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  • ¿Cuáles son los flujos de trabajo de agentes?
  • ¿Cuáles son los flujos de trabajo de agentes?
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  • Ejemplos
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Flujos de trabajo de agentes: Una guía completa para empresas.

Los flujos de trabajo de agentes, o procesos con capacidad de agencia, ponen a los agentes de IA a trabajar para la gestión de tareas y la automatización, lo que aporta flexibilidad, capacidad de respuesta y un grado de independencia a los procesos empresariales.

Los agentes de IA emplean tecnologías como modelos de lenguaje extensos (LLM), aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para entender el contexto, interpretar información e interactuar con otros sistemas y usuarios. A medida que operan dentro de flujos de trabajo, pueden adaptarse a nuevas entradas y circunstancias cambiantes en tiempo real mediante el aprendizaje continuo de sus experiencias para mejorar su rendimiento. Esto permite a las organizaciones manejar tareas como entidades dinámicas, impulsar nuevos niveles de eficiencia y permitir una respuesta ágil a las necesidades empresariales en evolución.

¿Qué es la automatización inteligente?

Flujos de trabajo de agentes frente a flujos de trabajo tradicionales.

Los flujos de trabajo tradicionales pasan factura: si pensaba que esperar en línea era agotador, no es nada comparado con el lío de sistemas, secuencias de copiar y pegar y obstáculos de autenticación que los equipos de Servicio de Atención al Cliente navegan al otro lado de la línea, una y otra vez. Predecibles pero demasiado complejos para delegar fácilmente en una automatización simple, los flujos de trabajo tradicionales consumen recursos valiosos, tiempo y energía mientras los trabajadores humanos toman decisiones que reflejan las complejidades de las necesidades comerciales o del cliente en el momento, para encajar las piezas del proceso en el ángulo correcto y completar el rompecabezas del proceso en general.

Si bien las herramientas de automatización como la automatización robótica de procesos (RPA) pueden ejecutar tareas repetitivas basadas en reglas fijas y procesos lineales para mejorar la eficiencia, no son suficientes cuando el trabajo requiere adaptabilidad y toma de decisiones rápidas. Aquí es donde los flujos de trabajo de agentes entran en juego para permitir que las empresas logren una agilidad sin precedentes en la gestión de tareas y automatización.

Este artículo tiene como objetivo proporcionar una comprensión fundamental de los flujos de trabajo de agentes, sus beneficios y aplicaciones para ayudar a dar forma a sus próximos pasos hacia la adopción de esta tecnología innovadora.

¿Cuáles son los flujos de trabajo de agentes?

Los flujos de trabajo con agentes representan secuencias de tareas bien definidas que son ejecutadas dinámicamente por agentes de IA y orquestadas como parte de una automatización de procesos de negocio de extremo a extremo más grande llamada Automatización de procesos con agentes. De esta manera, los flujos de trabajo de agentes son la aplicación de agentes de IA a la automatización de procesos. Organizan tareas, asignan trabajo a agentes especializados y facilitan la colaboración entre agentes y humanos para mejorar el resultado.

A veces denominados procesos con capacidad de agencia o procesos habilitados por agentes de IA, los flujos de trabajo de agentes aprovechan la capacidad de los agentes de IA para razonar, resolver problemas, elegir un curso de acción y ejecutar estas acciones. A diferencia de las aplicaciones existentes de IA dentro de los flujos de trabajo automatizados que se utilizan para analizar datos y conformar la toma de decisiones, los agentes de IA están diseñados para tomar medidas basadas en sus análisis mediante la toma de decisiones y la adaptación de procesos a circunstancias cambiantes en tiempo real.

En resumen, el cambio radical de los flujos de trabajo de agentes en comparación con los enfoques existentes de automatización es que los agentes de IA tienen la capacidad de tratar las tareas como las entidades dinámicas que son. Esta agencia se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para tomar decisiones independientes, adaptarse a circunstancias cambiantes y ejecutar tareas sin intervención humana constante. Estos sistemas, los agentes de IA, sirven como los conductores inteligentes de flujos de trabajo de agentes; pueden analizar datos, tomar decisiones y ejecutar tareas sin supervisión humana constante.

El rol de los agentes de IA

El rol de los agentes de IA

En el núcleo de los flujos de trabajo de agentes están los agentes de IA, que actúan como los conductores inteligentes de los sistemas automatizados. Los agentes de IA permiten un alto grado de flexibilidad en el flujo de trabajo. Son capaces de formular planes, evaluar el progreso y ajustar el rumbo mientras ejecutan tareas hacia un objetivo complejo.

Los agentes de IA combinan las capacidades cognitivas de la IA generativa con la acción y la automatización de los sistemas y datos. Concretamente, esto significa que los agentes de IA pueden utilizar las capacidades cognitivas de los modelos de lenguaje extenso (LLM) para tomar decisiones, aprender de los datos y el contexto, interactuar con los humanos a través de lenguaje natural y, en última instancia, actuar para alcanzar objetivos definidos. La solidez de los modelos subyacentes determina la capacidad del agente para realizar tareas complejas de manera precisa y eficiente.

Por ejemplo, volviendo a nuestro escenario de servicio de asistencia al cliente, un agente de IA puede manejar consultas mediante la comprensión del contexto de la solicitud de un cliente y el acceso a datos relevantes para proporcionar respuestas apropiadas. Los agentes de IA pueden reducir los tiempos de manejo de llamadas brindando apoyo a los agentes humanos con la ejecución automatizada de flujos de trabajo relacionados, como pedir una pieza de repuesto o incluso manejar consultas comunes de manera independiente de principio a fin.

Evolución hacia flujos de trabajo complejos con agentes

Evolución hacia flujos de trabajo complejos con agentes

Hasta la aparición de los LLM, los sistemas de IA receptivos eran notoriamente difíciles de implementar. Al depender de la programación compleja basada en reglas o del entrenamiento intensivo y profundo de modelos de aprendizaje automático, los flujos de trabajo de agente de primera generación eran pocos y distantes entre sí. Con los LLM, los agentes de IA tienen motores preconstruidos para potenciar su capacidad de responder a entradas e indicaciones para las que no han sido entrenados explícitamente, lo que elimina la necesidad de programación laboriosa basada en reglas.

En cambio, cualquiera puede solicitar a un modelo de IA generativa, como a través de ChatGPT, una respuesta sin entrenamiento previo, donde el modelo completa toda la tarea de principio a fin en el momento en que se presiona enter, sin detenerse para planificar, revisar o referenciar otra información. Si bien los modelos funcionan notablemente bien en este escenario y alcanzan alrededor del 50% de precisión en el resultado, la incorporación de contexto para las indicaciones y la generación aumentada por recuperación (RAG), entre otras técnicas, puede mejorar de forma significativa el rendimiento.

Sin embargo, el salto hacia los flujos de trabajo de agentes proviene de encadenar indicaciones y agregar llamadas a funciones (acceso a herramientas) para permitir la planificación, reflexión, iteración y acción, creando agentes de IA. La iteración efectiva a menudo se apoya en la colaboración o bucles de retroalimentación, donde los modelos trabajan juntos para mejorar el rendimiento al ser controles y equilibrios del resultado de cada uno mediante técnicas como la ingeniería de flujo.

Beneficios de los flujos de trabajo de agentes.

Sin embargo, los flujos de trabajo de agentes no son solo un avance técnico; representan la base para un cambio de paradigma en las operaciones empresariales. Los flujos de trabajo de agentes amplían las herramientas de automatización existentes proporcionando un soporte de tareas y procesos más adaptable y escalable. ¿Cómo se ve eso en términos de beneficios empresariales?

Eficiencia aumentada

Eficiencia aumentada

Los flujos de trabajo de agentes llevan las ganancias de eficiencia de la automatización a un nuevo nivel y pueden asumir tareas complejas pero repetitivas, como la generación de informes, que típicamente requerirían una cantidad no banal de tiempo y recursos para completar. Por ejemplo, en las operaciones financieras, los flujos de trabajo con agentes pueden procesar facturas y gestionar aprobaciones en una fracción del tiempo ejecutándose de manera continua y a mayor velocidad, mientras reducen cuellos de botella, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos.

Toma de decisiones mejorada

Toma de decisiones mejorada

Los flujos de trabajo de agentes empoderan a las organizaciones para tomar decisiones basadas en datos con mayor confianza. Los agentes de IA son capaces de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para identificar patrones, generar conocimientos y ofrecer recomendaciones a las partes interesadas.

En el caso de las decisiones de rutina, los agentes pueden actuar de manera autónoma, como elegir la acción adecuada de mitigación de riesgos para una amenaza de ciberseguridad y ejecutar la acción asociada, como aislar servidores. Esta capacidad permite a las empresas responder más rápido a los cambios del mercado u operativos, así como tomar decisiones más informadas basadas en la información más actual y relevante.

Aumento de la precisión

Aumento de la precisión

Los flujos de trabajo con agentes reducen la probabilidad de errores dado que emplean las habilidades combinadas de la IA y la automatización para ejecutar tareas con consistencia y alta precisión. Se aseguran de que las discrepancias se identifiquen y aborden de inmediato, ya sea por un agente de IA dentro del flujo de trabajo en sí o mediante la activación de procesos de intervención humana para destacar excepciones para revisión y aporte humano. El resultado es una mayor precisión, lo que mejora la integridad de los datos y genera confianza en la información utilizada para la toma de decisiones.

Mayor agilidad

Mayor agilidad

Los flujos de trabajo de agentes son receptivos a los cambios en tiempo real en su entorno, capaces de ajustar acciones y pivotar para alinearse con nuevos parámetros o prioridades. Esto aporta un nuevo nivel de flexibilidad a los procesos automatizados y apoya la agilidad operativa y la resiliencia.

Contabilidad y finanzas

Escalabilidad

Los flujos de trabajo de agentes son inherentemente escalables, capaces de manejar grandes volúmenes de trabajo sin comprometer la calidad o la eficiencia. Los agentes de IA pueden gestionar cargas de trabajo aumentadas mediante la distribución de tareas de manera inteligente y la optimización de la asignación de recursos. Por ejemplo, en un contexto de comercio electrónico, emplear agentes de IA para gestionar las consultas de los clientes, procesar pedidos y rastrear los niveles de inventario asegura niveles de servicio continuos incluso cuando ocurren picos de demanda, como antes de las principales festividades como Navidad.

Ahorro de costos

Ahorro de costos

Siguiendo los pasos de la automatización inteligente, los flujos de trabajo de agentes pueden ofrecer ahorros significativos para las organizaciones dado que permiten un horizonte ampliado de automatización de procesos y una mejor asignación de recursos, al mismo tiempo que reducen errores y mejoran la eficiencia operativa. Para las operaciones del cliente, McKinsey estimó más de USD 400 000 millones solo en aumento de productividad.

Casos de uso prácticos para flujos de trabajo de agentes.

Si bien el valor de la IA generativa en diversas industrias y funciones es inmenso, traducir el potencial en un impacto tangible requiere comprender las aplicaciones del mundo real relevantes de los flujos de trabajo de agentes. A medida que más organizaciones adoptan flujos de trabajo de agentes, el potencial para la innovación y el crecimiento continúa expandiéndose.

Administración de Recursos Humanos

Administración de Recursos Humanos

Los flujos de trabajo de agentes para los departamentos de RR. HH. pueden acelerar y mejorar los procesos de gestión del talento, incluido el reclutamiento, la incorporación y la gestión del desempeño. Los agentes de IA dentro de los flujos de trabajo de agentes pueden automatizar la revisión de currículums para identificar candidatos calificados y programar entrevistas; esto no solo acelera el abastecimiento de la reserva de talento, sino que también reduce posibles sesgos que pueden estar asociados con la revisión tradicional de candidatos.

Durante la incorporación, los agentes de IA pueden actuar como guías interactivas para los nuevos empleados, ayudarlos a navegar por los módulos de capacitación, completar los formularios y registros necesarios y responder preguntas comunes.

Gestión de proyectos

Gestión de proyectos

La gestión de proyectos tradicional suele depender de actualizaciones y comunicaciones manuales, lo que puede exacerbar cualquier desalineación y contribuir a retrasos. La aplicación de flujos de trabajo de agentes puede automatizar tareas de gestión de proyectos, como el monitoreo del progreso del proyecto en tiempo real, mediante actualizaciones cuando se alcanzan hitos o alertas y recordatorios cuando surgen posibles cuellos de botella, y el registro de tareas para equilibrar cargas de trabajo y utilizar recursos de manera efectiva.

Este nivel de automatización no solo mejora la productividad, sino que también permite a los gerentes de proyecto centrarse en la toma de decisiones estratégicas en lugar de en tareas administrativas. Por ejemplo, en un entorno de desarrollo de software, un agente de IA puede rastrear el progreso de las tareas de desarrollo y asignar recursos según sea necesario para cumplir con los plazos.

Servicio de Asistencia al Cliente

Servicio de Asistencia al Cliente

El despliegue de agentes de IA en el servicio de asistencia al cliente es una de las aplicaciones más visibles de los flujos de trabajo con agentes. La automatización con agentes ya está en funcionamiento para el manejo de consultas rutinarias; asiste a los agentes de servicio, acelera su trabajo y proporciona recomendaciones personalizadas. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) permite a los agentes de IA entender y responder a los clientes y al personal de servicio en tiempo real.

Los agentes de IA pueden manejar muchos casos de uso comunes en el servicio de atención al cliente, desde responder preguntas frecuentes hasta ayudar con el seguimiento de pedidos, y proporcionar conocimiento a nivel experto al nuevo personal de servicio. Cuando surgen problemas complejos que requieren intervención humana, los agentes de IA pueden escalar estos casos a agentes humanos, lo que asegura que los clientes reciban el nivel adecuado de soporte. Este enfoque híbrido no solo mejora los tiempos de respuesta, sino que también permite a los agentes humanos centrarse en resolver problemas sensibles y poco comunes para mejorar la calidad del servicio en general.

Finanzas

Finanzas

Debido a que las operaciones financieras implican grandes conjuntos de datos y una toma de decisiones rápida y precisa, los flujos de trabajo de agentes son una oportunidad obvia para impulsar el valor: los agentes de IA pueden procesar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias e inconsistencias y evaluar riesgos potenciales analizando datos históricos y las condiciones comerciales actuales para conformar decisiones financieras. Este enfoque proactivo mejora la capacidad de la organización para tomar decisiones informadas, responder a las fluctuaciones del mercado y minimizar las pérdidas potenciales.

Otro ejemplo de flujos de trabajo de agentes en finanzas es la negociación de descuentos con proveedores. Los agentes de IA pueden revisar acuerdos no estructurados y datos de tendencias en operaciones financieras, comparar términos y recomendar acciones, así como negociar los próximos pasos. Otra aplicación de los flujos de trabajo de los agentes en finanzas es para los controles SOX: los agentes de IA pueden verificar automáticamente las transacciones de la empresa contra los controles SOX para identificar violaciones, generar informes detallados para el equipo de auditoría y notificar a las partes interesadas.

La optimización fiscal es otra oportunidad inmediata para aplicar flujos de trabajo de agentes. Los agentes de IA pueden comprender las leyes fiscales, predecir las obligaciones fiscales y planificar estrategias para minimizarlas. Por lo general, los beneficios se pueden ver de inmediato; en el caso de Petrobras, se obtuvieron USD 120 millones en ahorros fiscales en solo tres semanas.

Componentes clave de los flujos de trabajo de agentes.

Los flujos de trabajo de agentes se construyen sobre una base de automatización inteligente, lo que permite a las empresas crear procesos automatizados impulsados por IA seguros y gobernados. Los componentes clave de los flujos de trabajo de agentes (RPA, NLP, agentes de IA, articulación de flujos de trabajo e integraciones) trabajan en sinergia para crear procesos dinámicos y automatizados.

1.

Automatización robótica de procesos (RPA)

Las herramientas de RPA permiten a las organizaciones crear robots de software que imitan acciones humanas, como la entrada de datos, el procesamiento de transacciones y la generación de informes. La RPA es un componente clave de los flujos de trabajo de agentes, dado que permite a los agentes de IA ejecutar tareas basadas en reglas de manera precisa y confiable a través de aplicaciones. Dentro de un flujo de trabajo de agentes, la RPA podría usarse, por ejemplo, para ingresar automáticamente los datos de facturas obtenidos por un agente de IA a partir de datos de documentos de facturas no estructurados en un sistema de contabilidad.

2.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El NLP permite a los agentes de IA comprender, interpretar y responder al lenguaje humano de una manera que es tanto significativa como contextualmente relevante. Esta capacidad hace que interactuar con agentes de IA sea una experiencia de usuario fluida y elimina la necesidad de capacitación especializada o conocimientos de programación. El NLP es esencial para las tareas de flujo de trabajo de agentes en el servicio de asistencia al cliente, la generación de contenido y el análisis de sentimientos. El NLP es parte del conjunto de herramientas subyacente del flujo de trabajo de agentes que permite la creación de agentes conversacionales, o bots de charla, que interactúan con los usuarios en tiempo real.

3.

Agentes de IA

Los agentes de IA son las entidades inteligentes en el corazón de los flujos de trabajo de agentes que realizan tareas complejas, toman decisiones y aprenden de sus interacciones. Los agentes de IA se construyen y ejecutan en un motor semántico, generalmente un modelo de lenguaje extenso (LLM). El modelo semántico/fundación de LLM proporciona la capacidad de razonar, planificar y reflexionar, así como también una capa de interacción conversacional para que el agente pueda buscar aclaraciones o aprobación del trabajo.

Para realizar el trabajo, los agentes de IA incorporan el uso de funciones, o el uso de herramientas, para permitirles conectarse a sistemas, ejecutar automatizaciones y buscar información, entre otros. Por eso el nivel de automatización en el que se basan los agentes es tan crítico: proporciona un conjunto seguro y sólido de acciones para que los agentes de IA completen sus objetivos.

4.

Articulación del flujo de trabajo

La articulación del flujo de trabajo es el proceso de coordinar y gestionar los diversos componentes y tareas dentro de un flujo de trabajo de agentes. Esto implica definir la secuencia de acciones, gestionar las dependencias y asegurar que las tareas se ejecuten de manera eficiente y en el momento adecuado.

Las herramientas de articulación de flujos de trabajo ofrecen una interfaz visual para diseñar y monitorear flujos de trabajo, lo que facilita a las organizaciones la gestión de procesos complejos que integran múltiples tecnologías y sistemas. Para un flujo de trabajo de marketing, eso podría parecerse a conectar los clientes potenciales que llegan de campañas en redes sociales a sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) y activar flujos de trabajo de asignación automática de clientes potenciales para asegurar que las oportunidades de ventas se atiendan de inmediato.

5.

Integraciones

Las integraciones y las API son fundamentales para crear flujos de trabajo de agentes que conecten diferentes sistemas, aplicaciones y tecnologías para permitir una comunicación fluida, intercambio de datos y ejecución de tareas. Los flujos de trabajo de agentes requieren conectarse con aplicaciones y plataformas para realizar el trabajo y asegurar un proceso cohesivo, como conectar agentes de IA con herramientas RPA integradas en sistemas CRM para automatizar actualizaciones de información y proporcionar a los equipos de ventas y soporte la información más actual del cliente.

Prácticas recomendadas para construir flujos de trabajo de agentes.

Construir flujos de trabajo de agentes efectivos es similar a desarrollar cualquier automatización de los procesos de negocio, ya que seguir las prácticas recomendadas contribuye en gran medida a garantizar su eficiencia y efectividad. Las plataformas de automatización avanzadas que ofrecen la creación de agentes de IA con las prácticas recomendadas ya integradas proporcionan un camino simplificado y acelerado para construir flujos de trabajo de agentes.

Definir metas claras y específicas

Definir metas claras y específicas

El objetivo que desea lograr es el propósito común al que los agentes de IA involucrados en el flujo de trabajo se alinearán. Definir este objetivo de manera clara y explícita no solo ayuda a medir la efectividad del flujo de trabajo; también guía el diseño y la implementación de los agentes mismos.

Por ejemplo, si el objetivo es mejorar la satisfacción del cliente mediante tiempos de respuesta más rápidos, el flujo de trabajo debe diseñarse para priorizar tareas que mejoren las interacciones con el cliente. Esta alineación asegura que cada elección y acción subsiguiente tomada por los agentes de IA contribuya al objetivo general.

Aprovechar las fortalezas de los agentes de IA

Aprovechar las fortalezas de los agentes de IA

Los flujos de trabajo de agentes robustos aprovechan múltiples agentes de IA especializados, cada uno con diferentes fortalezas y conjuntos de habilidades.

De forma similar a los empleados humanos, cada agente tendrá capacidades centrales para colaborar, comunicarse y coordinarse entre sí y con usuarios humanos, mientras incorpora habilidades específicas para tareas y fortalezas subyacentes (impulsadas por modelos) que son tanto diferentes entre sí como diversas en su alcance. Reconocer la oportunidad de aprovechar agentes de IA especializados es clave para construir flujos de trabajo de agentes efectivos que involucren múltiples tareas complejas.

La automatización de procesos con agentes en el sector de la atención médica puede permitir que los agentes de IA analicen los datos de los pacientes mientras un agente de calendario gestiona la programación de citas. Combinados, contribuyen a un flujo de trabajo general de atención al paciente.

Mantener la intervención humana

Mantener la intervención humana

Los flujos de trabajo de agentes requieren encontrar un equilibrio entre las capacidades de agencia y la supervisión. Cree flujos de trabajo de agentes para mantener a los humanos involucrados y validar las decisiones de IA, de modo que las acciones y los resultados se alineen con los objetivos empresariales.

Aprovechar la colaboración multiagente

Aprovechar la colaboración multiagente

Diseñar flujos de trabajo que apoyen la colaboración entre múltiples agentes de IA es vital para abordar procesos complejos y de múltiples pasos. Al permitir que los agentes compartan información y coordinen sus acciones, las organizaciones pueden crear automatizaciones agénticas más resilientes y eficientes.

En un escenario de gestión de la cadena de suministro, un agente de seguimiento de inventario podría monitorear los niveles de existencias mientras otro gestiona las comunicaciones con los proveedores. Conectarlos no solo a través de la articulación, sino también permitirles colaborar directamente puede crear un flujo de trabajo más ágil que pueda responder por sí mismo a los cambios en la demanda o a las interrupciones en la cadena de suministro.

Emplear una gobernanza de datos rigurosa

Emplear una gobernanza de datos rigurosa

La transparencia de datos sustenta la confianza y seguridad de los flujos de trabajo de agentes. Rastree interacciones de datos y aplique metadatos para crear responsabilidad. Los metadatos permiten construir registros de auditoría desde el origen de los datos a través de cada actividad, acceso y transformación en el contexto de dónde y cuándo se utilizaron. Apoye la privacidad de los datos y el cumplimiento con políticas claras y estándares para la gestión de datos.

Ejemplos de flujos de trabajo de agentes.

Cadena de suministro: Procesamiento de pedidos pendientes

Cadena de suministro: Procesamiento de pedidos pendientes

El procesamiento eficiente de pedidos pendientes contribuye a la eficiencia operativa y a la satisfacción del cliente. Los flujos de trabajo existentes para el procesamiento de pedidos pendientes automatizan tareas dispares como las actualizaciones de pedidos y las verificaciones de inventario, con el objetivo de responder rápidamente para proporcionar opciones alternativas, lo que ayuda a retener clientes y proteger los ingresos.

Proceso típico
Para un nuevo caso de pedido pendiente, un sistema automatizado abre el caso y envía una notificación por correo electrónico al equipo de servicio de atención al cliente. Un empleado revisa el correo electrónico y accede al caso en el CRM. Verifican los detalles y consultan el sistema ERP para identificar posibles productos de reemplazo. El empleado luego inicia una automatización que verifica el inventario del almacén en busca de alternativas disponibles. Una vez que se encuentra un reemplazo adecuado, el empleado finaliza la orden de reemplazo, lo que activa el flujo de trabajo del proceso de cumplimiento, que involucra a empleados adicionales en el envío y la logística.

Flujo de trabajo de agentes
Cuando se abre un caso de pedido pendiente, un agente de revisión lo toma de inmediato para actualizar los sistemas asociados, como el CRM, y validar la información y los detalles del pedido pendiente; también se comunica directamente con el cliente según sea necesario para comentar las preferencias de productos de reemplazo.

El agente de revisión entrega el caso a un agente de reemplazo, quien identifica alternativas potenciales, verifica los niveles de inventario y finaliza el pedido de reemplazo.

El pedido es recogido por un agente de cumplimiento, quien coordina con los equipos de logística y envío para ejecutar el proceso de cumplimiento.

Finanzas: Procesamiento de facturas

Finanzas: Procesamiento de facturas

Los equipos de finanzas buscan optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de facturas para acelerar los ciclos de pago, fortalecer las relaciones con los proveedores y mejorar la gestión del flujo de efectivo. Hasta la fecha, la automatización de tareas de procesamiento de facturas, como la entrada de datos, verificación y aprobación, ha ayudado a las organizaciones a minimizar errores y discrepancias, lo que lleva a un mejor cumplimiento y precisión financiera.

Proceso típico
Al recibir una factura en la bandeja de entrada de AP, una herramienta de automatización la captura e ingresa los datos en los sistemas de gestión de facturas, como SAP, lo que desencadena una notificación al equipo de cuentas por pagar para su verificación. El departamento a cargo de cuentas por pagar revisa la factura en comparación con los términos acordados, para lo que alterna entre los sistemas de facturación y gestión de contratos. Para cualquier discrepancia, AP se comunica tanto con el proveedor como con el responsable interno del negocio asociado con la orden de compra para resolver los problemas.

Una vez que se realizan todos los ajustes, el analista inicia una solicitud de pago que envía un mensaje automatizado a los aprobadores. Después de la aprobación, la solicitud de pago a menudo se ingresa de forma manual en el sistema de contabilidad para iniciar el flujo de trabajo de procesamiento de pagos. Cuando se emite el pago, una automatización separada actualiza los sistemas relacionados para reflejar que la factura fue pagada.

Flujo de trabajo de agentes
En primer lugar, un agente de admisión revisa las facturas entrantes para verificar la información y asegurarse de la precisión antes de crear una solicitud de pago. Como parte de este proceso, un agente de gestión de contratos coteja los términos del contrato para asegurarse de que los detalles de la factura se alineen con los acuerdos negociados y señala las discrepancias antes de que se conviertan en cuellos de botella. Si se detectan discrepancias, el agente se comunica de forma proactiva con el vendor y el propietario del negocio para resolver problemas y confirmar detalles.

Una vez verificada, la solicitud de pago se pasa a un agente de aprobación, quien la evalúa en función de los datos históricos y el contexto empresarial de la factura. El agente de aprobación recomienda la aprobación y busca confirmación del propietario del negocio.

Al recibir la aprobación, el agente de aprobación crea una requisición en el sistema de contabilidad, que se asigna a un agente de pago que ejecuta el flujo de trabajo de procesamiento de pagos, con la emisión de fondos y la actualización de los sistemas empresariales para confirmar que la factura fue pagada, así como la notificación a las partes interesadas y al proveedor.

TI: Detección de amenazas en la red

TI: Detección de amenazas en la red

Los equipos de TI trabajan para mejorar la detección de amenazas en la red con el fin de proteger los datos sensibles, fortalecer la postura general de seguridad y mantener la continuidad del negocio. Al implementar sistemas de monitoreo, las organizaciones suelen automatizar la recopilación y el análisis del tráfico de red y la inteligencia de amenazas. Esto respalda un enfoque proactivo que busca mitigar los riesgos antes de que escalen y reducir el tiempo y los recursos necesarios para la respuesta a incidentes.

Proceso típico
Los sistemas de monitoreo de redes recopilan y normalizan continuamente datos de diversas fuentes, incluidos registros de tráfico de red y fuentes de inteligencia de amenazas. Estos datos son analizados por sistemas de monitoreo de amenazas y analistas de seguridad informática mediante análisis estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para identificar cualquier anomalía que pueda indicar amenazas de seguridad.

Cuando se detecta una anomalía, se genera una alerta para notificar al equipo de respuesta a incidentes. Los especialistas en respuesta a incidentes investigan las alertas para evaluar la validez y gravedad de las posibles amenazas mediante el examen de registros, la correlación de datos y la consulta de inteligencia sobre amenazas.

Cuando se confirma una amenaza, inician procesos de respuesta a incidentes para contener la amenaza, mitigar su impacto y eliminar cualquier elemento malicioso del entorno. A lo largo del proceso, los analistas de seguridad informática documentan los hallazgos y cualquier acción tomada para el cumplimiento y la mejora de procesos.

Flujo de trabajo de agentes
De forma constante, un agente de monitoreo supervisa los datos recopilados de los sistemas de monitoreo de red y las fuentes de inteligencia de amenazas.

Cuando se identifica una amenaza potencial, el agente notifica al equipo de seguridad, y se asigna un agente de respuesta a amenazas a la amenaza confirmada. El agente ejecuta procedimientos de contención y documenta cada acción para responsabilidad y cumplimiento.

Un agente de optimización colabora con el agente de respuesta a amenazas para evaluar la efectividad de las medidas de contención y ajustar la postura de seguridad en consecuencia para garantizar una protección óptima.

Servicios financieros: Procesamiento de solicitudes de préstamo

Servicios financieros: Procesamiento de solicitudes de préstamo

En la competitiva industria bancaria, automatizar el flujo de trabajo del procesamiento de préstamos minimiza errores y riesgos de cumplimiento para asegurar que las solicitudes sean evaluadas de manera consistente y precisa. En general, el procesamiento efectivo de solicitudes de préstamo mejora la capacidad del banco para gestionar el riesgo, optimizar recursos y apoyar el crecimiento estratégico, lo que impulsa en última instancia la rentabilidad y la satisfacción del cliente.

Al automatizar tareas clave como la entrada de datos, las evaluaciones de crédito y las evaluaciones de suscripción, las organizaciones pueden reducir de forma significativa el tiempo que se tarda en aprobar préstamos para facilitar un acceso más rápido a los fondos para los prestatarios. Esta eficiencia no solo fortalece las relaciones con el cliente, sino que también aumenta la competitividad del banco en el mercado.

Proceso típico
Un posible prestatario presenta una solicitud de préstamo en línea, a través de un dispositivo móvil o en persona en una sucursal. Al recibirla, los datos de la solicitud se ingresan en un sistema central de gestión de préstamos con la ayuda de Document Automation para la revisión inicial por parte de un analista de procesamiento de préstamos. El analista se asegura de que se proporcione toda la documentación necesaria, incluida la identificación y las declaraciones de ingresos.

Después de confirmar que todo está completo, el banco realiza una evaluación de crédito para evaluar la solvencia del solicitante, lo que implica verificar los ingresos a través de documentos financieros y, potencialmente, contactar al empleador del solicitante. Una evaluación de riesgos se realiza para conformar el proceso de toma de decisiones, respaldada por el uso de herramientas de inteligencia artificial para analizar factores como la relación deuda-ingresos y el historial laboral.

Cuando la solicitud pasa a la etapa de evaluación de riesgos, un oficial de préstamos evalúa la solicitud en detalle para determinar la aprobación o la aprobación condicional. Si se aprueba, el banco prepara una oferta de préstamo que detalla los términos y las condiciones para que los revise el solicitante.

Flujo de trabajo de agentes
Un agente de admisión es responsable de revisar y verificar las solicitudes de préstamo, ejecutar verificaciones de crédito y colaborar estrechamente con el oficial de préstamos para evaluar el riesgo.

Una vez que se confirma que la solicitud está completa, un agente de aseguramiento de préstamos realiza una evaluación exhaustiva y revisa todos los datos de respaldo para recomendar los términos de préstamo apropiados.

El asegurador toma la decisión final respecto a la solicitud e inicia un agente de creación para preparar la oferta de préstamo.

A lo largo de este proceso, los agentes mantienen comunicación con el solicitante para asegurar que esté informado durante todo el proceso para apoyar la satisfacción y confianza del cliente.

Atención sanitaria: Autorización previa

Atención sanitaria: Autorización previa

El proceso de autorización previa tiene como objetivo minimizar los retrasos en el tratamiento y proporcionar acceso a los servicios médicos necesarios al tiempo que se asegura la coherencia con las políticas del seguro y el cumplimiento de las guías médicas. Para agilizar las aprobaciones, los esfuerzos de automatización se han centrado en tareas clave como la presentación de solicitudes, la revisión de documentación y la comunicación con los proveedores.

Los procesos efectivos de autorización previa contribuyen a mejores resultados para los pacientes, una mayor eficiencia operativa y una experiencia de atención médica más fluida, todo lo cual es central para los objetivos generales del sistema de salud.

Proceso típico
Un proveedor de atención médica presenta una solicitud de autorización previa para servicios, procedimientos o medicamentos específicos, acompañada de documentación de respaldo, como notas clínicas y planes de tratamiento.

Al recibirla, la compañía de seguros realiza una revisión inicial para confirmar que se haya enviado toda la información requerida. Si falta alguna información, la aseguradora se comunica con el proveedor para obtener documentación adicional.

El equipo clínico luego evalúa la solicitud de autorización previa basándose en las guías médicas establecidas y en el historial médico del paciente para determinar la necesidad médica de la solicitud. Según sus hallazgos y los criterios de cobertura de la póliza de seguro, la compañía de seguros decide aprobar, negar o solicitar más información y notifica tanto al proveedor de atención médica como al paciente sobre el resultado.

Flujo de trabajo de agentes
Al recibir una solicitud de autorización previa, un agente de procesamiento realiza una revisión inicial y verifica que se haya incluido toda la información requerida. Si falta alguna información, un agente de comunicación se comunica con el proveedor para recopilar la documentación necesaria.

Un agente de validación luego evalúa la solicitud en función de las pautas médicas establecidas y el historial médico del paciente, y recomienda una decisión al equipo clínico que también toma en consideración los criterios de cobertura de la póliza de seguro. El equipo clínico confirma la decisión recomendada, y el agente de comunicación notifica tanto al proveedor de atención médica como al paciente sobre el resultado.

El papel de Automation Anywhere en los flujos de trabajo de agentes de IA.

Aunque el auge de los modelos de lenguaje extenso (LLM) generó una fiebre del oro de IA, el costo, las complejidades y las incertidumbres de aplicar IA generativa dentro de entornos empresariales de hecho se han traducido en una adopción más lenta de la IA. Sin embargo, la integración de tecnologías de IA dentro de un marco de seguridad y gobernanza empresarial preexistente, como el proporcionado por plataformas de automatización inteligente, está allanando el camino para la adopción acelerada de flujos de trabajo con agentes e IA con agentes.

La plataforma de Automation Anywhere ofrece un conjunto completo de herramientas y tecnologías de automatización e IA nativas de la nube para construir e implementar flujos de trabajo de agentes, incluido RPA e IA asistiva para el desarrollo de bajo código o sin código. Nuestras soluciones permiten a las empresas aprovechar todo el potencial de la IA y la automatización.

Los flujos de trabajo con agentes representan una evolución significativa en cómo se realiza el trabajo al ofrecer el potencial de crear organizaciones más ágiles, inteligentes y eficientes. Solicite una demostración para experimentar de primera mano cómo puede crear soluciones de automatización agénticas para impulsar sus procesos empresariales, mejorar la eficiencia y avanzar su organización.

Preguntas frecuentes.

¿Qué industrias y funciones empresariales están viendo el mayor ROI de los flujos de trabajo con agentes?

Los flujos de trabajo con agentes están teniendo un impacto significativo en diversas industrias, y algunas están experimentando retornos de inversión (ROI) particularmente altos.

Por ejemplo:

Servicios financieros: el sector financiero y bancario es uno de los primeros en adoptar los flujos de trabajo con agentes. Al automatizar tareas complejas, como el procesamiento de facturas, la aprobación de préstamos y las evaluaciones de riesgo, las instituciones financieras pueden reducir los costos operativos, mejorar la precisión y aumentar la velocidad en la toma de decisiones. Por ejemplo, los agentes de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y hacer recomendaciones, lo que lleva a decisiones financieras más fundamentadas.

Atención médica: En el sector de la atención médica, los flujos de trabajo con agentes están transformando procesos, como la gestión del cuidado de pacientes y la autorización previa. Al automatizar las tareas administrativas, los proveedores de atención médica pueden optimizar las operaciones, reducir los retrasos en el tratamiento y mejorar los resultados para los pacientes. Esta eficiencia no solo aumenta la satisfacción del paciente, sino que también ayuda a las organizaciones de atención médica a gestionar los costos y los recursos de manera más efectiva.

Servicio de Asistencia al Cliente: las empresas de servicio de atención al cliente están utilizando flujos de trabajo con agentes para manejar consultas y brindar asistencia personalizada. Los agentes de IA pueden gestionar procesos rutinarios de servicio de asistencia al cliente, elevar problemas complejos a agentes humanos y mejorar los tiempos de respuesta a través del trabajo conjunto con agentes humanos. Esto lleva a una mayor satisfacción y retención del cliente, lo que lo convierte en una inversión valiosa para las empresas enfocadas en mejorar la calidad de su servicio.

Recursos Humanos: los departamentos de RR. HH. también están viendo un ROI significativo a partir de los flujos de trabajo con agentes. Automatizar tareas como el reclutamiento, la incorporación y la gestión del desempeño permite a los equipos de Recursos Humanos centrarse en iniciativas estratégicas mientras mejoran la eficiencia operativa y del servicio. Los agentes de IA pueden ayudar a filtrar currículos y facilitar los procesos de incorporación, lo que reduce sesgos y acelera la adquisición de talento.

En general, las industrias que dependen en gran medida de los datos, requieren una toma de decisiones rápida y buscan mejorar las experiencias del cliente están obteniendo los mayores beneficios al implementar flujos de trabajo con agentes.

¿Cuáles son las diferencias clave en los resultados de negocio entre la RPA tradicional y los flujos de trabajo con agentes impulsados por IA?

Aunque tanto la automatización robótica de procesos (RPA) tradicional como los flujos de trabajo con agentes impulsados por IA mejoran la eficiencia y reducen los costos operativos, los flujos de trabajo con agentes lideran el logro de resultados de negocio en varias áreas clave. Es importante tener en cuenta que los flujos de trabajo con agentes pueden incluir RPA para ejecutar de manera confiable los pasos del proceso según lo determinado por los agentes de IA que ejecutan dinámicamente procesos dentro de la automatización con agentes.

Específicamente, aplicar la automatización de procesos con agentes para crear flujos de trabajo con agentes ofrece lo siguiente:

Mejora la capacidad de respuesta
La RPA tradicional funciona en base a reglas predefinidas y procesos lineales, lo que la hace efectiva para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas. Sin embargo, tiene dificultades para adaptarse cuando se enfrenta a situaciones inesperadas o cambios en los flujos de trabajo, lo que lleva a retrasos e ineficiencias.

Por el contrario, los flujos de trabajo con agentes impulsados por IA utilizan agentes de IA que aprenden de datos en tiempo real y se adaptan dinámicamente. Esta conciencia contextual y flexibilidad mejora la capacidad de respuesta, lo que permite a las organizaciones adaptarse rápida y efectivamente, lo cual es especialmente valioso en entornos de ritmo acelerado.

Toma de decisiones más rápida
La RPA tradicional se limita a ejecutar tareas según lo programado, y, a menudo, requiere intervención humana para decisiones que quedan fuera de sus parámetros. Esto puede llevar a procesos de toma de decisiones más lentos y pérdida de oportunidades.

Los flujos de trabajo con agentes impulsados por IA utilizan agentes de IA para analizar datos, interpretar el contexto y tomar decisiones fundamentadas de manera autónoma. Esta capacidad mejora la velocidad y la precisión en la toma de decisiones y genera respuestas más oportunas y relevantes, ya sea a consultas de clientes o a desafíos empresariales más grandes, lo que puede llevar a una mejor posición competitiva.

Mayor eficiencia operativa
Si bien la RPA tradicional mejora la eficiencia al automatizar tareas sencillas, es menos efectiva para procesos complejos y de múltiples pasos. Esto puede intensificar los silos operativos y los cuellos de botella existentes, y contribuir poco a la mejora de la productividad general.

En contraste, los flujos de trabajo con agentes automatizan procesos complejos a través de sistemas. Los agentes de IA trabajan en las partes intrincadas de los flujos de trabajo donde otros enfoques de automatización requerirían la supervisión o intervención humana. Por ejemplo, en finanzas, los agentes de IA pueden trabajar de principio a fin en el procesamiento de facturas, incluida la gestión de aprobaciones y la resolución de discrepancias en tiempo real. Esto ofrece tiempos de respuesta más rápidos y un flujo operativo conectado y simplificado que elimina los silos y mejora la productividad general.

Mayor precisión y reducción de errores
La RPA tradicional puede reducir los errores humanos en tareas repetitivas, pero depende de la programación, la cual puede no contemplar todos los escenarios. Como resultado, todavía se pueden producir errores, lo que lleva a ineficiencias y posibles problemas de cumplimiento.

Los flujos de trabajo con agentes impulsados por IA emplean algoritmos avanzados que aprenden continuamente de las interacciones, lo que tiene como resultado una mayor precisión y una identificación más rápida de discrepancias. Esta precisión mejorada favorece la integridad de los datos y genera confianza en la información utilizada para la toma de decisiones, lo que, en última instancia, respalda mejores resultados empresariales.

Escalabilidad
La RPA tradicional puede tener dificultades para escalar de manera efectiva, y, a menudo, requiere una reprogramación o ajustes manuales considerables para adaptarse a mayores cargas de trabajo o cambios en los procesos. Esto puede limitar la capacidad de una organización para crecer de manera eficiente.

Los flujos de trabajo con agentes impulsados por IA son inherentemente escalables, capaces de manejar mayores volúmenes de trabajo sin comprometer la calidad. Los agentes de IA pueden distribuir tareas de manera inteligente y optimizar la asignación de recursos, lo que facilita a las organizaciones adaptarse a las demandas cambiantes y expandir sus operaciones.

Mayor retorno de la inversión
Si bien la RPA tradicional puede generar ahorros de costos, su impacto puede estar limitado por su dependencia en la supervisión manual y procesos rígidos. Esto puede restringir los beneficios financieros generales que las organizaciones pueden lograr.

En contraste, los flujos de trabajo con agentes impulsados por IA ofrecen ahorros de costos más sustanciales al automatizar tareas complejas y reducir la necesidad de supervisión humana. Esto genera una mayor eficiencia operativa y productividad, lo que lleva a un mayor retorno de la inversión, ya que las empresas pueden redirigir recursos hacia iniciativas estratégicas en lugar de tareas rutinarias.

En resumen, la transición de la RPA tradicional a flujos de trabajo con agentes impulsados por IA no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también establece nuevos estándares para la capacidad de respuesta, la toma de decisiones, la precisión, la escalabilidad y el ROI. Las organizaciones que adoptan flujos de trabajo con agentes pueden esperar mejores resultados de negocio y posicionarse para el éxito en un entorno cada vez más dinámico y competitivo.

¿Cómo se adaptan los flujos de trabajo con agentes a una estrategia más amplia de automatización empresarial?

Los flujos de trabajo con agentes pueden actuar como el medio principal para lograr los objetivos de negocio de una estrategia de automatización empresarial. Ayudan a las organizaciones a optimizar los esfuerzos de automatización y alcanzar objetivos estratégicos; aquí le explicamos cómo:

  • Mejora de la eficiencia operativa: uno de los principales objetivos de la automatización empresarial es optimizar las operaciones y reducir los costos. Los flujos de trabajo con agentes mejoran esta eficiencia al automatizar procesos complejos y de múltiples pasos con los que las herramientas de automatización tradicionales pueden tener dificultades. Al permitir que los agentes de IA tomen decisiones en tiempo real, las organizaciones pueden acelerar los flujos de trabajo y minimizar la intervención manual, lo que lleva a un ahorro significativo de costos.
  • Mejora de la toma de decisiones: la toma de decisiones efectiva es esencial para cualquier negocio. Los flujos de trabajo con agentes utilizan análisis de datos avanzados para proporcionar información oportuna. Los agentes de IA pueden analizar rápidamente grandes volúmenes de datos, identificar tendencias y recomendar acciones, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones fundamentadas que se alineen con sus objetivos estratégicos.
  • Aumento de la agilidad: los flujos de trabajo con agentes permiten a las organizaciones adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado y a las demandas del cliente. Al automatizar y ajustar los procesos en tiempo real, las empresas pueden mantenerse competitivas y responder a nuevas oportunidades o desafíos.
  • Escalabilidad para el crecimiento: a medida que las empresas se expanden, las operaciones necesitan escalarse de manera eficiente. Los flujos de trabajo con agentes están diseñados para manejar mayores cargas de trabajo sin sacrificar la calidad. Esta escalabilidad permite a las empresas crecer y adaptar sus procesos sin problemas, apoyando los objetivos de crecimiento a largo plazo sin la necesidad de realizar grandes ajustes manuales.
  • Impulso de la innovación: un objetivo clave de la automatización empresarial es fomentar la innovación al liberar recursos para iniciativas estratégicas. Al automatizar tanto las tareas rutinarias como las complejas, los flujos de trabajo con agentes permiten a los empleados centrarse realmente en trabajos de mayor valor, como desarrollar nuevos productos o mejorar las experiencias del cliente. Este cambio no solo aumenta la satisfacción de los empleados, sino que también impulsa la innovación general de la empresa.

¿Cuánto tiempo suele tomar la implementación de flujos de trabajo con agentes en una empresa?

El tiempo que lleva implementar flujos de trabajo con agentes en una empresa puede, por supuesto, variar ampliamente; factores como la complejidad de los flujos de trabajo, la infraestructura tecnológica existente y los objetivos específicos de la organización tendrán un impacto en la rapidez con que se llevará a cabo la implementación.

Generalmente, el proceso de implementación puede tardar desde algunas semanas hasta algunos meses. En el caso de los flujos de trabajo simples, podría incluso hacerse en cuestión de horas o días. En general, una planificación cuidadosa, objetivos claros y una sólida comprensión de las necesidades de la organización pueden ayudar a agilizar el proceso y conducir a una implementación exitosa.

A continuación, se ofrece un desglose de algunos de los factores que influyen en el cronograma:

  • Complejidad del flujo de trabajo: los flujos de trabajo más simples que involucran tareas directas pueden implementarse más rápidamente, mientras que los flujos de trabajo más complejos que requieren integración con múltiples sistemas o que involucran procesos de toma de decisiones sofisticados probablemente tomarán más tiempo en diseñarse, probarse e implementarse.
  • Infraestructura existente: es posible que a las organizaciones con una infraestructura tecnológica bien establecida y herramientas de automatización existentes les resulte más fácil y rápido implementar flujos de trabajo con agentes. La necesidad de muchas actualizaciones o integraciones con sistemas heredados puede extender el plazo.
  • Necesidades de personalización: la personalización de los flujos de trabajo con agentes para cumplir con requisitos empresariales específicos también puede afectar el tiempo de implementación. Si los flujos de trabajo necesitan adaptarse a procesos únicos o estándares de cumplimiento, esto puede aumentar el plazo total.
  • Preparación del equipo: la capacitación adecuada y los procesos de gestión de cambios pueden ayudar a acelerar la adopción de flujos de trabajo con agentes. Si el equipo está bien preparado y familiarizado con la tecnología, la implementación puede avanzar más rápido y sin contratiempos.
  • Pruebas e iteración: las pruebas exhaustivas son esenciales para asegurarse de que los flujos de trabajo funcionen como se espera. Esta fase puede tomar tiempo adicional, especialmente si se necesitan iteraciones basadas en comentarios y evaluaciones de desempeño.

¿Qué requisitos tecnológicos se deben cumplir antes de adoptar flujos de trabajo con agentes?

Antes de sumergirse en los flujos de trabajo con agentes, es importante que las organizaciones tengan ciertos requisitos tecnológicos listos para usar. A continuación, se detallan esos requisitos:

Infraestructura de TI sólida
Una configuración de TI confiable es imprescindible. Esto significa tener suficiente capacidad de servidor, buena velocidad de red y almacenamiento suficiente para manejar los datos adicionales y la comunicación que generarán los flujos de trabajo con agentes.

Capacidades de integración
Los flujos de trabajo con agentes necesitan conectarse con sistemas y aplicaciones existentes. Asegúrese de contar con herramientas o middleware que puedan ayudar a que estas diferentes tecnologías se comuniquen y trabajen juntas sin problemas, y faciliten el intercambio de datos y la gestión de flujos de trabajo.

Buenos sistemas de administración de datos
La gestión efectiva de datos es clave. Las organizaciones deben tener políticas y herramientas implementadas para garantizar que los datos utilizados por los agentes de IA sean precisos y estén actualizados. Esto incluye tener plataformas de análisis para facilitar la interpretación de los datos.

Marcos de IA y aprendizaje automático
Para aprovechar al máximo los flujos de trabajo con agentes, se recomienda tener acceso a herramientas de IA y aprendizaje automático. Estas tecnologías ayudan a crear agentes inteligentes que pueden aprender de los datos y ajustarse según sea necesario. Tenga en cuenta que las plataformas de automatización de procesos con agentes tienen estos marcos, así como acceso a las mejores herramientas, integradas en la solución.

Medidas de seguridad
Proteger sus datos significa asegurarse de tener protocolos de seguridad sólidos, como cifrado de datos y controles de acceso, para mantener la seguridad de la información confidencial segura y cumplir con las regulaciones.

¿Los flujos de trabajo con agentes se pueden implementar en las instalaciones o se basan principalmente en la nube?

Los flujos de trabajo con agentes se pueden implementar tanto en las instalaciones como en la nube, dependiendo de las necesidades de la organización. Muchas soluciones modernas, como las ofrecidas por Automation Anywhere, se basan principalmente en la nube, lo que proporciona beneficios como escalabilidad, menores costos iniciales y un mantenimiento más sencillo.

Sin embargo, en el caso de las organizaciones que requieren más control sobre sus datos o tienen necesidades específicas de cumplimiento, la implementación en las instalaciones también es una opción. Esta flexibilidad permite a las empresas elegir el método de implementación que les resulte más efectivo.

¿Cómo se coordinan múltiples agentes de IA en implementaciones empresariales grandes?

En implementaciones empresariales grandes, múltiples agentes de IA se coordinan a través de un proceso conocido como orquestación de múltiples agentes. Esto implica el uso de herramientas avanzadas de orquestación que permiten a los agentes trabajar juntos sin problemas en tareas complejas. Cada agente está diseñado para manejar funciones específicas y puede comunicarse con otros para compartir información y perspectivas. Las plataformas como Automation Anywhere proporcionan funciones de orquestación integradas que permiten a los agentes colaborar, priorizar tareas y ajustar acciones basadas en datos en tiempo real.

¿En qué medida las empresas pueden personalizar los agentes de IA en los flujos de trabajo con agentes?

Las empresas pueden personalizar completamente los agentes de IA en los flujos de trabajo con agentes según sus necesidades y procesos específicos. Muchas plataformas, como Automation Anywhere, ofrecen entornos de bajo código o sin código que permiten a los usuarios crear y modificar agentes de IA utilizando plantillas y herramientas intuitivas.

La personalización incluye definir los roles de los agentes, integrarlos con sistemas existentes y ajustar sus respuestas en función de los datos y flujos de trabajo únicos de la organización. Además, las empresas pueden incorporar reglas y requisitos de cumplimiento específicos de la empresa para garantizar que los agentes trabajen dentro de su marco operativo específico.

¿Cómo se integran los flujos de trabajo con agentes con las plataformas de automatización existentes, como las herramientas tradicionales de RPA o de gestión de procesos de negocio (BPM)?

Los flujos de trabajo con agentes se integran fácilmente con las plataformas de automatización existentes, como las herramientas tradicionales de RPA y BPM. De hecho, las plataformas avanzadas de automatización, conocidas como plataformas de automatización de procesos con agentes, están diseñadas para reunir diferentes tecnologías de automatización, lo que permite que los agentes de IA trabajen sin problemas de manera conjunta con las herramientas de RPA y BPM.

Por ejemplo, los flujos de trabajo con agentes pueden usar RPA para manejar tareas simples y repetitivas, mientras que los agentes de IA gestionan tareas más complejas, como la toma de decisiones y el análisis de datos. Al conectarse con herramientas existentes, los flujos de trabajo con agentes crean un ecosistema de automatización unificado que maximiza las fortalezas de cada tecnología y ayuda a las empresas a automatizar operaciones de manera más efectiva.

¿Qué sucede cuando un agente de IA encuentra un caso límite en un flujo de trabajo? ¿Cómo se gestiona el manejo de excepciones?

Cuando un agente de IA encuentra un caso límite en un flujo de trabajo (lo que significa una situación que se encuentra fuera de los parámetros operativos normales o escenarios esperados) se activa un proceso conocido como manejo de excepciones.

Para los agentes de IA, manejar excepciones implica lo siguiente:

  • Detección de casos límite: los agentes de IA están diseñados para reconocer cuando se enfrentan a una entrada inusual o inesperada que no pueden procesar según lo previsto. Esto podría deberse a datos faltantes, información contradictoria o un escenario que no se definió claramente en el flujo de trabajo.
  • Escalamiento automático: cuando se detecta un caso límite, el agente de IA puede escalar automáticamente el problema a un usuario humano designado o a un agente de IA especializado. Esto garantiza que la situación se maneje de manera oportuna con la experiencia o facultad adecuada para resolverla.
  • Registro y notificación: la plataforma registra detalles del caso límite, incluido cualquier dato que lo haya generado y las medidas tomadas por el agente de IA. Las notificaciones se pueden enviar a los equipos relevantes para alertarlos sobre el problema a fin de que puedan tomar medidas si es necesario.
  • Revisión humana: una vez que el caso límite se escala, un usuario humano puede revisar la situación. Puede evaluar la información y decidir el mejor curso de acción, ya sea proporcionar contexto adicional al agente de IA, ajustar el flujo de trabajo o intervenir manualmente para completar la tarea.
  • Aprendizaje, adaptación y mejora: al analizar qué provocó el caso límite y cómo se resolvió, se envían actualizaciones al flujo de trabajo o la configuración del agente de IA. Este proceso ayuda al agente de IA a desarrollar la capacidad de manejar situaciones similares en el futuro.

¿De qué manera un agente de IA que participa en un flujo de trabajo con agentes decide cuándo escalar tareas a trabajadores humanos?

Un agente de IA que participa en un flujo de trabajo con agentes decide escalar tareas a trabajadores humanos en función de criterios predefinidos y un análisis en tiempo real. Los criterios pueden incluir aspectos como la complejidad de la tarea, el nivel de incertidumbre de los datos o umbrales específicos que indican la necesidad de intervención o aprobación humana.

Las plataformas avanzadas de automatización, como las plataformas de automatización de procesos con agentes, incorporan algoritmos de aprendizaje automático que permiten a los agentes de IA evaluar situaciones de manera continua. Si el agente se encuentra con una tarea que excede sus capacidades o requiere un juicio subjetivo, activará un proceso de escalamiento. Esto garantiza que los trabajadores humanos se incorporen en los momentos adecuados, lo que permite una mejor toma de decisiones y mantiene la eficiencia del flujo de trabajo.

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