Más allá de la demostración: lo que los CoE de automatización realmente desean ver de la IA con agentes

Ya ha visto suficientes demostraciones de la IA. ¿Tiene capacidades impresionantes? Sí. ¿Se hacen afirmaciones audaces sobre la toma de decisiones autónoma? Absolutamente.

Entonces, ¿qué lo detiene? No está dispuesto a sacrificar el retorno de la inversión (ROI) que tanto le costó obtener debido a la incertidumbre. Antes de comprometerse con la transformación con agentes, necesita respuestas:

• ¿Qué sucede con sus inversiones actuales en automatización?
• ¿Cómo se ve la transición hacia un centro de excelencia (CoE) con agentes?
• ¿Qué capacidades de la plataforma determinan el éxito de la empresa (frente al éxito de la demostración)?
• ¿Cómo sabrá que funciona?

La respuesta a esa primera pregunta es la base: sus inversiones existentes en automatización se vuelven MÁS valiosas, no obsoletas. Estas son las razones.

Cómo la automatización con agentes multiplica sus inversiones existentes

Las automatizaciones que creó su CoE, cada una de las cuales resuelve un caso de uso específico (procesamiento de facturas, gestión de datos de proveedores, entrada de pedidos, generación de informes), requirieron tiempo de desarrollo, pruebas, documentación y aprobación del equipo de gobernanza. Esta era la ecuación lineal: cuantos más casos de uso, más tiempo de desarrollo se necesitaba de manera proporcional.

La automatización con agentes elimina esa limitación. En lugar de que los desarrolladores programen cada nuevo flujo de trabajo, los agentes generan flujos de trabajo potencialmente ilimitados mediante la coordinación de componentes de automatización y su recombinación en función del contexto empresarial.

Eso significa que su biblioteca de automatización es un componente fundamental e invaluable de la automatización con agentes. Las organizaciones que comienzan hoy su proceso de automatización no pueden adelantarse, ya que no dispondrán de suficientes componentes para que los agentes puedan trabajar.

La cobertura de la automatización se amplía y el tiempo de obtención de valor se reduce

Por lo general, los programas de automatización ofrecen un ROI sólido en sus primeros años. Pero puede que ya haya notado que las victorias fáciles quedaron atrás. Las oportunidades restantes suelen ser más complejas, más variables y más difíciles de justificar con la rentabilidad tradicional de la automatización robótica de procesos (RPA).

La automatización con agentes le permite ampliar la cobertura de la automatización con exactitud a los procesos que antes consideraba demasiado complejos; es ideal para gestionar excepciones, tomar decisiones críticas y trabajar con datos no estructurados. Los primeros en adoptarla están logrando una expansión significativa de la cobertura sin aumentos proporcionales de los costos, ya que abordan casos especiales y tareas basadas en el criterio que la RPA tradicional no podía manejar.

Y con una base de CoE, los agentes de IA pueden empezar a funcionar de inmediato. El verdadero riesgo para el ROI radica en ver cómo sus capacidades de automatización se estancan mientras otros se adelantan.

La experiencia de su equipo se acumula, no se reinicia

Los equipos que crearon su programa de RPA comprenden cómo funciona realmente la automatización empresarial en la producción. Saben qué integraciones fallan, cómo surgen las excepciones, qué requiere en verdad la gobernanza y por qué los procesos que parecen sencillos en las demostraciones fallan en su entorno.

Todo este conocimiento del proceso, la integración y la disciplina de gobernanza cobra aún más valor cuando los agentes crean flujos de trabajo, y no menos. Los nuevos elementos (diseño de instrucciones para agentes, protocolos de validación, supervisión basada en el riesgo) se suman a la experiencia de su equipo, que ha tardado años en desarrollarse.

La automatización con agentes redirige esta experiencia desde la codificación hacia el diseño de patrones de coordinación de alto nivel y la validación de lo que generan los agentes. El trabajo evoluciona de “crear esta automatización específica” a “establecer los marcos dentro de los cuales operan los agentes”.

Cómo se traduce esto para su CoE

En lugar de distribuir los recursos limitados de los desarrolladores entre la lista cada vez mayor de oportunidades para crear automatizaciones útiles, su CoE pasa a encargarse de seleccionar el conjunto de herramientas que utilizan los agentes y de mantener la supervisión y la validación. Los agentes generan nuevos flujos de trabajo a partir de componentes que usted ya creó y validó.

En Cargill, su Centro de Excelencia de automatización inteligente global desarrolló 236 automatizaciones en cinco años y generó ahorros por USD 19 millones. Cada automatización resolvía problemas específicos: desactivación de proveedores, ingreso de pedidos, procesamiento de facturas. La gobernanza y estructura del CoE que establecieron los posiciona para multiplicar ese valor en nuevos casos de uso que hasta ahora no habían podido abordar.

Para Sumitomo Rubber, la automatización con agentes recopila datos, optimiza el llenado de contenedores y aplica reglas a todos los pedidos. El tiempo de asignación manual se redujo en un 98% y pasó de 20 días a medio día.

Estos resultados demuestran la multiplicación del valor cuando los agentes pueden aprovechar su biblioteca de automatización existente en el entorno real de su empresa. Sin embargo, esa última parte, “el entorno real de su empresa”, es donde realmente se ponen a prueba las afirmaciones acerca de la IA con agentes.

Diferenciar la magia de las demostraciones de la realidad empresarial

Pongamos como ejemplo un caso de procesamiento de facturas. Un agente de IA tiene que sacar datos de un PDF, validar al proveedor en su sistema de planificación de recursos empresariales (ERP), revisar la orden de compra en su plataforma de compras, enviar las aprobaciones por su sistema de flujo de trabajo y activar el pago en su aplicación financiera.

Son cinco sistemas diferentes: el sistema de ERP se ejecuta de manera local por razones de cumplimiento. Su plataforma de compras es heredada y tiene un acceso limitado a la API. Su herramienta de flujo de trabajo es un software como servicio (SaaS) basado en la nube. Y su aplicación financiera requiere protocolos de seguridad específicos.

Las soluciones puntuales funcionan bien porque todos los datos residen en un único sistema que ellas controlan. Sin embargo, no suelen cumplir las expectativas a la hora de gestionar infraestructuras híbridas, sistemas heredados, límites de seguridad en torno a los datos financieros y requisitos de cumplimiento que dictan dónde se pueden mover los datos.

Las plataformas como ServiceNow y Salesforce ofrecen gobernanza y seguridad empresarial, pero sus capacidades con agentes están diseñadas para operar dentro de sus propios ecosistemas. Esto significa que los agentes pueden coordinar de manera eficaz los módulos de ServiceNow o las nubes de Salesforce, pero cuando los datos de las facturas se encuentran en SAP, el máster de proveedores reside en Oracle y las aprobaciones se realizan mediante una aplicación personalizada, no pueden subsanar esas deficiencias.

Su valor es real, pero se limita a ámbitos específicos, lo que deja sin utilidad las inversiones en automatización que haya realizado fuera de esas plataformas.

Lo que realmente requiere la coordinación empresarial

Cuando un agente coordina un flujo de trabajo, lo que hace es secuenciar y gestionar la ejecución a través de sistemas desconectados. El agente determina la ruta de procesamiento y activa cada automatización en secuencia (para una factura: extracción mediante reconocimiento óptico de caracteres [OCR], validación de proveedores, recuperación de órdenes de compra [PO], enrutamiento de aprobaciones, procesamiento de pagos), y coordina entre distintos modelos de seguridad, entornos de implementación y patrones de acceso.

Sus desarrolladores crearon estas automatizaciones individuales. Usted necesita agentes que puedan coordinarlas entre sistemas con diferentes arquitecturas y requisitos.

Para aportar valor a la empresa, las plataformas con agentes deben estar preparadas para la realidad empresarial:

• Coordinación de la automatización con agentes: los agentes deben consultar y coordinar su biblioteca de automatización actual como herramientas ejecutables, sin importar dónde se ejecuten.
• Conectividad empresarial: conectores preintegrados para sistemas centrales y capacidad de integración con aplicaciones heredadas que carecen de API modernas, incluidos los sistemas locales.
• Gobernanza de producción: registros de auditoría para cada acción del agente en múltiples sistemas, con controles sobre el acceso a los datos y el seguimiento de las decisiones.
• Flexibilidad de implementación: la capacidad de operar donde realmente residen sus sistemas, en la nube, de manera local o de forma híbrida, según los requisitos de seguridad y cumplimiento.
• Arquitectura de seguridad: gestión de credenciales en sistemas con diferentes requisitos de seguridad y medidas de seguridad contra el acceso no autorizado.

La mayoría de los proveedores afirmarán que cumplen estos requisitos. Su trabajo consiste en exigirles que lo demuestren con sus sistemas, su modelo de seguridad y sus requisitos de cumplimiento, no solo en su entorno de demostración.

¿Pueden los agentes coordinar sus automatizaciones existentes en todo el panorama real de su empresa? ¿El equipo de gobernanza realiza un seguimiento de las acciones de los agentes en todos los sistemas? ¿Puede implementar donde lo exigen los requisitos de seguridad?

La disciplina de evaluación que su CoE ya ha establecido, es decir, los marcos que evitan la automatización en la sombra y garantizan la fiabilidad de la producción, le permite separar la capacidad real de los agentes de las promesas de la IA y protege a la organización de acumular deuda técnica disfrazada de innovación.

¿Cómo se ve la transformación de su CoE con agentes?

Las capacidades que hacen que su CoE sea efectivo, es decir, la disciplina de procesos, los marcos de gobernanza, la arquitectura de integración y las relaciones con las partes interesadas, siguen siendo su base. Lo que cambia es cómo se realiza el trabajo y en qué invierte el tiempo su equipo.

En los flujos de trabajo que utilizan componentes de automatización existentes, su equipo pasa de la codificación a la validación. Sin embargo, seguirá creando automatizaciones en los casos en que aún no existan componentes. Esto implica cambiar de contexto entre la creación y la validación, lo que requiere un ajuste.

El otro cambio es la ingeniería de indicaciones, pero no del tipo creativo. Los agentes requieren marcos de instrucciones estructurados que generen comportamientos consistentes. Los desarrolladores entienden la lógica de los procesos; traducir eso en instrucciones que los agentes ejecuten de manera confiable es un trabajo diferente.

Roles en evolución

Formar un equipo de especialistas en automatización con agentes con experiencia consiste, en gran medida, en perfeccionar su equipo actual.

El responsable de la orquestación con agentes de su empresa probablemente sea el arquitecto de automatización sénior o un desarrollador con un gran conocimiento de los procesos empresariales. Esta persona diseña marcos de instrucciones, establece patrones de coordinación y resuelve los problemas cuando el comportamiento de los agentes no se ajusta a la intención. La combinación de habilidades es poco habitual: conocimientos técnicos profundos, experiencia empresarial y capacidad para pensar en instrucciones para agentes en lugar de en código procedimental.

Los validadores de los flujos de trabajo de IA provienen de su equipo de control de calidad (QA) o de desarrolladores sénior. Validan que los flujos de trabajo generados por los agentes cumplan con los estándares de producción, lo que implica en parte una revisión técnica y en parte una verificación de la lógica empresarial. El cambio clave es evaluar los flujos de trabajo que ellos no han escrito y la lógica generada por los agentes, no el código escrito por los desarrolladores.

Los especialistas en flujos de trabajo con agentes son desarrolladores de RPA preparados para operar a un nivel superior: diseñan patrones de orquestación, validan los resultados de los agentes y crean componentes cuando es necesario. Aunque no se trata de un simple intercambio de habilidades, la instrucción y la validación son diferentes del desarrollo.

El resto de su equipo también evoluciona. Los analistas de procesos, los equipos de gobernanza y el personal del servicio de asistencia se adaptan, pero mantienen su trabajo principal. Los analistas identifican oportunidades, pero ahora trabajan con los responsables de la coordinación en el diseño de instrucciones en lugar de entregar las especificaciones a los desarrolladores. El equipo de gobernanza revisa los flujos de trabajo generados por los agentes junto con el código de los desarrolladores. El equipo de asistencia técnica amplía su enfoque de “por qué se produjo este fallo” a “por qué el agente tomó esta decisión”.

Nuevos requisitos de gobernanza

Supervisar las decisiones de los agentes es más difícil que supervisar la automatización tradicional. Cuando un agente procesa una factura y la marca para su revisión humana, su marco de gobernanza debe capturar el motivo. ¿Se superó el umbral? ¿Hay anomalías en los datos de los proveedores? ¿El nivel de confianza es bajo? ¿Hay algún otro motivo?

Esto requiere una instrumentación que probablemente no posea en la actualidad. Su supervisión actual de la automatización RPA realiza un seguimiento del éxito y el fracaso, el tiempo de ejecución y los registros de errores. La supervisión de los agentes requiere transparencia a nivel de decisión: ¿qué ruta eligió el agente, cuál fue su nivel de confianza, qué datos influyeron en la decisión, en qué parte de la coordinación determinó que era necesaria una revisión humana?

La supervisión de la infraestructura será parte de la plataforma seleccionada, pero definir qué supervisar es una decisión del equipo de gobernanza. Su CoE debe responder: ¿qué decisiones de los agentes deben registrarse y revisarse? ¿Qué umbrales de confianza activan el escalamiento? ¿Quién tiene acceso para revisar el razonamiento de los agentes? Los protocolos de validación para los flujos de trabajo generados por agentes y los marcos de escalamiento requieren las mismas decisiones del equipo de gobernanza.

Estas no son preguntas que la plataforma pueda responder por usted. Debe decidir en función de su tolerancia al riesgo, los requisitos de cumplimiento y la cultura organizativa.

Tenga en cuenta que lograr la alineación de las partes interesadas suele llevar más tiempo que la implementación técnica, por lo que es útil establecer estos protocolos durante las pruebas piloto que establecerán las bases para el escalamiento.

Cómo medir el impacto de los agentes

El ahorro de tiempo y la reducción de costos siguen siendo importantes, pero no indican si la transformación está funcionando. Realice el seguimiento de las métricas que muestran si los agentes están ampliando de manera eficaz las capacidades de su CoE:

• Calidad del flujo de trabajo generado por los agentes: realice el seguimiento del porcentaje de flujos de trabajo que superan la validación en la primera revisión. Las bajas tasas de aprobación indican que es necesario mejorar los marcos de instrucciones o que los flujos de trabajo que abordan los agentes son demasiado complejos para su capacidad actual.
• Tiempo desde la oportunidad hasta la producción: en los flujos de trabajo que aprovechan los componentes de automatización existentes, compruebe si se ha reducido el tiempo, por ejemplo, de semanas a días. Si no es así, es posible que los agentes tengan dificultades para coordinarse de manera eficaz, que la validación sea un obstáculo o que esté aplicando la coordinación de agentes a casos de uso incorrectos.
• Complejidad de la coordinación: ¿está ampliando la cobertura a flujos de trabajo complejos con múltiples sistemas y pasos? ¿O solo está facilitando un poco las automatizaciones? Si los agentes solo logran coordinar flujos de trabajo de 2 a 3 pasos, no se obtiene el valor esperado.
• Asignación del tiempo de los desarrolladores: esto ayuda a evaluar si su equipo está pasando del desarrollo a la validación. Lo ideal es que las horas de desarrollo tradicionales disminuyan a medida que aumentan las horas de diseño de la coordinación y la validación. Si las tres son elevadas, puede ser una señal de que la transformación se estancó y solo se está aumentando la carga de trabajo.

El punto clave es que pasar a la automatización con agentes no es empezar de cero, pero tampoco es un cambio trivial. Los CoE que tienen éxito al usar la IA con agentes utilizan sus bases existentes como trampolín para la transformación.

Inicie la transformación de su CoE

Su CoE en automatización está posicionado para aumentar exponencialmente su valor. La cuestión ahora es elegir el momento adecuado.

Sus inversiones actuales, la experiencia de su equipo y su trayectoria representan ventajas que ya ha desarrollado. Lo que haga en los próximos 90 días determinará si elige su camino hacia la transformación o si la presión competitiva lo elige por usted.

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