuita para cualquier usuario y Open AI también ofrece varias versiones avanzadas por una tarifa.

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 escribir código. Claude lanzó recientemente Claude Cowork, que permite a los usuarios delegar tareas a la IA agéntica.

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. 

Esta suite de tecnologías de IBM ayuda a las organizaciones a crear, ajustar y desplegar aplicaciones de IA personalizadas. También ayuda a las empresas a gestionar las fuentes de datos y acelerar los flujos de trabajo de IA generativa responsable. Hay varios casos de uso para watsonx, como la extracción de insights de datos comerciales, el despliegue de chatbots y agentes de voz o la programación 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 prediseñados, así como un creador de agentes y herramientas, 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 IA para impulsar 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 variedad de casos de uso estándar para flujos de trabajo impulsados por IA. Algunos de los más comunes incluyen:

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

Por ejemplo, un destacado banco introdujo recientemente un asistente virtual impulsado por IA para analizar el contenido durante las llamadas de los clientes y sugerir una “siguiente mejor pregunta” para los agentes del centro de contacto. El resultado fue una reducción del 6 % en los tiempos promedio de manejo junto con menores requisitos de capacitación.

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 entradas de un mismo cliente, agregar información de fuentes externas e incorporar datos de compras, generando así insights aplicables en la práctica. También puede analizar esos datos, ayudando a las organizaciones a entender qué clientes podrían estar en riesgo de abandonar y cuáles estarían abiertos a ventas adicionales.

La automatización impulsada por IA permite a las organizaciones recopilar y examinar conjuntos de datos en múltiples formatos, organizarlos y presentarlos de manera que las personas 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, encontrando insights que los humanos tendrían dificultades para identificar. Los flujos de trabajo también pueden identificar posibles errores de datos y plantearlos a operadores humanos o corregirlos automáticamente. También puede extraer datos de fuentes externas y organizarlos perfectamente dentro de los sistemas internos de la organización, creando poderosas capacidades de procesamiento de datos que los humanos no podrían realizar solos.

Las organizaciones pueden utilizar flujos de trabajo basados en IA para automatizar su estrategia de fijación 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. Un número cada vez mayor de empresas, como aerolíneas y tiendas de abarrotes, aprovechan estrategias de precios dinámicos selectas.

Existen varios casos de uso de la IA en el sector de 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 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 y crear informes.

Los flujos de trabajo de IA pueden manejar una gran cantidad de actividades de gestión del conocimiento. Pueden transcribir llamadas telefónicas y resumir las notas de una 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 información de la empresa, adquiriendo información casi en tiempo real.

Los flujos de trabajo de IA pueden ayudar a las organizaciones a agilizar 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 los niveles actuales de oferta y demanda. A continuación, pueden ponerse en contacto con el proveedor para pedir más sin necesidad de intervención humana.

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.

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 las máquinas cuando tiene el menor impacto en el negocio.

Por ejemplo, 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.

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 RR. HH. y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia de los empleados con sus 45 000 trabajadores. Sabía que los mileniales eran un porcentaje creciente de la fuerza laboral de Corning y 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.

Los equipos de ventas pueden utilizar los flujos de trabajo de IA para identificar y mantener a los clientes potenciales de alta calidad. Puede ayudar a los representantes de ventas a identificar qué prospectos tienen más probabilidades de comprar según la puntuación de clientes potenciales. Además, los modelos de lenguaje grandes (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 los servicios de una empresa.

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

Los empleados pueden ponerse nerviosos por la introducción de la IA en sus procesos, especialmente cuando reemplaza el trabajo manual que realizan. Las organizaciones pueden abordar estas preocupaciones de frente y comunicar cómo la IA debe ser complementaria 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 hacer un trabajo más significativo. Gracias a una comunicación coherente y transparente y a un plan de transformación sólido, 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 implica 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 la IA se optimizan para producir valor.

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 que produce. 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.

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, los principales stakeholders deben 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, además de ayudar a los trabajadores a prepararse para un futuro en el que los flujos de trabajo de IA sean estándar.