Automatización de los procesos de negocio mediante IA: qué es y cómo funciona

La inteligencia artificial (IA) se está extendiendo rápidamente a cada rincón empresarial, debido a que ofrece capacidades poderosas que van desde copilotos, asistentes y clasificadores hasta extractores de documentos y modelos predictivos. Sin embargo, a pesar del impulso de la IA, muchas empresas consideran que sus procesos empresariales integrales no cambiaron mucho y siguen careciendo de una verdadera automatización a nivel de procesos. La realidad es que la automatización impulsada por IA se encuentra estancada en el nivel de las tareas, ya que genera conocimientos y resúmenes compartimentados, pero sigue siendo esencial la intervención humana para avanzar en el trabajo.

La automatización de los procesos de negocio mediante IA elimina esta deficiencia, ya que acelera la transición de la automatización de tareas basadas en reglas a procesos complejos y exhaustivos. Este marco moderno de automatización incorpora el razonamiento basado en IA, la comprensión de documentos y datos no estructurados y las integraciones entre sistemas con el fin de interpretar el contexto, sugerir los pasos siguientes, tomar decisiones fundamentadas y activar acciones en aplicaciones empresariales. Con la IA, la orquestación inteligente y la supervisión humana trabajando en conjunto hacia objetivos comunes, las organizaciones pueden reducir drásticamente los tiempos de ciclo, eliminar errores y recuperar miles de horas de trabajo manual.

En este artículo, exploraremos los aspectos básicos de la automatización de los procesos de negocio mediante IA, sus aplicaciones para acelerar, optimizar y aportar precisión a los procesos empresariales críticos, así como las estrategias de las empresas para implementar y medir el éxito de dicho tipo de automatización.

¿Qué es la automatización de los procesos de negocio mediante IA?

La automatización de los procesos de negocio mediante IA aplica capacidades de razonamiento, toma de decisiones y comprensión de documentos basadas en IA para ejecutar flujos de trabajo de varios pasos en sistemas, documentos y puntos de interacción humana. Se trata de un cambio fundamental, ya que la IA pasa de limitarse a ayudar en tareas individuales a impulsar activamente procesos completos.

La siguiente tabla muestra las diferencias en todo el espectro de la automatización empresarial:

La automatización de los procesos de negocio mediante IA es una implementación más avanzada de IA. Mientras que muchas implementaciones de IA actualmente se limitan a ofrecer sugerencias, el objetivo de la automatización de los procesos de negocio mediante IA es completar procesos integrales, iniciando actualizaciones de sistemas, activando agentes de IA y otras automatizaciones, y orquestando el enrutamiento, la IA con agentes, los trabajadores humanos y la toma de decisiones en diversas aplicaciones.

Los componentes esenciales de la automatización de los procesos de negocio mediante IA incluyen los siguientes:

• Interpretación del contexto: entiende en qué etapa se encuentra el proceso, qué información falta y qué reglas o condiciones aplican. Esto permite que la IA tome decisiones fundamentadas sobre los próximos pasos dentro del contexto empresarial.
• Toma de decisiones: aplica razonamiento mediante IA, lógica empresarial y reglas estructuradas para determinar la mejor acción para seguir. Esto va más allá de las automatizaciones, desde acciones simples basadas en las reglas “si/entonces” hasta automatizaciones dinámicas que toman decisiones inteligentes y adaptativas basadas en reglas, contexto y mucho más.
• Ejecución entre aplicaciones: activa automatizaciones, integraciones y actualizaciones de datos en sistemas de administración de las relaciones con los clientes (CRM), planificación de recursos empresariales (ERP), documentación, así como en interfaces de programación de aplicaciones (API) y aplicaciones heredadas. Esto garantiza un flujo continuo de trabajo y datos entre sistemas dispares y aislados.
• Gestión de documentos y datos: extrae, valida, clasifica, resume y actualiza información en varios sistemas. Esto es crucial para los procesos que dependen en gran medida de datos no estructurados.
• Excepción e intervención humana en el proceso: redirige los casos ambiguos o de alto riesgo para su revisión humana y reintegra el resultado al proceso. Esto garantiza que la experiencia humana se aproveche donde más se necesita.
• Gobernanza: aplica controles de identidad, límites de autoridad, auditabilidad y barreras de seguridad para el cumplimiento normativo. Esto resulta fundamental para mantener la seguridad, el cumplimiento normativo y la confianza en los procesos automatizados.

Los agentes de IA operativa de Automation Anywhere, que mantienen el contexto, analizan los siguientes pasos y coordinan acciones entre sistemas, ayudan a garantizar que la automatización de los procesos de negocio mediante IA abarque toda la empresa, como debe ser.

Por qué es importante la automatización de los procesos de negocio mediante IA

Hoy en día, las empresas poseen una gran cantidad de capacidades de IA, pero muchas tienen dificultades para aplicarlas de manera efectiva a flujos de trabajo del mundo real. Según McKinsey, el 88% de las organizaciones afirma utilizar la IA de forma habitual en al menos una función empresarial, lo que supone un aumento con respecto al 78% de hace un año. Sin embargo, solo un tercio de las organizaciones afirma haber comenzado a ampliar sus programas de IA. Esta diferencia pone en relieve un desafío empresarial significativo: cómo acelerar el salto de las implementaciones de IA aisladas al uso de la IA para completar procesos empresariales integrados y críticos para la misión.

Sin la capacidad de conectar datos entre silos y comprender el contexto empresarial entre departamentos, los procesos permanecen fragmentados entre los sistemas de CRM, ERP y otros, lo que obliga a las personas a gestionar de forma manual las transferencias de datos, el enrutamiento, las actualizaciones y el tratamiento de excepciones. Esto genera ineficiencias, un aumento de las tasas de error y un desgaste del valioso capital humano, todo esto mientras los procesos siguen dependiendo del esfuerzo manual en lugar de automatizarse con facilidad.

La automatización de los procesos de negocio mediante IA transforma este panorama al permitir que la IA interprete el contexto de los procesos, tome decisiones, active acciones en sistemas desconectados y gestione excepciones previsibles. Esto permite que el esfuerzo humano se centre en las tareas que requieren un mayor nivel de juicio, en los que la experiencia y los conocimientos especializados tienen mayor impacto, lo que libera a los equipos de tareas repetitivas y de escaso valor.

En última instancia, la automatización de los procesos de negocio mediante IA sirve como lente principal, y la orquestación como capa conectiva, lo que permite una ejecución coordinada entre distintos ámbitos, así como la transformación de los flujos de trabajo fragmentados e interdepartamentales en procesos cohesivos e impulsados por IA.

Casos de uso de la automatización de los procesos de negocio mediante IA

La automatización impulsada por IA puede transformar drásticamente los procesos de varios pasos en diversas industrias, incluso en áreas de misión crítica del negocio. Los siguientes son algunos ejemplos que ilustran los procesos manuales y fragmentados antes de la automatización y los flujos de procesos integrados impulsados por IA después de la automatización.

Recepción, revisión y resolución de reclamos

La recepción manual de reclamos, la entrada de datos desde varios documentos, la consulta de políticas y las verificaciones de fraude requieren un esfuerzo manual significativo. Los reguladores humanos dedican tiempo a validar la información y a derivar los reclamos, lo que ralentiza el proceso y puede generar errores.

La IA automatiza la extracción de documentos desde diversos formatos, realiza búsquedas de políticas, valida la información conforme a las reglas, lleva a cabo verificaciones de fraude y deriva de manera inteligente los reclamos según su complejidad y nivel de riesgo. Esto genera una reducción de los ciclos de revisión manual de hasta un 60% y una mejora en la precisión del 25%.

Alight, un proveedor líder de servicios de capital humano y tecnología basados en la nube, pasó del uso de procesos manuales a automatizaciones impulsadas por IA con el fin de agilizar y acelerar el procesamiento de reclamos. Con un 95% de precisión en los procesos automatizados, Alight redujo los tiempos de procesamiento de reclamos a menos de un día y disminuyó el volumen de llamadas en un 50% gracias a una mayor rapidez en los pagos.

Incorporación de clientes y validación KYC/AML

Los largos procesos manuales de verificación de identidad, evaluación de riesgos y validación de documentos ralentizan las iniciativas cruciales en materia de conocimiento de clientes (KYC) y antilavado de dinero (AML) diseñadas para combatir los delitos financieros. Las verificaciones normativas se realizan a mano, lo que provoca retrasos y posibles problemas de incumplimiento. Los agentes humanos dedican una cantidad considerable de tiempo a la introducción repetitiva de datos y a la verificación cruzada.

La IA automatiza la verificación de identidad, la evaluación de riesgos, la validación de documentos y las verificaciones normativas de KYC/AML en la secuencia correcta. Esto destaca una combinación de toma de decisiones basada en IA para casos rutinarios y revisión humana para situaciones ambiguas o de alto riesgo, lo que garantiza el cumplimiento normativo y una experiencia de incorporación de clientes más ágil.

KeyBank, una importante empresa de servicios financieros con sede en Estados Unidos, implementó la automatización de los procesos de negocio mediante IA para gestionar su proceso de derivación de actividades sospechosas, que permite mitigar los riesgos y reforzar la política de cumplimiento normativo del banco. La automatización impulsada por IA eliminó las deficiencias de KeyBank en todos los sistemas y optimizó los flujos de trabajo de escalada, lo que liberó a los trabajadores humanos de tareas tediosas y propensas a errores, y eliminó 105 000 puntos de contacto de procesos manuales.

La solución con agentes de Automation Anywhere para la incorporación de clientes, que ofrece agentes de IA preentrenados para flujos de trabajo de KYC/AML, ayuda a reducir hasta en un 60% el tiempo de revisión de KYC/AML y disminuye los errores manuales en un 50%.

Ciclos de los procesos de pedido al cobro y de aprovisionamiento al pago

La validación manual de órdenes de compra, facturas y documentos de envío añade fricciones al flujo de efectivo y pone en peligro las relaciones con los clientes y proveedores. Las discrepancias requieren además la intervención humana para la conciliación de tres vías, la reconciliación y las aprobaciones entre sistemas de ERP y financieros dispares, lo que provoca retrasos en los pagos y excepciones.

Las soluciones de IA automatizan las validaciones, la asimilación de documentos, las verificaciones de proveedores, la conciliación de tres vías, la reconciliación, las aprobaciones y el procesamiento de pagos en sistemas de ERP y financieros. Esto reduce de forma significativa las excepciones en un 40% y acorta el tiempo de los ciclos en un 30%.

Jemena, una empresa australiana de infraestructura de servicios públicos, utilizó Document Automation de Automation Anywhere para procesar 170 000 documentos en tan solo seis meses. Esta solución de automatización impulsada por IA ahorró 12 000 horas de trabajo, minimizó los errores con un 99,9% de precisión en el procesamiento de documentos y mejoró la satisfacción laboral de los trabajadores en un 87%. También fortaleció las relaciones de Jemena con los proveedores y le otorgó una valiosa ventaja en la renegociación de contratos.

La solución con agentes de Automation Anywhere para cuentas por pagar, que ofrece modelos de soluciones con agentes específicos para cada proceso y que pueden implementarse en solo unos días, puede reducir los recargos por pagos atrasados hasta en un 100%, lograr más del 90% de procesamiento directo y aumentar la eficiencia de las cuentas por pagar hasta en un 80%.

Cierre, conciliación y presentación de informes financieros

La mitad de las organizaciones requiere más de una semana para completar su cierre de fin de mes. Este proceso de cierre financiero, que dura varios días y presenta muchas dependencias, requiere la consolidación manual de datos procedentes de diversas fuentes, la detección de anomalías, la validación de registros contables y la resolución de excepciones, por lo que no solo es lento, sino que también es propenso a errores y retrasos.

La automatización de los procesos de negocio mediante IA acelera la consolidación, destaca automáticamente anomalías y valores atípicos, valida los registros contables y resuelve excepciones en el proceso de cierre financiero. La automatización del cierre mensual mejora la gobernanza y la auditabilidad al garantizar la precisión y el cumplimiento en la presentación de informes financieros, con la rapidez como una ventaja adicional.

Clasificación, análisis de causas fundamentales y corrección de incidentes de TI

Los flujos de trabajo de gestión de servicios de TI (ITSM) de gran volumen, en los que el personal de TI clasifica manualmente los incidentes, enriquece los datos, deriva los tickets y lleva a cabo las correcciones, generan un cumplimiento inconsistente de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y un tiempo medio de resolución (MTTR) más largo. Los clientes pagan el precio, con una frustración creciente que debilita su fidelidad y la eficiencia de los servicios de TI.

La IA automatiza tareas de ITSM, como la supervisión de operaciones, el soporte al usuario, el seguimiento de activos y el registro de amenazas de ciberseguridad. Es más, la automatización es ideal para tareas alineadas con las mejores prácticas de la Biblioteca de Infraestructura de Tecnologías de la Información (ITIL), como la clasificación, el enriquecimiento, el enrutamiento y la corrección automatizada. Al automatizar este tipo de tareas de gran volumen, los equipos de TI pueden centrarse en la coherencia de los SLA y reducir los costos operativos hasta en un 30%.

Nouryon, una empresa global de productos químicos, utiliza la automatización para reforzar el cumplimiento normativo en materia de TI, y pasa de los informes anuales a las comprobaciones bajo demanda que mejoran los controles y evitan errores. Con la automatización de los procesos de negocio mediante IA, Nouryon alcanzó tasas de precisión del 100% en el cumplimiento normativo en materia de TI.

Gestión de excepciones en la cadena de suministro y recuperación del cumplimiento

La supervisión manual de los indicadores de la cadena de suministro genera respuestas reactivas, lo que provoca retrasos, escasez y cambios frecuentes en las previsiones. Por lo tanto, la evaluación de alternativas y la puesta en marcha de medidas correctivas se convierten en un proceso lento y laborioso que añade tiempo, costos y fricciones a las operaciones de la cadena de suministro.

La IA supervisa los indicadores de la cadena de suministro, incluidos los retrasos, la escasez y los cambios en las previsiones. Cuando se detecta una anomalía, evalúa alternativas, activa medidas correctivas y actualiza los sistemas de gestión de almacenes (WMS), los sistemas de gestión de transporte (TMS) y los sistemas de ERP, lo que se traduce en cadenas de suministro más resilientes y receptivas.

Genpact, un líder en operaciones empresariales, trabajó con un cliente cuyos procesos manuales de ingreso de datos eran tan propensos a errores que impedían realizar previsiones de tendencias eficaces. La automatización de los procesos de negocio mediante IA incrementó la velocidad de las transacciones en un 25%, redujo los costos en un 25% y eliminó por completo los errores causados por la intervención humana.

Cómo funciona la automatización de los procesos de negocio mediante IA

El modelo operativo para la automatización de los procesos de negocio mediante IA puede visualizarse como un ciclo continuo: los indicadores generan contexto, lo que impulsa el razonamiento y la ejecución, e incorpora la intervención humana (HITL) cuando es necesario para completar el proceso.

Interpretación de los indicadores y establecimiento del contexto

El modelo de automatización de los procesos de negocio mediante IA comienza con la interpretación de diversos indicadores. Estos se pueden clasificar de la siguiente manera:

• Datos estructurados: información de bases de datos, hojas de cálculo y sistemas existentes.
• Documentos no estructurados: facturas, contratos, correos electrónicos, tickets de Servicio de Atención al Cliente y otros textos no estructurados.
• Eventos del sistema: activadores de aplicaciones, dispositivos IoT u otros sistemas automatizados.
• Solicitudes activadas por humanos: entradas manuales o aprobaciones de los usuarios.

Cada uno de estos indicadores ayuda a establecer el contexto para el proceso. Los agentes de IA analizan estas entradas para comprender el estado actual del flujo de trabajo, identificar información faltante y determinar cuáles son las normas o condiciones aplicables.

Toma de decisiones y elección de la mejor acción para seguir

Una vez que se establece el contexto, los agentes de IA combinan las normas empresariales, la lógica de dominio, los patrones históricos y los límites de autoridad para seleccionar la mejor acción para seguir mediante el razonamiento. Esta toma de decisiones inteligente va más allá de caminos simples y predefinidos, lo que permite que la automatización se adapte a diversas circunstancias sin exceder las restricciones de gobernanza o autoridad. Por lo tanto, la IA puede determinar si, por ejemplo, un documento necesita una revisión adicional, se requiere una actualización del sistema o se necesita la intervención humana.

Ejecución de acciones en los distintos sistemas

La ejecución es el proceso mediante el cual el razonamiento y las decisiones de la IA se traducen en acciones en todo el panorama tecnológico de una empresa. Esto requiere lo siguiente:

• Permanencia del estado para mantener el estado y los datos del proceso durante todo su ciclo de vida.
• Fiabilidad para garantizar que las acciones se ejecuten de manera consistente y precisa.
• Reintentos para gestionar fallos temporales del sistema o problemas de conectividad mediante reintentos automáticos.
• Lógica de compensación para definir procedimientos de respaldo en caso de que una acción no pueda completarse según lo previsto.
• Trazabilidad para proporcionar un registro completo de auditoría de todas las acciones y decisiones en diversos sistemas, especialmente en los flujos de trabajo de larga duración.

Gestión de excepciones y participación humana

No todas las tareas ni situaciones pueden automatizarse por completo. El objetivo de la automatización de los procesos de negocio mediante IA es gestionar excepciones de manera eficiente e integrar la intervención humana cuando sea necesario. Cuando surgen casos ambiguos o sujetos a políticas específicas, la IA los deriva a revisores humanos y proporciona el contexto completo, lo que incluye todos los datos relevantes y la lógica de la IA. Una vez que se toma la decisión humana, se reintegra sin problemas en el proceso, lo que permite que el flujo de trabajo continúe sin más interrupciones.

Aplicación de barreras de seguridad y gobernanza en todo el proceso

La gobernanza no puede ser una cuestión secundaria. Por el contrario, debe integrarse en cada etapa de la automatización de los procesos de negocio mediante IA. Esto incluye lo siguiente:

• Verificación de identidad: asegurarse de que solo los usuarios o sistemas autorizados puedan iniciar o interactuar con el proceso.
• Enmascaramiento de datos: proteger la información confidencial al ocultarla de accesos no autorizados.
• Creación de registros de auditoría: registrar automáticamente todas las acciones, decisiones y cambios en los datos para garantizar el cumplimiento normativo y la responsabilidad.
• Cumplimiento de políticas: garantizar que todas las acciones se adapten a las reglas de negocio predefinidas y los requisitos normativos.
• Acceso controlado a sistemas confidenciales: limitar el acceso a aplicaciones y datos críticos basándose en roles y permisos.

Además, la gobernanza de la IA y la automatización debe incluir el control de versiones, el seguimiento de cambios y la aplicación automatizada de límites de autoridad con el fin de proporcionar un marco sólido para la gestión y el control de los procesos automatizados.

Finalización del flujo de trabajo y actualización de los sistemas de registro

La etapa final consiste en completar el flujo de trabajo y actualizar con precisión los sistemas de registro relevantes. Esto se lleva a cabo mediante el registro de las decisiones finales, los datos conciliados, los documentos validados y las actualizaciones de estado en los sistemas de CRM, ERP y otros sistemas centrales.

La coherencia en este tipo de actualizaciones posteriores es esencial. La automatización de los procesos de negocio mediante IA debe garantizar que todos los procesos concluyan en un estado limpio, auditable y verificado por el sistema, generado a partir de una única fuente de verdad, lo que elimina las discrepancias en los datos.

Cómo implementar la automatización de los procesos de negocio mediante IA

Para implementar la automatización de los procesos de negocio mediante IA se requiere un enfoque estratégico, ya que la automatización debe basarse en la realidad operativa actual de la empresa.

Comience por distinguir con claridad entre Process Discovery y la minería de procesos.

• Process Discovery se centra en comprender los flujos de trabajo existentes mediante entrevistas y observaciones.
• La minería de procesos utiliza registros de eventos para analizar y visualizar la ejecución real de los procesos.

Evite rediseñar los flujos de trabajo prematuramente; en su lugar, concéntrese en comprender el estado actual.

A continuación, represente los flujos de trabajo integrales utilizando herramientas visuales, como diagramas de carriles de procesos o modelos SIPOC (proveedores, entradas, procesos, salidas y clientes). Esto ayuda a identificar decisiones, ubicaciones de datos y excepciones, lo que proporciona una idea clara de cómo fluye el trabajo en toda la organización.

Una vez representados los procesos, identifique los candidatos de automatización de alto valor utilizando criterios como los siguientes:

• Volumen: procesos con un alto volumen de transacciones.
• Variación: procesos con baja variabilidad o variaciones predecibles que pueden gestionarse mediante IA.
• Densidad de decisiones: procesos con muchos puntos de decisión que pueden beneficiarse del razonamiento de la IA.
• Tiempo de ciclo: procesos con tiempos de ciclo largos que pueden reducirse significativamente mediante la automatización.
• Carga de coordinación manual: procesos que requieren numerosas transferencias y coordinaciones manuales.

Recuerde que los agentes de IA actúan como capa operativa y aclare en qué se diferencian de la RPA centrada en tareas, los pasos del flujo de trabajo o los asistentes de IA. Estos agentes son entidades inteligentes y sensibles al contexto que coordinan acciones entre sistemas, toman decisiones y se adaptan a las condiciones cambiantes.

Incorpore la gobernanza desde el principio, con el apoyo de una lista de verificación explícita de controles, lo que incluye identidad, enmascaramiento, registro y rutas de escalada. Este enfoque proactivo garantiza la seguridad, el cumplimiento y la auditabilidad a lo largo de todo el proceso de automatización.

Finalmente, finalice realizando un monitoreo continuo mediante paneles de automatización de procesos con agentes (APA), métricas de tiempo de ciclo, atascos, excepciones y dependencias, lo que permite identificar dónde debe evolucionar la lógica de automatización. Este enfoque iterativo permite a las organizaciones perfeccionar y optimizar la automatización de los procesos de negocio mediante IA a lo largo del tiempo, lo que aumenta su impacto.

Por qué la APA proporciona la base para la automatización de los procesos de negocio mediante IA

La transición hacia la automatización de los procesos de negocio mediante IA es un paso fundamental para casi todas las empresas, debido a la creciente demanda de mayor rapidez y eficiencia. Incluso los principales analistas están animando a las organizaciones a automatizar sus procesos, como Gartner, que impulsa la “hiperautomatización”, y Forrester, que destaca las ventajas de la “estructura de automatización”.

La APA proporciona la base para la automatización a nivel empresarial al unificar automatizaciones deterministas (como la RPA) y el razonamiento no determinista de la IA (como la comprensión de documentos y los modelos de la IA generativa). Esta poderosa combinación permite una automatización inteligente capaz de gestionar tanto datos estructurados como no estructurados para tomar decisiones y ejecutar acciones en flujos de trabajo complejos.

Además, la APA proporciona ejecución entre aplicaciones con gestión de estado, reintentos y manejo de errores, todo lo necesario para los flujos de trabajo de larga duración que abarcan múltiples sistemas. Esto garantiza la fiabilidad y la solidez de la automatización. Por otro lado, la APA integra la gobernanza en las acciones y decisiones, a diferencia de las herramientas de coordinación de código abierto o independientes, que a menudo carecen de controles nativos. Con la gobernanza integrada, las empresas confían en la seguridad, el cumplimiento normativo y la auditabilidad desde el principio.

Por lo general, el uso de la APA para activar la automatización escalable de los procesos de negocio mediante IA sigue estas etapas de desarrollo:

1. Asistida: la IA proporciona información y recomendaciones, pero las personas impulsan la ejecución.
2. Aumentada: la IA aumenta activamente el esfuerzo humano al completar tareas y tomar decisiones.
3. Con agentes: la IA impulsa la ejecución, con intervención humana principalmente para las excepciones o la supervisión estratégica.

La automatización de los procesos de negocio mediante IA es fundamental para avanzar en este camino de transformación de las organizaciones en empresas modernas y altamente eficientes.

Medición del éxito de la automatización de los procesos de negocio mediante IA

Es fundamental establecer métricas claras para evaluar el impacto de la automatización de los procesos de negocio mediante IA. En lugar de enfocarse en métricas aisladas, el éxito debe medirse con indicadores clave de rendimiento (KPI) de procesos integrales, que incluyan un equilibrio entre indicadores de rendimiento, adopción y gobernanza.

Algunos ejemplos de métricas de automatización con IA incluyen los siguientes:

Mejora del tiempo de ciclo y del rendimiento

• Tiempo promedio de atención (AHT): el tiempo promedio que se tarda en completar un proceso.
• Volumen de trabajo pendiente: la cantidad de elementos pendientes en una lista de prioridad.
• Retraso en la transferencia: el tiempo de espera entre los pasos del proceso.

Precisión, calidad y reducción de excepciones

• Procesamiento directo (STP): el porcentaje de transacciones completadas sin intervención humana.
• Reducción de datos faltantes: menos casos de información incompleta o errónea.
• Menos correcciones: una disminución en la necesidad de ajustes manuales o reelaboraciones.
• Reducción de las tasas de excepción: una reducción en los casos que se desvían del flujo normal del proceso.

Adopción y reutilización en toda la empresa

• Número de procesos automatizados: el conteo total de flujos de trabajo que se automatizaron.
• Expansión a nuevos departamentos: la adopción de la automatización en diferentes unidades de negocio.
• Porcentaje de pasos automatizados dentro de cada flujo de trabajo: el grado en que se automatizan los procesos individuales.

Cumplimiento de la gobernanza y las normativas

• Tasa de desviación de la política: la frecuencia de las acciones que no cumplen con las políticas establecidas.
• Preparación para auditorías: la facilidad y exhaustividad con las que se pueden generar y revisar los registros de auditoría.

Observabilidad a nivel de plataforma y estado de los procesos

• Gráficos de dependencias: representaciones visuales de las interdependencias entre los procesos automatizados.
• Calidad de transferencia del sistema: métricas sobre la fluidez y precisión de la transferencia de datos entre sistemas.
• Paneles de control del estado de los procesos en tiempo real: visualizaciones que proporcionan una visión general inmediata del rendimiento de los procesos y los posibles problemas.

El enfoque de Automation Anywhere respecto a la automatización de los procesos de negocio mediante IA

Automation Anywhere permite la automatización de los procesos de negocio mediante IA para desbloquear nuevos niveles de capacidad, valor e innovación. Mientras que la automatización simple se centraba únicamente en obtener eficiencia, el sistema de automatización de procesos con agentes amplía el alcance de la automatización, fortalece la resiliencia y reduce el riesgo mediante una orquestación agnóstica entre sistemas, inteligencia de procesos que comprende cómo alcanzar los objetivos, y una gobernanza y control que brindan confianza a gran escala.

El sistema de APA orquesta la RPA, ofrece paquetes de integración preconfigurados, utiliza Document Automation para extraer, validar y derivar datos, y añade el razonamiento de la IA generativa para una orquestación fluida y colaboración eficiente entre humanos y agentes. Este enfoque integral permite a las organizaciones aprovechar una amplia gama de capacidades de automatización e IA dentro de una sola plataforma cohesiva.

Es importante destacar que la gobernanza se integra automáticamente en la automatización mediante el enmascaramiento de datos, los controles de identidad, los registros de auditoría y los límites de autoridad configurables. Esto garantiza que todas las acciones y decisiones automatizadas se ajusten a los estándares empresariales de seguridad, cumplimiento y responsabilidad.

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Preguntas frecuentes

¿Cuándo requiere un flujo de trabajo una automatización completa de los procesos de negocio mediante IA en lugar de una automatización de tareas?

Un flujo de trabajo requiere una automatización completa de los procesos de negocio mediante IA cuando conlleva múltiples etapas, abarca diversos sistemas, exige toma de decisiones inteligente basada en el contexto y gestiona distintos tipos de datos (estructurados y no estructurados). La automatización de tareas es ideal para acciones repetitivas y únicas dentro de un ámbito limitado.

Por ejemplo, un flujo de trabajo de procesamiento de facturas que implica extraer datos de diferentes formatos de factura, validarlos con las órdenes de compra en un ERP y luego activar el pago según reglas de aprobación, requiere la automatización de los procesos de negocio mediante IA debido a su complejidad y necesidad de comprensión contextual, mientras que simplemente copiar datos de una hoja de cálculo a otra podría solo requerir la automatización de tareas.

¿Qué grado de madurez debe tener un proceso para que la automatización con IA aporte valor?

Si bien un proceso bien definido es beneficioso, la automatización con IA puede aportar valor incluso en procesos moderadamente maduros al identificar atascos e inconsistencias. La clave es comprender con claridad los objetivos del proceso y los datos involucrados.

Por ejemplo, un proceso de servicio de asistencia al cliente puede incluir algunos pasos manuales y variaciones. La automatización de los procesos de negocio mediante IA puede implementarse para automatizar la clasificación inicial, recopilar información del cliente desde diversas fuentes y derivar los tickets de manera inteligente, lo que reduce de inmediato la carga de trabajo de los agentes y mejora los tiempos de respuesta, incluso antes de que todo el proceso se haya optimizado por completo.

¿Cómo mantienen las organizaciones la estabilidad de los procesos automatizados con IA a medida que cambian los sistemas, los datos o las reglas?

Las organizaciones mantienen la estabilidad en los procesos automatizados con IA mediante una gobernanza sólida, y una supervisión y mejora continuas. Esto incluye el control de versiones para la lógica de automatización, las pruebas automatizadas para los cambios y un ciclo de retroalimentación en el que las excepciones o los nuevos patrones de datos proporcionan información para actualizar los modelos y las reglas de IA.

Por ejemplo, si un nuevo requisito normativo modifica la forma en que deben gestionarse los datos del cliente, el marco de gobernanza garantiza que la automatización con IA se actualice y se vuelva a validar para cumplir con las nuevas reglas, con registros de auditoría que documenten los cambios.

¿Qué habilidades se necesitan para crear y mantener flujos de trabajo automatizados impulsados por IA?

La creación y el mantenimiento de flujos de trabajo automatizados impulsados por IA requieren una combinación de habilidades, entre las que se incluyen el análisis de procesos, la experiencia en el ámbito empresarial, la ciencia de datos para el desarrollo de modelos de IA y las habilidades técnicas en plataformas de automatización e integración. Es fundamental la colaboración entre los usuarios de negocio, el departamento de TI y los científicos de datos.

Por ejemplo, un analista de negocios podría definir los pasos del proceso, un científico de datos podría entrenar el modelo de comprensión de documentos y un desarrollador de automatización configuraría los agentes del proceso para coordinar el flujo de trabajo entre diversas aplicaciones.

¿Cuáles son los mayores riesgos al automatizar flujos de trabajo de varios pasos y entre sistemas, y cómo se pueden mitigar?

Los mayores riesgos incluyen vulneraciones de la seguridad de los datos, incumplimientos normativos, errores debidos a decisiones incorrectas de la IA y complejidades de integración. Estos riesgos pueden mitigarse mediante la gobernanza incorporada (controles de identidad, enmascaramiento de datos, registros de auditoría), pruebas sólidas de modelos de IA y lógica de automatización, mecanismos claros de manejo de excepciones con intervenciones humanas en el proceso, y un enfoque de implementación por fases.

Por ejemplo, con el fin de mitigar el riesgo de decisiones incorrectas de la IA en un proceso de aprobación financiera, se puede diseñar un paso de intervención humana para las transacciones de alto valor, para las que la IA ofrece una recomendación, pero una persona toma la decisión final.