Tecnología

'AI Automation', el corazón de los agentes de Inteligencia

  • "La popularidad de los Robotic Process Automation (RPAs) ha generado la falsa creencia de que son la solución definitiva"
  • "Hay que dejar de pensar en robots de automatización y empezar a pensar en trabajadores autónomos"
  • "Es esencial que los empresarios no se conformen con sistemas de automatización como los RPAs"
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Imaginemos un escenario donde las tareas repetitivas y tediosas en un negocio se realizan de forma impecable, sin errores y a una velocidad impresionante. Este es el verdadero potencial de la IA Generativa y, desafortunadamente, no todos lo consideran. La creciente popularidad durante los últimos años de los Robotic Process Automation (RPAs) ha generado la falsa creencia de que son la solución definitiva. No obstante, como discutiremos en esta cuarta entrega de nuestra serie, la IA Generativa va mucho más allá, rompiendo las limitaciones inherentes a los RPAs.

Paso 1. Olvide todo lo aprendido sobre RPAs

Las tecnologías de automatización -tradicional, RPA, DPA y BPA- han existido desde hace mucho tiempo. Empresas como UiPath o Microsoft han realizado grandes esfuerzos para reducir la barrera de entrada al despliegue de esas automatizaciones haciéndolas aparentemente accesibles incluso a usuarios que no sepan programar (low-code/no-code). Sin embargo, la llegada de la IA Generativa cambia completamente las reglas del juego:

1. Debemos de replantear la aproximación. Todo lo que damos por supuesto en este ámbito requiere una reconsideración, por ejemplo: la data desestructurada -papeles escritos a mano- que antes no era útil ahora lo es, el aprendizaje avanzado y la creatividad ya no son propios del ser humano, la mayoría de las decisiones empresariales se pueden delegar en ordenadores…

2. Los robots de automatización están obsoletos. El concepto tradicional de "instancia de software preconfigurada para la ejecución de procesos de manera autónoma" se ha vuelto equívoco para entender la capacidad de la IA Generativa. Como dijimos en la entrega anterior, nosotros recomendamos dejar de pensar en robots de automatización y empezar a pensar en trabajadores autónomos.

3. Horizonte incierto para los actuales 'partners' de automatización. Muchas empresas confían en alianzas con terceros para realizar sus automatizaciones -como UiPath, BluePrism o Automation Anywhere-. Sin embargo, es incierto que estas empresas logren ofrecer soluciones de IA Generativa más allá de integraciones superficiales.

"Imaginemos un escenario donde las tareas repetitivas y tediosas en un negocio se realizan de forma impecable, sin errores y a una velocidad impresionante. Este es el verdadero potencial de la IA Generativa"

Paso 2. Seleccione tareas a automatizar

La implementación efectiva de la IA Generativa comienza con la identificación precisa de las tareas que se beneficiarán más de esta tecnología. Aquí, proponemos un marco estratégico para seleccionar las tareas adecuadas:

1. Alta repetición: se realizan con mucha frecuencia y tienen un proceso estandarizado. Ejemplos: procesamiento de transacciones, entrada de datos, tareas rutinarias, fijar un precio, aceptar una reclamación, aceptar una solicitud, procesar un pedido, conciliación bancaria, etc.

2. Cuello de botella: ralentizan el flujo de trabajo general y su automatización ayuda a la eficiencia de diversos procesos al mismo tiempo. Aquí no ponemos ningún ejemplo porque dependerá de cada empresa.

3. Múltiples sistemas, variables o datos: requieren de considerar múltiples sistemas -web apps, device apps, mobile apps-, variables o datos para poder llevarse a cabo. Ejemplo: para aprobar una solicitud debo tener en cuenta la solvencia, el historial, la edad, su cuadro médico, etc.

4. Tiempo real: requieren ser ejecutadas en un entorno de cambio constante y rápido. Ejemplo: sistemas de recomendación, ajuste de precios en tiempo real, procesamiento de pagos, atención al cliente.

5. Impacto en el negocio: su precisión y eficacia impactan directamente en los resultados del negocio. Ejemplo: análisis de datos para la toma de decisiones estratégicas.

Paso 3. Desarrolle y evalúe sus automatizaciones

Tras identificar varias tareas potenciales para la automatización, es el turno de realizar los desarrollos y evaluar de forma recurrente su eficacia. Consideramos recomendable contar con la ayuda de un experto en IA Generativa que nos ayude con la realización de las siguientes tareas:

1. Estado del arte de la IA: es imprescindible estar a la vanguardia de la evolución de las capacidades de la IA para tener pericia en determinar la viabilidad de cada automatización.

2. 'Inputs' necesarios para realizar la tarea: se precisa de localizar todas las instrucciones, datos, variables y sistemas necesarios para llevar a cabo la tarea. Si no los localizamos no conseguiremos accionar la automatización en el momento correcto ni se podrá realizar de manera óptima.

3. Resultados de dicha tarea: es necesario identificar los registros que deja la realización de la tarea. Detectar si el resultado se registra en un software, en una base de datos, en una aplicación, si es el input para accionar una tarea posterior, si se convierte en un reporte o entregable, etc. Si no está bien definido el resultado a obtener, existe un riesgo alto de que la automatización fracase.

4. Seguimiento de las automatizaciones: se deben implementar métricas específicas para medir el rendimiento y la eficacia de las automatizaciones en relación con los objetivos empresariales, utilizando herramientas de seguimiento en tiempo real y feedback continuo.

5. Auditoría de seguridad: se deben realizar auditorías de seguridad regularmente para identificar y mitigar riesgos, asegurando el cumplimiento de las normativas de protección de datos y manteniendo altos estándares de seguridad en la infraestructura de automatización.

En un mercado donde la innovación dicta liderazgo, es esencial que los empresarios no se conformen con sistemas de automatización como los RPAs. A cambio de ofrecer automatizaciones robustas y rápidas, estos sistemas han condenado su alcance, precisamente la categoría sobre la que descansa todo el potencial de la IA Generativa.

La IA Generativa no es simplemente una mejora sobre los sistemas existentes; es un salto evolutivo que permite a las empresas no solo competir, sino liderar en un entorno de negocio en constante cambio. Es importante en un momento de Revolución Tecnológica poder construir fosos defensivos alrededor de nuestros negocios.

Pablo Yusta es CEO de AI Consortivm

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