Qué es la automatización con IA? Mejora de la eficiencia empresarial

La automatización con IA es una práctica de automatización empresarial que se sitúa en un punto intermedio entre la automatización robótica de procesos estándar, o RPA, y la nueva generación de agentes de IA que planifican, deciden y actúan de forma autónoma en los sistemas empresariales. Y aunque el término "automatización con IA" es algo impreciso, en realidad se trata de un uso brillante de la inteligencia artificial para hacer que las empresas sean más eficientes y liberar a las personas de tareas tediosas.

Veamos cómo funciona la automatización con IA y cómo proporciona las bases técnicas y de procesos empresariales para la generación más reciente de sistemas agénticos.

Qué es la automatización con IA?

La automatización con IA es un conjunto de tecnologías y técnicas que integran capacidades de inteligencia artificial, como aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP), con herramientas de automatización, como la automatización robótica de procesos (RPA) y plataformas de datos centradas en IA, para realizar tareas cada vez más complejas que antes habrían requerido atención humana.

Los sistemas de automatización con IA a menudo comienzan con la automatización robótica de procesos (RPA), que utiliza bots de software para imitar acciones humanas en sistemas digitales siguiendo reglas y flujos de trabajo estrictamente predefinidos. Las tecnologías de IA complementan la RPA con capacidades que incluyen PLN, generalmente en forma de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), lo que permite al sistema comprender el contexto y la intención, y tomar decisiones en escenarios en los que las reglas no están definidas explícitamente. Por ejemplo, el PLN permite a las máquinas comprender e interpretar el lenguaje humano, ya sea hablado, tecleado o incluso escrito a mano, y luego generar respuestas precisas en lenguaje humano natural. O puede revisar documentos o comunicaciones; extraer estadísticas, detalles e incluso sentimientos como parte de un proceso automatizado; y usar esa información para completar formularios, resumir contenido o realizar otras tareas que impulsen un proceso empresarial. Los agentes de IA llevan la automatización más allá al orquestar diversos modelos de IA, así como procesos de aprendizaje automático más sencillos, en un sistema que puede analizar, planificar y completar tareas de forma autónoma en tu lugar.

De estas y otras maneras, las automatizaciones de IA están yendo más allá de la RPA para aumentar la productividad y mejorar los resultados en todos los sectores, incluidos los de la salud, las finanzas, la gestión de la cadena de suministro y el retail.

Conclusiones clave

• La automatización con IA combina RPA con modelos de IA sofisticados para ayudar a las máquinas a realizar tareas que normalmente llevan a cabo los humanos.
• Entre los ejemplos de automatización con IA se incluyen el procesamiento automatizado de documentos, el procesamiento de imágenes médicas y los sistemas de detección de fraudes.
• La automatización con IA utiliza varios tipos de IA, como modelos de visión artificial y modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), incluidos LLM ajustados. Estos incorporan comprensión del contexto, análisis de sentimiento, predicciones u otras capacidades a las automatizaciones robóticas de procesos estándar.
• La automatización con IA puede ser un componente clave que permite a los agentes de IA completar tareas dinámicas de múltiples pasos.

La automatización con IA en detalle

La automatización con IA es una técnica empresarial que utiliza IA para ampliar las capacidades de la automatización de procesos estándar. Comienza con la automatización robótica de procesos, o RPA, que utiliza capacidades de visión artificial y comprensión de documentos junto con pasos estrictamente definidos para automatizar la recopilación y el procesamiento de datos y documentos.

Los datos y documentos implicados en la automatización con IA pueden proceder de fuentes como bases de datos relacionales, bases de datos documentales, bases de datos vectoriales o una base de datos multimodal que pueda gestionar las tres. Una plataforma de datos de IA puede integrar todo esto, así como una sofisticada arquitectura de data lake. La RPA accede a estos repositorios de datos siguiendo reglas y flujos de trabajo predefinidos y, a continuación, ejecuta tareas, como revisar imágenes para controlar la calidad de productos o realizar diagnósticos médicos, o completar formularios y mover documentos en un flujo de trabajo empresarial.

A continuación, el proceso de automatización con IA utiliza NLP y LLM, como Llama de Meta o Gemini de Google, para comprender y generar lenguaje humano como parte de un proceso empresarial sofisticado y flexible. Esto podría permitir que el sistema lea bloques de texto más grandes o procese datos no estructurados, como escritura a mano, para determinar el significado y la intención del lenguaje. Como resultado, la automatización con IA va más allá de la simple RPA para ayudar a las empresas a aplicar el análisis de sentimiento a la toma de decisiones y comunicar en lenguaje humano.

Cuando se combinan con la búsqueda vectorial y la generación aumentada por recuperación (RAG), las automatizaciones con IA pueden responder a preguntas con precisión basada en datos empresariales. Los sistemas de IA agéntica aprovechan esta base al permitir a los modelos de IA tomar decisiones y realizar acciones de forma autónoma dentro de los sistemas digitales para avanzar hacia la consecución de los objetivos de las organizaciones.

¿Por qué es importante la automatización con IA?

La automatización con IA, a veces denominada automatización inteligente, es importante porque lleva la automatización a procesos de negocio cada vez más complejos en sectores tan diversos como la manufactura, los seguros, la logística, las finanzas, la salud y el retail. La automatización con IA puede, por ejemplo, revisar imágenes y documentos, extraer información y significado de ellos, actualizar aplicaciones empresariales y hacer recomendaciones. La automatización con IA libera a las organizaciones de procesos manuales propensos a errores, lo que facilita ciclos de decisión más rápidos, mayor precisión y operaciones digitales más escalables, capacidades que ahora se esperan de las empresas.

En los últimos años, agentes de IA cada vez más capaces han ido más allá de la automatización con IA para incluir sistemas que toman decisiones independientes y actúan de forma autónoma para alcanzar objetivos. A diferencia de la automatización tradicional basada en reglas, los agentes de IA pueden planificar, decidir y actuar en múltiples aplicaciones, adaptándose al contexto en tiempo real. Esta evolución se basa en los fundamentos de la automatización con IA, combinando LLM, búsqueda vectorial y modelos predictivos, para permitir que los sistemas no solo ejecuten tareas, sino que también comprendan, predigan y mejoren continuamente los procesos de negocio.

Estas automatizaciones impulsadas por IA, altamente capaces, ofrecen otra ventaja importante: están diseñadas para ofrecer analítica de datos sobre los procesos en los que participan. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias que podrían pasar inadvertidos para los analistas humanos. Con el tiempo, esto puede ayudar a las empresas a optimizar sus operaciones de nuevas maneras, como analizar y optimizar procesos de múltiples pasos para mejorar las experiencias de los clientes.

Tecnologías clave que sustentan la automatización con IA

La automatización con IA requiere una combinación de tecnologías y técnicas que permiten a los desarrolladores y analistas de negocio aprovechar automatizaciones de procesos sencillas para asumir tareas más complejas. Estas tecnologías incluyen:

• Visión artificial: la visión artificial permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual. Utiliza técnicas como el análisis de imágenes y videos y el reconocimiento de objetos, y es fundamental para la automatización con IA porque asume tareas como la inspección y el análisis visuales, lo que facilita el procesamiento de documentos, la inspección de imágenes médicas, el control de calidad en la fabricación y mucho más.
• Análisis de datos y big data: la gestión eficiente de datos estructurados y no estructurados es esencial para recopilar, almacenar, preparar y analizar grandes volúmenes de datos. Esto es fundamental para la automatización con IA, ya que se necesitan datos limpios y precisos para entrenar modelos de IA, alimentar analíticas continuas y procesar automatizaciones.
• Plataformas de desarrollo con poco código / sin código: estas populares plataformas facilitan que los desarrolladores apliquen la automatización con IA a los flujos de trabajo de sus aplicaciones.
• Aprendizaje automático: los algoritmos de aprendizaje automático son un subconjunto de la IA que permite que los sistemas aprendan y mejoren mediante la exposición a conjuntos de datos. El aprendizaje automático es fundamental para la automatización con IA porque estos algoritmos pueden entrenarse con datos históricos para realizar predicciones precisas sobre eventos futuros y tomar decisiones sobre los siguientes pasos en un proceso automatizado.
• Procesamiento de lenguaje natural: el PLN es una rama de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y los humanos a través del lenguaje natural. El PLN es fundamental para la automatización con IA porque permite que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano.
• Automatización robótica de procesos: la RPA es un sistema que utiliza robots de software para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas. Es fundamental para la automatización con IA porque puede imitar acciones humanas e interactuar con sistemas digitales para realizar tareas como la entrada de datos, el rellenado de formularios y la generación de informes.

Cómo funciona la automatización con IA

La automatización con IA es un sistema empresarial que combina IA y RPA, así como gestión experta de datos, para gestionar una amplia variedad de tareas, incluidas tareas simples y repetitivas, como completar formularios, además de operaciones complejas, como el análisis de sentimiento en grandes volúmenes de documentos.

Cómo se combinan la IA y la RPA

La RPA ejecuta tareas basadas en reglas y flujos de trabajo fijos, y es eficaz para capturar texto, extraer datos, completar formularios en aplicaciones empresariales y pasar al siguiente paso correcto en un proceso de negocio. La IA amplía las capacidades de la RPA al incorporar funciones matizadas, como comprender el contexto y la intención de la información que se está revisando, para luego generar respuestas en lenguaje humano o continuar con tareas que no se basan estrictamente en reglas.

Ejemplos de automatización de IA en acción

La IA de la automatización con IA va más allá de la automatización robótica de procesos con, por ejemplo, chatbots que pueden interpretar las notas de un médico a partir de una conversación con un paciente y utilizar la información para actualizar la historia clínica electrónica del paciente. Estos son otros tres ejemplos:

• Atención al cliente: un chatbot que interactúa con un cliente usa PLN para comprender consultas y generar respuestas. Luego pasa esa información a un sistema de RPA para actualizar el historial del cliente. Si el chatbot encuentra un problema complejo, puede escalar la consulta a un agente humano, pero puede gestionar la mayoría de las consultas rutinarias por sí solo.
• Servicios financieros: un sistema de IA puede analizar datos financieros para detectar transacciones fraudulentas, y la RPA puede marcar y notificar automáticamente estas transacciones al departamento correspondiente.
• Salud: la IA puede analizar imágenes médicas para diagnosticar posibles afecciones, y la RPA puede automatizar el proceso de actualización de historiales de pacientes e incluso programar citas.

Tecnologías clave implicadas

La automatización con IA se basa en una variedad de tecnologías avanzadas. Son los siguientes:

• Procesamiento de lenguaje natural para el análisis de texto: el PLN permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano, lo que permite a un sistema de automatización con IA analizar el sentimiento, identificar frases clave y resumir texto a partir de contenido, como reseñas de clientes, publicaciones en redes sociales y correos electrónicos.
• Aprendizaje automático para la extracción de datos: en el contexto de la automatización con IA, el aprendizaje automático resulta útil para la extracción de datos. Se utiliza en automatizaciones de RPA para extraer datos de campos predeterminados, pero los algoritmos de aprendizaje automático también pueden analizar conjuntos de datos y bloques de texto más grandes para identificar patrones y extraer información relevante con gran precisión. Por ejemplo, se puede entrenar un modelo de aprendizaje automático para extraer puntos de datos específicos de informes financieros, como cifras de ingresos o márgenes de beneficio, y rellenar automáticamente esta información en una base de datos o informe.
• Comprensión de documentos: la comprensión de documentos es un proceso automatizado que convierte imágenes escaneadas de texto en texto legible por máquina para procesar documentos físicos o archivos PDF de contenido, como facturas, recibos y formularios. Por ejemplo, un sistema de comprensión de documentos puede convertir una factura escaneada en un formulario digital, que luego puede ser introducido automáticamente en un sistema contable por un bot de RPA, lo que mejora todo el proceso de ingreso de datos. También puede proporcionar esos datos escaneados a un LLM, lo que permite que un sistema más amplio de automatización con IA comprenda el contexto y la intención del lenguaje para definir el siguiente paso del proceso automatizado.
• Plataforma de datos de IA: para ir más allá de las automatizaciones de procesos más simples y avanzar hacia sistemas agénticos de IA, se requiere una estrategia de datos integral. Una plataforma de datos de IA basada en la nube unifica todos los tipos de datos —estructurados, no estructurados, por lotes y en tiempo real— de una organización en una plataforma abierta y conectada. El resultado es un pipeline de datos confiable y listo para la IA. El entorno integrado proporciona herramientas incorporadas y marcos de agentes de IA generativa para que los equipos puedan crear y desplegar aplicaciones con tecnología de IA más rápido, sin la complejidad de conectar herramientas independientes.

Procesos principales

Además de las tecnologías que la sustentan, la automatización con IA depende de una variedad de procesos. Son los siguientes:

• Clasificación de documentos: en la RPA, los documentos se clasifican en clases o categorías predefinidas. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con datos etiquetados para reconocer patrones y características específicos de cada categoría de documento. Esta capacitación ayuda al sistema a organizar y dirigir documentos de forma eficiente para que se envíen al departamento, la persona o la aplicación empresarial adecuados para que se tomen las medidas correspondientes. Por ejemplo, un sistema de IA puede clasificar los correos electrónicos entrantes como spam, promocionales o importantes en función del remitente, el contenido y el contexto.
• Extracción de información: la extracción de información es una tecnología fundamental de cualquier proceso de comprensión de documentos. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, el sistema puede identificar y extraer automáticamente puntos de datos específicos de una variedad de formularios. Por ejemplo, un sistema de IA puede extraer nombres, direcciones y fechas de un documento legal, un formulario de admisión de pacientes o un correo electrónico de atención al cliente. Esta información extraída puede utilizarse posteriormente para completar bases de datos, generar informes o activar flujos de trabajo automatizados.
• Análisis semántico: el análisis semántico es un proceso que depende del procesamiento de lenguaje natural. Requiere trabajar con modelos de IA generativa para interpretar la intención, el sentimiento y las relaciones del texto. Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente puede utilizar el análisis semántico para comprender el sentimiento subyacente de la queja de un cliente y responder de forma adecuada, por ejemplo, ofreciendo una disculpa, proporcionando una solución o escalando el problema a un agente humano.
• Orquestación de agentes de IA: una vez implementados los modelos de IA para extraer, clasificar y analizar datos, la orquestación agéntica puede proporcionar un proceso estructurado para coordinar a estos "trabajadores digitales" con el fin de completar tareas complejas de varios pasos como un sistema unificado. La orquestación puede gestionarse de forma centralizada o mediante reglas, y dirigir tareas como la delegación, la comunicación y el flujo de datos.

Ventajas de la automatización con IA

Automatizaciones con IA y agentes de IA cada vez más complejos están preparados para asumir tareas como el procesamiento de documentos, las pruebas de software, las interacciones con clientes y las pruebas de calidad de productos en una amplia variedad de sectores. Estos son los beneficios que hacen de la automatización con IA una opción popular.

Mayor eficiencia operativa: la automatización con IA está diseñada para aumentar la eficiencia operativa al encargarse de tareas rutinarias para los empleados. Al automatizar procesos repetitivos y basados en reglas, la IA y la RPA completan tareas que requieren poco o ningún tiempo de los trabajadores humanos. Esto mejora la precisión de la gestión de documentos y permite a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y de mayor valor añadido.

Ahorro de costos mediante la reducción del trabajo manual: uno de los beneficios más tangibles de la automatización con IA es el ahorro de costos logrado al minimizar el trabajo manual y los errores humanos. Al automatizar tareas que suelen realizar trabajadores humanos, las empresas pueden reducir la necesidad de horas extra y retrabajo, y disminuir los gastos operativos generales.

Experiencias de cliente mejoradas con interacciones personalizadas: la automatización con IA puede mejorar la experiencia del cliente al facilitar interacciones personalizadas y eficientes. Los chatbots y asistentes virtuales, impulsados por PLN y aprendizaje natural, pueden comprender y responder a las consultas de los clientes en tiempo real, proporcionando soluciones y recomendaciones personalizadas.

Escalabilidad y flexibilidad en la gestión de tareas: la automatización con IA puede permitir que las empresas gestionen un volumen creciente de tareas sin aumentar los recursos. Por ejemplo, si una empresa registra un incremento repentino de consultas de clientes o gestiona un gran conjunto de datos, la IA y la RPA funcionan casi instantáneamente, y los recursos informáticos pueden escalarse vertical u horizontalmente según sea necesario.

Mejora de la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo: la automatización con IA puede ayudar a que los procesos de documentación sean más uniformes y libres de errores. Más allá de simplemente completar formularios con precisión, los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar anomalías y posibles riesgos, como transacciones fraudulentas o infracciones de cumplimiento, en tiempo real. Al automatizar estos controles y mecanismos de equilibrio, las empresas pueden reducir la probabilidad de errores humanos y ayudar a garantizar que todas las operaciones cumplan con las normas regulatorias.

Desafíos de implementar la automatización con IA

Para disfrutar de las ventajas que ofrece la automatización con IA deberás trabajar y superar desafíos, principalmente relacionados con la gestión de datos y los costos.

Problemas de calidad y cantidad de datos: para que los modelos de IA funcionen bien en escenarios reales, será necesario invertir en la recopilación y el preprocesamiento de datos. Por ejemplo, si trabajas con imágenes médicas o en un campo especializado, como seguros o finanzas, necesitará un modelo de IA que esté ajustado para realizar tareas en esas áreas. Entrenar esos modelos de IA puede requerir grandes cantidades de datos de alta calidad, precisos y relevantes. El entrenamiento con datos incompletos, incoherentes o erróneos puede generar un rendimiento impreciso o deficiente y aumentar el riesgo de problemas de cumplimiento. Es un proceso complejo, por lo que muchas empresas dejan el ajuste preciso en manos de un proveedor experto. En muchos casos, la automatización con IA se ofrecerá como parte de tu software empresarial de back-office.

Altos costos de implementación: las importantes inversiones iniciales asociadas con la implementación de la automatización con IA pueden ser una barrera significativa para muchas organizaciones. Estos costos incluyen los gastos de adquisición e integración de tecnologías de IA, la formación del personal para utilizar y mantener estos sistemas y la posible necesidad de realizar actualizaciones de infraestructura. Aunque los beneficios a largo plazo suelen justificar la inversión, la carga financiera inicial puede ser prohibitiva, especialmente para las pequeñas y medianas empresas. Sin embargo, esto no debería frenar a las empresas, ya que muchos proveedores de aplicaciones en la nube ahora ofrecen automatización con IA e incluso agentes de IA como funciones integradas en sus aplicaciones.

Resistencia al cambio dentro de la organización: los empleados pueden oponerse a la automatización con IA por razones válidas, incluidas preocupaciones sobre la fiabilidad de los sistemas de IA o la falta de comprensión de los beneficios de la tecnología. Superar esta resistencia requiere una comunicación clara centrada en cómo la IA puede ampliar las capacidades de los empleados y liberarlos del trabajo rutinario.

Integración con sistemas existentes

Para ofrecer beneficios, la automatización con IA y los agentes de IA deben integrarse con las aplicaciones empresariales. De hecho, algunas aplicaciones empresariales vienen con automatizaciones de IA ya integradas. Diseñar e implementar sus propias automatizaciones de IA es una tarea de gestión de datos que puede requerir mover datos entre sistemas, aumentar los costos de mantenimiento y posiblemente introducir vulnerabilidades de seguridad. El movimiento de datos en un proceso de automatización con IA puede mantenerse al mínimo mediante una base de datos convergente multimodal, como Oracle AI Database, que gestiona muchas cargas de trabajo y tipos de datos, incluidos vectores, a la vez que ofrece un lakehouse de datos con todas las funciones.

Al conectar herramientas de IA con los sistemas empresariales y repositorios de documentos existentes, las organizaciones pueden automatizar los procesos de entrada de datos, análisis y generación de informes. Por ejemplo, la IA puede actualizar automáticamente la información de los clientes en un sistema CRM en función de las interacciones en tiempo real, lo que proporciona a los equipos de ventas y servicio los datos más actuales. Del mismo modo, en un sistema ERP, la IA puede ayudar a optimizar la gestión de inventario mediante previsión de la demanda y automatización de los procesos de reposición. El desafío clave para lograr estas mejoras es que todos los sistemas deben configurarse para funcionar en armonía, en un entorno operativo unificado y cohesionado.

Mitos y conceptos erróneos comunes sobre la automatización con IA

Uno de los mitos más comunes sobre la automatización con IA es que solo está al alcance de grandes empresas con presupuestos elevados y amplios recursos. Si bien es cierto que las grandes empresas han sido las primeras en adoptarlas, las plataformas de datos de IA basadas en la nube han hecho posible que las pequeñas y medianas empresas implementen la automatización con IA y los agentes de IA. Estas herramientas suelen ser asequibles y se pueden ampliar según las necesidades de la empresa.

Otro concepto erróneo común es que la automatización mediante IA reemplazará el trabajo humano, lo que provocará una pérdida generalizada de empleos y disrupción económica. La IA sin duda puede automatizar determinadas tareas repetitivas y rutinarias, pero es más preciso decir que transformará los puestos de trabajo en lugar de eliminarlos. La IA asume tareas rutinarias, lo que permite a las personas centrarse en un trabajo más complejo, creativo y estratégico. En muchos casos, la automatización con IA creará nuevas oportunidades laborales a medida que las empresas amplíen su uso de la IA y requieran profesionales calificados para gestionar y optimizar estos sistemas.

Casos de uso y aplicaciones comunes

Las automatizaciones con IA se utilizan en una amplia variedad de sectores, como la salud, la manufactura, los servicios financieros y el retail. Estos son tres escenarios comunes:

• Atención al cliente: en la atención al cliente, la automatización con IA se utiliza para gestionar las consultas en un primer momento y mejorar la experiencia del cliente mediante respuestas rápidas, precisas y personalizadas. Esto se logra con una variedad de herramientas y técnicas. Claramente, los chatbots y asistentes virtuales proporcionan respuestas casi inmediatas, ya que ayudan a los clientes a hacer el seguimiento de pedidos, restablecer contraseñas u obtener información sobre productos, además de derivar automáticamente los tickets de servicio para lograr resoluciones rápidas. Los procesos más sofisticados incluyen el análisis de sentimientos, que puede indicar satisfacción o frustración, lo que permite adoptar medidas proactivas y, quizá, señalar áreas de mejora.
• Manufactura: los fabricantes utilizan la automatización con IA para mejorar la eficiencia, reducir los costos de mantenimiento y mejorar la calidad de los productos. Por ejemplo, la IA puede predecir cuándo es probable que falle la maquinaria mediante el análisis de datos de sensores y registros históricos de mantenimiento. Esto impulsa el mantenimiento proactivo, que aporta previsibilidad al tiempo de inactividad y puede ayudar a prolongar la vida útil de los equipos. La IA también puede automatizar el uso de visión artificial para inspeccionar productos en busca de defectos y optimizar aún más la cadena de suministro mediante la previsión de la demanda, la gestión del inventario y la agilización de la logística. Por ejemplo, la IA puede ayudar a prever la demanda futura a partir de datos históricos y tendencias del mercado, para que los fabricantes puedan planificar la producción de forma más eficaz.
• Finanzas: las operaciones financieras utilizan la automatización con IA para mejorar la eficiencia del procesamiento de solicitudes de préstamos, el procesamiento de facturas y las operaciones generales de cierre financiero. La IA también automatiza la negociación y la detección de fraude mediante el análisis de operaciones de gran volumen para identificar patrones que podrían indicar actividad fraudulenta o mejorar la rentabilidad al ejecutar operaciones en función de las condiciones del mercado o de datos históricos. Los sistemas de automatización de IA se pueden configurar para ejecutar todos estos pasos de conformidad con las normativas e incluso generar automáticamente informes de cumplimiento.

¿Por qué la automatización con IA es el futuro?

La creciente disponibilidad y escalabilidad de los sistemas agénticos de IA tendrá un profundo efecto en la automatización empresarial. Permitirá a los líderes empresariales ir más allá del procesamiento de documentos, la detección de fraudes y el mantenimiento predictivo y pensar en procesos en los que la IA sea más proactiva y tenga mayor libertad para tomar decisiones. Los agentes de IA se basarán en los procesos de automatización con IA para abordar un conjunto diferente de problemas. Por ejemplo, en lugar de simplemente extraer datos de documentos, un agente de IA podría obtener datos de bases de datos para realizar observaciones y predicciones sobre pérdida de clientes, logística de envíos y mucho más, al tiempo que se comunica con las partes interesadas durante el proceso. El futuro de la automatización con IA avanzará hacia estos tipos de actividades estratégicas, creativas y de alto valor.

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Con el tiempo, la automatización con IA se llamará simplemente automatización. Esperaremos que nuestras aplicaciones empresariales ofrezcan flujos de trabajo agénticos, que lean formularios y extraigan datos, proporcionen resúmenes de nuestras comunicaciones y redacten respuestas coherentes con la información adecuada. Lo importante es que las organizaciones trabajen para proporcionar la infraestructura de datos que permita que las automatizaciones y los agentes de IA escalen y prosperen.

Preguntas frecuentes sobre la automatización con IA

¿Cuál es la diferencia entre la automatización con IA y los agentes de IA?

La automatización con IA, a veces denominada automatización inteligente, es un término amplio para el proceso empresarial de combinar diversas tecnologías, como la IA y la RPA, con el fin de automatizar los flujos de trabajo siempre que sea posible. A medida que la IA se vuelve más capaz, la automatización con IA va más allá de la automatización básica basada en reglas. Los agentes de IA son un subconjunto de la automatización con IA que utiliza modelos más sofisticados capaces de percibir su entorno, aprender, planificar y tomar decisiones de forma independiente.

¿Cómo pueden las empresas comenzar a utilizar la automatización con IA?

Primero, busca automatizaciones de IA que se incluyan como actualizaciones de tus aplicaciones empresariales actuales. Estas automatizaciones leerán facturas, completarán formularios y procesarán documentos para ahorrarle tiempo y esfuerzo en tareas rutinarias. Si buscas crear nuevas automatizaciones por tu cuenta, busca una infraestructura en la nube que proporcione un conjunto de herramientas y modelos de IA que puedan integrarse fácilmente en tu estructura actual de gestión de datos.

¿Qué industrias se benefician más de la automatización con IA?

Muchos sectores se benefician de la automatización con IA, incluidos el desarrollo y las pruebas de software y el servicio de atención al cliente, así como sectores que procesan una gran cantidad de documentos, como las finanzas, los seguros y la logística de envíos.

¿Cuáles son los costos asociados a la implementación de la automatización con IA?

La automatización con IA conlleva costos en muchas etapas. Requiere experiencia en aprendizaje automático y en el entrenamiento y ajuste de modelos de IA, y conlleva costos de infraestructura para alojar modelos, plataformas de ciencia de datos, bases de datos y redes.