Orquestación de IA: avanzar hasta lograr una empresa autónoma

Mientras los equipos implementan herramientas de IA generativa, extractores de documentos y modelos predictivos a gran velocidad, las capacidades de IA rara vez se traducen en una mejora operativa medible. ¿Por qué? El problema es la falta de coordinación entre las decisiones de IA, las acciones del sistema y la supervisión humana.

En un contexto empresarial, cada paso del flujo de trabajo implica el uso de diferentes sistemas, diferentes equipos y diferentes tipos de trabajo. Algunas tareas son simples, como las actualizaciones de datos deterministas, y otras son inherentemente complejas, como la toma de decisiones fundamentadas en el criterio. Lo que se debe hacer es coordinar de forma integral procesos completos, decisiones, acciones, escalamientos, documentos, excepciones y actualizaciones de sistemas en múltiples plataformas. Para esto sirve la orquestación de IA.

Pero, ¿qué significa realmente la orquestación de IA? Este artículo ofrece una definición en palabras simples de la orquestación de IA, muestra cómo se diferencia de los agentes de IA y la automatización de tareas con casos de uso empresariales reales, y brinda una guía práctica de implementación para organizaciones que estén listas para ir más allá de los experimentos aislados de IA.

¿Qué es la orquestación de IA?

La orquestación de IA es la capa de procesos que coordina modelos de IA, datos, flujos de trabajo, automatizaciones e intervenciones humanas bajo gobernanza, lo que permite que los sistemas de IA operen de manera confiable a escala empresarial en lugar de actuar como experimentos aislados.

Esta capa permite que la IA, las automatizaciones y las personas colaboren dentro de marcos de gobernanza establecidos, además de aplicar automáticamente las políticas, mantener registros de auditoría, implementar controles de acceso y garantizar el cumplimiento reglamentario en cada punto de decisión. Mantiene el estado y el contexto en todos los pasos, aplica las reglas de negocio y la lógica de enrutamiento, gestiona fallas y excepciones, y garantiza que el trabajo avance de manera confiable desde la recepción hasta la finalización, ya sea que tome minutos, horas o semanas.

Sin esta capa de coordinación, la IA y las capacidades de ejecución no pueden trabajar juntas para completar procesos de negocio reales.

Para comprender realmente cómo funciona la orquestación de IA, debemos analizarla a través de tres líneas de trabajo de procesos distintas:

• Integración entre sistemas empresariales.
• Automatización con diferentes tipos de actores de trabajo.
• Gestión de los requisitos de gobernanza mientras se realiza el seguimiento de la ejecución.

A continuación, realizaremos un análisis detallado del proceso de orquestación de IA para comprender sus aspectos técnicos.

1. Integración: conectar sistemas de IA dispares

Los procesos empresariales existen en múltiples sistemas; la integración es lo que permite que los procesos operen a través de los límites de las aplicaciones, de modo que los procesos entre sistemas se conviertan en flujos de trabajo continuos y conectados.

La orquestación conecta los sistemas en una estructura de procesos unificada. Cuando llega una reclamación, se crea una única instancia de proceso que abarca todos los sistemas implicados. A medida que la reclamación avanza por las etapas de validación, evaluación, aprobación y pago, la orquestación mantiene el estado sincronizado entre los sistemas de pólizas para verificar la cobertura, los repositorios de documentos, la administración de las relaciones con los clientes (CRM), la planificación de recursos empresariales (ERP) y las plataformas de pago. Sin la orquestación de procesos, estos sistemas mantienen registros separados y desconectados de la misma reclamación.

Esto va más allá de mover datos entre extremos. La orquestación mantiene el contexto del proceso y las relaciones entre sistemas. Cuando un tasador actualiza una evaluación en un sistema, los cambios pertinentes se propagan a los sistemas conectados, lo que mantiene la consistencia de los datos, implementa las transformaciones adecuadas y preserva los registros de auditoría.

2. Automatización con IA: coordinar los actores de trabajo

La orquestación coordina la ejecución entre diferentes actores de trabajo, agentes de IA, bots de automatización robótica de procesos (RPA), API y personas. Orquestar la ejecución de esta manera previene tanto la sobreautomatización (forzar a la IA en situaciones que no puede manejar) como la subautomatización (permitir que las personas se sigan encargando de trabajos repetitivos). La orquestación garantiza que el actor adecuado reciba el trabajo correcto y gestione las transferencias, mantenga el contexto a lo largo de los pasos y aborde las deficiencias de coordinación.

3. Gerencia: regular la ejecución y la modalidad

Los sistemas de IA sin gobernanza generan un riesgo significativo, ya que los modelos podrían acceder a datos que no deberían ver, omitir aprobaciones requeridas o tomar decisiones que infrinjan las normas. Es probable que los registros de auditoría no existan o que estén distribuidos en diferentes sistemas y herramientas.

La orquestación implementa la gobernanza y mantiene el control operativo durante la ejecución de procesos para garantizar que la IA opere dentro de los límites de las políticas, mientras que proporciona visibilidad sobre qué sucede y por qué.

Esta gobernanza de procesos ocurre en tiempo real mediante la implementación integrada de políticas. Cuando un agente de IA necesita datos financieros del cliente, la orquestación valida la autorización, implementa el enmascaramiento de datos basado en roles, registra el acceso con justificación comercial y aplica los límites de las políticas. Esto ocurre de forma automática durante la ejecución del proceso, no como verificaciones de cumplimiento separadas.

Por ejemplo, en el caso de los flujos de trabajo de conocimiento de clientes (KYC) y antilavado de dinero (AML), la orquestación garantiza que las investigaciones sigan los requisitos de cumplimiento y respeten los plazos reglamentarios. Hace cumplir la segregación de tareas, mantiene registros de auditoría completos en todos los sistemas y actores, y evita las demoras cuando se acerca la fecha límite de las investigaciones.

Además, la orquestación realiza un seguimiento del estado operativo a lo largo de procesos de larga duración. Sabe qué pasos están completados, cuáles están pendientes, bloqueados o se están acercando a los límites del acuerdo de nivel de servicio (SLA). Cuando los sistemas externos fallan o los agentes detectan excepciones, la orquestación identifica el problema, implementa la lógica de reintento en caso de fallas temporales y dirige los problemas persistentes a las personas con todo su contexto. En resumen, realiza el trabajo priorizando la resolución de problemas.

Cómo funciona la orquestación de IA

La orquestación de IA define cómo se realiza el trabajo entre sistemas, agentes de IA, automatizaciones y personas. Coordina elementos según el contexto, lo que lo diferencia de la automatización de flujos de trabajo estática. Una plataforma de orquestación de IA proporciona control centralizado sobre estos flujos de trabajo, lo que facilita la gestión, la supervisión y la optimización de la integración de múltiples herramientas y procesos de IA en toda la empresa.

Empieza desde el proceso, no desde la herramienta

La orquestación de IA eficaz diagrama el ciclo de vida completo de un elemento de trabajo. Debido a que cada parte del ciclo de vida del proceso involucra diferentes actores y cronogramas, la capa de orquestación mantiene un contexto de proceso unificado. Para maximizar el valor, las organizaciones necesitan las habilidades para construir sistemas de IA que aborden problemas del mundo real, lo que garantiza una integración y una estabilidad sin inconvenientes en toda la empresa.

La capa de orquestación mantiene este contexto en un solo hilo de proceso al que todos los participantes pueden acceder, mientras que los sistemas empresariales de registro preservan sus datos autorizados. Esto permite que todos los actores compartan el estado de trabajo sin tener que navegar por varios sistemas.

Administra el estado del proceso y los siguientes pasos

La capa de orquestación mantiene un registro completo del estado para cada instancia del proceso en ejecución. A diferencia de las herramientas de flujo de trabajo tradicionales que simplemente pasan tareas entre sistemas, el motor de la orquestación realiza un seguimiento activo del contexto a lo largo de toda la modalidad de trabajo: qué sucedió, qué queda pendiente, qué datos se han recopilado y qué decisiones deben tomarse.

Esta visibilidad a lo largo de todo el proceso permite que la capa de orquestación coordine decisiones que abarcan diversos sistemas. Al momento de evaluar qué sucede a continuación, combina reglas de negocio determinísticas con razonamiento de IA para determinar el enrutamiento: ¿esto debería activar una llamada a la API, ejecutar un bot, extraer datos de documentos o dirigirlo a una persona?

Por ejemplo, al momento de procesar una solicitud de préstamo, el motor evalúa tanto las reglas como el razonamiento de IA:

• Reglas determinísticas: rangos de puntaje crediticio, requisitos de edad.
• Razonamiento de IA: análisis de documentación de ingresos no estándar o patrones de comunicación.
• Resultado: aprobación automatizada, suscripción manual o rechazo inmediato.

Acciones que realiza el “actor de trabajo” correcto

La orquestación de IA funciona asignando acciones al actor correspondiente:
 

1. Automatizaciones (RPA): realizar tareas repetitivas y estructuradas, como la entrada de datos.
2. Agentes de IA: interpretar contenido, clasificar elementos o recomendar acciones basadas en procesamiento de lenguaje natural. Las aplicaciones de IA se implementan y gestionan dentro de marcos orquestados, lo que permite la integración y el escalamiento sin inconvenientes de soluciones inteligentes.
3. API: coordinación técnica para la integración de datos entre plataformas.
4. Humanos: revisar las excepciones y tomar decisiones basadas en la empatía.

La orquestación de IA optimiza las operaciones mediante la automatización de tareas repetitivas, reducción de redundancias y mejora de la gestión del tiempo y los costos.

Medidas de seguridad en cada transferencia

A medida que el trabajo pasa de un actor a otro, la orquestación implementa la gobernanza en tiempo real: controles de acceso, enmascaramiento de datos, registro de auditoría, lógica versionada, puntos de control para revisión humana y aplicación de políticas.

Estos límites de control operan de forma continua durante la ejecución del proceso, no como pasos de aprobación separados que ralentizan los flujos de trabajo. Como resultado, cuando la orquestación dirige datos sensibles de clientes a un revisor humano, la orquestación implementa de forma automática el enmascaramiento de datos adecuado según el rol y el nivel de autorización del revisor.

Cuando un agente de IA recomienda la aprobación de una transacción de alto valor, la orquestación garantiza que la recomendación incluya la justificación requerida, se dirija a través de las jerarquías de aprobación correspondientes y mantenga registros de auditoría completos para la revisión reglamentaria.

La orquestación de IA frente a la automatización tradicional

El término “orquestación de IA” suele confundirse con el encadenamiento de indicaciones o la activación de bots, pero en realidad es la capa de procesos que permite una ejecución segura y transparente. Las herramientas de orquestación de IA son plataformas especializadas diseñadas para gestionar y automatizar flujos de trabajo de IA complejos, lo que garantiza una gobernanza adecuada, el cumplimiento normativo y una integración fluida con la infraestructura de TI existente.

Si bien la automatización de flujos de trabajo existe desde hace décadas, suele ser determinista y seguir una lógica estricta de “si esto, entonces aquello”. La orquestación de IA introduce inteligencia adaptativa en el proceso.

Con inteligencia adaptativa, las avanzadas capacidades de orquestación de IA permiten la coordinación dinámica, el monitoreo en tiempo real y la colaboración entre múltiples componentes y sistemas de IA, mucho más allá de lo que la automatización tradicional puede lograr.

La orquestación de IA frente a los agentes de IA, operaciones de aprendizaje automático y RPA

Muchas empresas suponen que implementar herramientas de IA automáticamente generará mejoras a nivel de procesos. Sin embargo, las capacidades especializadas por sí solas no pueden abordar las deficiencias en cuanto a coordinación. Las herramientas de orquestación de IA son fundamentales para gestionar y automatizar flujos de trabajo de IA complejos. Esto permite a las organizaciones escalar los sistemas de IA de manera eficiente en todas las unidades de negocio, lo que garantiza al mismo tiempo la gobernanza, el cumplimiento y la integración fluida con la infraestructura de TI existente.

A pesar de estas ventajas, los altos costos iniciales de infraestructura pueden generar que muchas organizaciones pospongan inversiones en la orquestación de IA, y la consolidación de herramientas en plataformas unificadas impulsadas por IA puede aumentar el riesgo de dependencia en los proveedores, lo que complica las futuras transiciones.

La orquestación de IA frente a conectados

La distinción principal es que los agentes de IA son herramientas especializadas diseñadas para analizar o decidir dentro de un contexto específico. La orquestación de IA es el marco operativo que coordina múltiples agentes para completar todo el proceso. Una plataforma de orquestación de IA simplifica esta integración mediante la conexión, la gestión y la automatización de múltiples herramientas de IA y flujos de trabajo en toda la organización. Como resultado, se genera un intercambio de datos sin inconvenientes y se orquestan procesos complejos para lograr una mayor eficiencia.

Deficiencias críticas que los agentes no pueden abordar:

• Coordinación entre sistemas: los agentes permanecen en su sistema; la orquestación se sincroniza entre ERP, CRM y sistemas de pago.
• Gobernanza: los agentes independientes crean registros de auditoría fragmentados; la orquestación proporciona una vista única del sistema de IA para el cumplimiento.
• Gestión de excepciones: cuando un agente falla, el proceso se detiene; las herramientas de orquestación detectan la falla e implementan la lógica de reintento.

Integrar agentes de IA dispares con sistemas obsoletos o implementar múltiples sistemas de IA es complejo y requiere de experiencia técnica avanzada, lo que aumenta el riesgo de errores de datos si no se gestiona mediante una plataforma sólida de orquestación de IA.

La orquestación de IA frente a las operaciones de aprendizaje automático

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) se enfocan en la gestión del ciclo de vida de modelos, el entrenamiento, la implementación y el monitoreo de modelos de aprendizaje automático. Garantiza que los modelos de IA sigan siendo precisos. La orquestación de IA sirve para implementar la coordinación de flujos de trabajo operativos: gestionar cómo esos modelos de IA se integran en los procesos de negocio para lograr resultados completos.

La orquestación también coordina todo el paquete tecnológico de IA, lo que garantiza que los componentes y los modelos de IA interconectados trabajen juntos sin inconvenientes para lograr un mejor rendimiento, escalamiento y adaptabilidad en todas las aplicaciones. Las MLOps gestionan el “cerebro”; la orquestación gestiona el “cuerpo”.

Centralizar los flujos de datos en la orquestación de IA crea nuevos riesgos de seguridad y privacidad, lo que requiere medidas de seguridad avanzadas para proteger la información sensible y mantener el cumplimiento.

La orquestación de IA frente a RPA

La automatización robótica de procesos (RPA) automatiza tareas repetitivas y basadas en reglas, como la entrada de datos, el procesamiento de formularios y las actualizaciones de sistemas. Las automatizaciones ejecutan secuencias predefinidas de manera confiable, pero carecen de toma de decisiones contextual o coordinación a nivel de proceso.

La orquestación de IA coordina flujos de trabajo inteligentes que combinan bots de RPA con agentes de IA, API y criterio humano según el contexto, las reglas de negocio y la información en tiempo real.

En la práctica, son complementarias. Cuando se debe orquestar una solicitud de préstamo que requiere procesamiento estándar, los bots de RPA se encargan de la entrada de datos en los distintos sistemas. Cuando la aplicación implica documentación de ingresos no estándar, la orquestación lo dirige a los agentes de IA para su análisis y, luego, a los suscriptores humanos para tomar las decisiones finales.

La RPA se encarga del “cómo” de la ejecución de tareas. La orquestación gestiona el “qué” y el “cuándo” de las decisiones de proceso. Juntos, permiten una automatización integral que se adapta a la complejidad empresarial mientras mantiene la confiabilidad operativa.

Razones para invertir en la orquestación de IA

Razones clave para invertir en la orquestación de IA:

• Maximiza el retorno de la inversión (ROI), ya que transforma la IA de un centro de costos a una capacidad operativa central que impulsa resultados comerciales medibles.
• Elimina las transferencias manuales y la sobrecarga de coordinación mediante la automatización del flujo de datos entre sistemas de IA dispares.
• Cumple con la gobernanza y las normas de nivel empresarial en todos los flujos de trabajo de IA para minimizar los riesgos legales y de seguridad.
• Optimiza el uso de recursos y los costos de cómputo mediante la asignación dinámica y el equilibrio inteligente de carga.
• Mejora el desempeño del SLA mediante el enrutamiento inteligente para mover el trabajo de alta prioridad a través de rutas de proceso aceleradas.
• Escala las iniciativas de IA con rapidez en toda la empresa mediante patrones reutilizables y una plataforma centralizada para la gestión.

El caso de inversión para la orquestación de IA se centra en el ROI mediante la transformación de pilotos fragmentados en capacidades de alto rendimiento. Una plataforma de orquestación de IA puede reducir los tiempos de procesamiento en un 95% y los costos en un 50% mediante la gestión automatizada del uso de recursos. Mediante el control de las cargas de trabajo de IA, la capa de orquestación previene la expansión de costos en las iniciativas de IA.

La orquestación adecuada de IA también elimina la fricción operativa dado que automatiza los flujos de datos entre las herramientas de IA y los sistemas empresariales. Esto garantiza que todo el ciclo de vida de la IA esté conectado, lo que permite que las inversiones en IA impulsen la ejecución en diferentes plataformas.

Por último, la orquestación de IA permite escalar el impacto de la IA más allá de componentes de IA aislados. Coordina múltiples sistemas de IA en una operación unificada y regulada para abordar procesos de negocio complejos.

Beneficios de la orquestación de IA

Según líderes de la industria, como IBM, UiPath y Zapier, el principal valor de una plataforma de orquestación de IA es su capacidad para actuar como un “multiplicador de fuerza” para las iniciativas de IA. Mientras que las herramientas de IA individuales proporcionan inteligencia localizada, una orquestación de IA adecuada garantiza que estas herramientas contribuyan a los objetivos de todo el sistema.

Mediante la coordinación de múltiples sistemas de IA, las organizaciones pasan de una simple automatización de flujos de trabajo a un sistema de IA orquestado que ofrece retornos medibles de la inversión en IA. Los beneficios técnicos y empresariales de la orquestación de IA se clasifican en tres áreas principales:

1. ROI maximizado y optimización de costos

El caso de inversión para la orquestación de IA se centra en el ROI mediante la transformación de pilotos fragmentados en capacidades de alto rendimiento. Una plataforma de orquestación de IA puede reducir los tiempos de procesamiento en un 95% y los costos en un 50% mediante la gestión automatizada del uso de recursos. Mediante el control de las cargas de trabajo de IA, la capa de orquestación previene la expansión de costos en las iniciativas de IA. Permite que las organizaciones ajusten de forma dinámica los recursos según la demanda en tiempo real, lo que garantiza que la costosa potencia del cómputo solo se utilice cuando sea necesario.

2. Eliminación de la “fricción operativa”

La orquestación adecuada de IA elimina la “fricción operativa” que ocurre cuando las ideas de la IA están desconectadas de las acciones del sistema. Sin esta capa, los humanos se ven obligados a actuar como el “pegamento manual”, ya que mueven los datos entre las herramientas de IA y las ERP. La orquestación de IA considera estas ideas y automatiza el flujo de datos entre sistemas de IA dispares. Esto garantiza que todo el ciclo de vida de la IA (desde la asimilación de datos hasta las actualizaciones finales del sistema) sea continuo y esté conectado, lo que permite que las soluciones de IA impulsen la ejecución en diferentes plataformas.

3. Gobernanza mejorada y resiliencia

En el caso de la gestión de riesgos, la orquestación de IA respalda flujos de trabajo de IA de nivel de producción, ya que incorpora la gobernanza en los flujos de trabajo de IA. Esto protege los datos sensibles y garantiza que ningún agente de IA eluda los protocolos de seguridad. A diferencia de las aplicaciones de IA independientes, una capa de orquestación coordina políticas centralizadas, lo que facilita el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. La resiliencia se mantiene a través de una lógica de reintento de autorreparación. Esto quiere decir que, si un sistema de IA individual o una llamada a la API falla, la capa de orquestación coordina una recuperación sin interrumpir los flujos de trabajo complejos.

4. Escalamiento más allá de las “islas de IA”

Por último, la orquestación de IA permite escalar el impacto de la IA más allá de componentes de IA aislados. Coordina múltiples agentes de IA en una operación unificada y regulada para procesos de negocio complejos. Esto permite a las empresas integrar IA en diversos departamentos (desde Finanzas hasta Cadena de Suministro) mediante el uso de patrones reutilizables y una plataforma centralizada para la gestión. Dado que coordina a numerosos agentes de IA, el sistema garantiza que los entornos con muchos agentes sigan siendo productivos en lugar de caóticos.

Desafíos al momento de implementar la orquestación de IA

• La propiedad fraccionada suele demorar la orquestación de IA cuando TI gestiona la infraestructura, los equipos de IA gestionan los modelos de aprendizaje automático y las operaciones definen las reglas de negocio en componentes aislados.
• Un propietario multifuncional, como un centro de excelencia en automatización (CoE), es necesario para coordinar estas contribuciones dentro de un diseño unificado y gestionar los sistemas de IA de manera eficaz.
• La consolidación en torno a una capa de orquestación estandarizada evita la creación de componentes de IA aislados y garantiza que los datos fluyan sin problemas en el paquete tecnológico de IA.
• La trampa de la optimización del modelo ocurre cuando los equipos pasan meses configurando agentes de IA individuales mientras los procesos de negocio complejos subyacentes siguen siendo caóticos.
• Una mentalidad orientada a la orquestación prioriza la diagramación de procesos sobre la selección de modelos, ya que un modelo de aprendizaje automático que proporciona resultados estructurados suele ser más valioso que uno perfecto, pero aislado.
• El incremento de herramientas en diferentes sistemas de IA para CRM o procesamiento de documentos genera problemas de integración y complica todo el ciclo de vida de la IA.
• Una arquitectura modular con flujos de trabajo reutilizables permite a las organizaciones coordinar múltiples componentes de IA a fin de mejorar el rendimiento y el escalamiento sin necesidad de reconstruir todo el sistema.

Por qué la APA es la capa tecnológica más importante

La automatización de procesos con agentes (APA) funciona como la capa tecnológica fundamental para la orquestación de IA, ya que combina agentes basados en objetivos, capacidades de orquestación y marcos de gobernanza para gestionar todo el paquete tecnológico de IA. Esto se ha convertido en una infraestructura empresarial fundamental para coordinar los diversos modelos de IA, las canalizaciones de datos y los trabajadores humanos a fin de impulsar la innovación a gran escala.

Como una única capa del proceso, la APA elimina la complejidad de la plataforma mediante la coordinación de agentes de IA, bots y pasos humanos en un solo entorno en tiempo real. Esto permite la integración continua de diversas herramientas de IA y flujos de trabajo en toda la organización sin necesidad de reescribir el código para cada cambio de proceso.

La inteligencia de procesos permite tomar decisiones contextualizadas, ya que interpreta el estado actual y las reglas de negocio. En lugar de volver a empezar cuando surge nueva evidencia a mitad del proceso, el sistema evalúa lo que ya es válido, lo cual es clave para construir canalizaciones de IA de nivel de producción. Además, la APA integra la gestión de IA en el entorno de ejecución mediante la implementación de controles de acceso y enmascaramiento de datos de manera consistente en todas las tareas de automatización de IA. Esta gobernanza incorporada es fundamental para los sectores regulados, donde la privacidad de los datos y la capacidad de auditoría son primordiales.

Dado que ofrece patrones reutilizables para el diseño de flujos de trabajo, la APA permite a los equipos utilizar plantillas para escenarios comunes, como el escalamiento basado en riesgos o las aprobaciones de varios pasos. Esta arquitectura modular garantiza que los nuevos flujos de trabajo de IA hereden controles comprobados de casos de éxito anteriores y reduzcan de forma significativa el tiempo hasta obtener valor para nuevas iniciativas de IA.

Medición del éxito de la orquestación de IA

La verdadera prueba de la orquestación de IA es determinar si el trabajo se realiza de forma más eficiente. Evite medir solo la precisión del modelo; en cambio, enfóquese en indicadores integrales. Una plataforma eficaz de orquestación de IA permite a las organizaciones conectar, gestionar y automatizar múltiples herramientas de IA y flujos de trabajo, mientras coordina todo el paquete tecnológico de IA para hacer un seguimiento del rendimiento y garantizar una integración fluida en los procesos de negocio.

La orquestación de IA proporciona la transparencia necesaria para cumplir con la supervisión. Mediante un seguimiento del uso de recursos y las cargas de trabajo de IA en una plataforma centralizada, las organizaciones pueden, por fin, lograr que la IA pase de ser un “proyecto científico” a una fortaleza operativa central. La optimización y el monitoreo continuos de los sistemas de IA orquestados y los flujos de trabajo es fundamental para garantizar que ofrezcan de manera constante un valor comercial medible.

Implemente la orquestación de IA con Automation Anywhere

Automation Anywhere ofrece un sistema de APA completo que unifica agentes de IA, bots de RPA y pasos humanos. Como una plataforma de orquestación de IA, Automation Anywhere gestiona todo el paquete tecnológico de IA: conecta, coordina y automatiza diferentes herramientas de IA y flujos de trabajo en toda la empresa.

Permite a las organizaciones poner en práctica la IA que actualmente se encuentra aislada dentro de sistemas de IA dispares, como las ERP y la CRM, sin necesidad de una reestructuración total de procesos.

Nuestras herramientas de orquestación son independientes del sistema, lo que significa que puede coordinar los servicios de IA de Microsoft con flujos de trabajo de Salesforce o integrar sistemas centrales heredados con modelos de lenguaje extenso modernos. La APA le permite pasar de la automatización de IA a nivel de tareas a la orquestación de IA a nivel de procesos, lo que garantiza que su IA funcione dentro de la realidad empresarial: coordinada, regulada y lista para escalar.

La orquestación de IA transforma las operaciones mediante la automatización de tareas repetitivas, la minimización de redundancias y la mejora de la gestión del tiempo y los costos.

Preguntas frecuentes

¿Qué componentes conforman un paquete tecnológico completo de orquestación de IA?

Un paquete tecnológico completa incluye una plataforma de orquestación de IA para gestionar políticas, infraestructura para el servicio de modelos, herramientas de integración de datos para mantener entradas limpias y capacidades de monitoreo a fin de rastrear cargas de trabajo de IA y el uso de recursos. Una plataforma de orquestación de IA conecta, gestiona y automatiza múltiples herramientas de IA y flujos de trabajo en toda la organización, lo que permite una integración fluida de la pila de IA (componentes y modelos de IA interconectados) para mejorar el rendimiento, el escalamiento y la adaptabilidad en diferentes aplicaciones.

¿De qué manera se coordinan los agentes de IA, los bots y los humanos dentro de un flujo de trabajo orquestado?

La coordinación ocurre a través de un plano de control que enruta las tareas según la capacidad. Un flujo de trabajo del área de Servicio de Atención al Cliente podría dirigir una consulta a un bot para la recuperación de datos, a un agente de IA para el análisis de sentimientos y a una persona para la aprobación final de un reembolso.

¿La orquestación de IA puede funcionar tanto con automatizaciones deterministas como con modelos de IA generativa?

Sí. Las herramientas modernas de orquestación están diseñadas para coordinar ambos. Puede usar la RPA para tareas “fijas”, como la entrada de datos, y agentes de IA para tareas “probabilísticas”, como resumir un contrato, con la orquestación de IA mediante la gestión de la secuencia.

¿De qué manera las organizaciones evitan los “obstáculos de orquestación”?

Mediante la implementación de arquitecturas modulares y la toma de decisiones descentralizada. El uso de plantillas de orquestación de IA permite que las diferentes unidades de negocio creen sus propios flujos de trabajo de IA mientras cumplen con las medidas de seguridad establecidas por el equipo central de TI.

¿Qué habilidades se necesitan para mantener flujos de trabajo orquestados por IA?

Las organizaciones necesitan especialistas en orquestación para diseñar flujos de trabajo, expertos en el dominio para el contexto empresarial y profesionales de TI para gestionar la infraestructura. Existe una demanda creciente de “orquestadores de agentes” que puedan encontrar nuevas oportunidades para optimizar la colaboración entre la IA y los humanos.

¿De qué manera la orquestación de IA mejora la visibilidad de los procesos?

Crea un “un panel único”, donde se registra cada decisión de IA y cada transferencia. A diferencia de los componentes aislados tradicionales, la orquestación de IA le permite identificar exactamente dónde ocurrió un problema con una factura o por qué un agente de IA marcó una transacción específica por fraude.

¿Cuáles son las primeras señales de que una organización está lista para implementar la orquestación de IA?

Entre las señales de preparación, se incluyen gestionar varias herramientas de IA, enfrentar desafíos de integración de sistemas o tener dificultades para llevar los pilotos de IA a la fase de producción. Las organizaciones están listas cuando cuentan con una infraestructura básica de datos y el patrocinio ejecutivo para llevar adelante las iniciativas de IA.