Qué debe saber
- La gestión de procesos con agentes (APM) aprovecha la IA para ejecutar tareas de manera independiente y adaptarse a los cambios, una mejora importante con respecto a los procesos rígidos y estructurados.
- Los agentes de IA son el eje central de la APM, capaces de trabajar con datos en tiempo real, tomar decisiones y actuar sobre la base de información emergente.
- Los beneficios de la APM amplían el valor de la automatización en un orden de magnitud. Agilice fácilmente los flujos de trabajo complejos, optimice la asignación de recursos y mejore la experiencia del cliente, mientras ahorra tiempo y reduce costos.
- Existen desafíos de implementación, como la seguridad de los datos y el equilibrio entre la supervisión humana y la autonomía.
- Automation Anywhere lidera el espacio de APM con el Sistema de Automatización de Procesos con Agentes, diseñado para manejar la dinámica empresarial, automatizar la mayoría de las tareas y garantizar la seguridad y la gobernanza.
Definición de la gestión de procesos con agentes.
En pocas palabras, la gestión de procesos con agentes (APM) o automatización de procesos con agentes es el uso de sistemas de IA inteligentes para realizar el trabajo de manera independiente, tomar decisiones y adaptarse a los cambios, tal como lo haría un miembro del equipo capacitado. Esto contrasta con la gestión de procesos tradicional, que se basa en flujos de trabajo y datos preestructurados, lo que la hace menos receptiva al cambio.
Considere una operación de cadena de suministro global. La automatización tradicional podría reordenar el inventario cuando los niveles de existencias caigan por debajo de un umbral establecido, siguiendo reglas fijas. Un sistema de gestión de procesos con agentes podría, en cambio, analizar las tendencias del mercado en tiempo real, el rendimiento de los proveedores y los retrasos en los envíos para tomar decisiones fundamentadas. Estos flujos de trabajo adaptativos impulsan la agilidad y la eficiencia empresarial, incluso cuando se enfrentan a interrupciones.
Lo que distingue a la gestión de procesos con agentes son los agentes de IA. Los agentes de IA están equipados con la capacidad de comprender su entorno, analizar datos a medida que ocurren, tomar decisiones fundamentadas y modificar acciones para lograr objetivos específicos. Estas características permiten que los flujos de trabajo automatizados sean receptivos a nueva información o desafíos.
La evolución de la gestión de procesos.
La gestión de procesos ha avanzado mucho, y ha evolucionado desde flujos de trabajo manuales y laboriosos hasta sistemas sofisticados impulsados por IA, capaces de manejar tareas complejas con una mínima intervención humana. Es un proceso que refleja la creciente necesidad de las organizaciones de optimizar operaciones, tomar mejores decisiones y adaptarse al cambio constante.
- Manual: al principio de los procesos empresariales, realizar el trabajo dependía del esfuerzo manual; las personas llevaban a cabo tareas repetitivas, como la entrada de datos y el procesamiento de documentos a mano de principio a fin.
- RPA: la introducción de la automatización robótica de procesos (RPA) permitió a las organizaciones automatizar tareas basadas en reglas, y así, reducir errores y acelerar la ejecución de las tareas.
A medida que las operaciones empresariales se volvieron más complejas, la RPA independiente no pudo competir con las realidades de los datos no estructurados y los flujos de trabajo dinámicos basados en decisiones. Esta rigidez significaba que la automatización requería mucha supervisión humana, lo que mermaba los aumentos de eficacia.
- IPA: la demanda de soluciones más adaptables llevó al desarrollo de la automatización inteligente de procesos (IPA). La IPA es una fusión de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) con marcos de automatización, que permite a los sistemas analizar datos no estructurados, aprender de resultados asados y tomar decisiones contextualizadas.
Por ejemplo, los bots de charla impulsados por IPA pueden interpretar las consultas de los clientes en tiempo real y las herramientas de procesamiento de documentos pueden extraer información de formularios no estandarizados.
Si bien estos avances permitieron a las empresas abordar flujos de trabajo más complejos y extender la automatización a muchos procesos integrales, la IPA aún tiene sus límites. Todavía requiere una preparación de datos significativa y sigue dependiendo de la intervención humana para trabajos que involucran entornos y datos impredecibles y dinámicos.
Ahora, el auge de los modelos de lenguaje extenso (LLM), la IA generativa y los avanzados algoritmos de IA ha modificado el panorama de las capacidades. En combinación con tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el análisis de datos y el modelado predictivo, estas capacidades han dado lugar a agentes de IA; sistemas de IA empresarial que pueden interpretar conjuntos de datos complejos y ejecutar tareas con una supervisión mínima.
Además, la gestión de procesos con agentes aprovecha estos agentes de IA autónomos para gestionar flujos de trabajo adaptativos que se ajustan a las condiciones cambiantes sin reglas predefinidas.
Al incorporar IA con agentes y aprendizaje automático, la gestión de procesos con agentes no solo aborda las deficiencias de la automatización tradicional, sino que también abre nuevas posibilidades para la innovación y la eficiencia. Esta evolución representa un cambio hacia sistemas más inteligentes y autónomos que ayudan a las organizaciones a acelerar sus procesos mientras navegan la realidad del cambio constante.
Beneficios de la implementación de la gestión de procesos con agentes.
La gestión de procesos con agentes introduce adaptabilidad y autonomía impulsadas por IA en los flujos de trabajo empresariales. Al usar agentes inteligentes que toman decisiones en tiempo real, las organizaciones pueden optimizar la asignación de recursos, responder de manera dinámica a las condiciones cambiantes y lograr beneficios transformadores.
aumentos de eficacia
La gestión de procesos con agentes simplifica los flujos de trabajo complejos al automatizar tareas repetitivas y reducir la necesidad de intervención humana. Las empresas pueden ejecutar tareas más rápido y con menos errores.
Por ejemplo, en las operaciones de la cadena de suministro, los sistemas con agentes analizan datos en tiempo real para predecir retrasos, redirigir envíos y garantizar entregas puntuales, todo sin supervisión manual. Esta eficiencia operativa ahorra tiempo y reduce los costos asociados con errores y retrasos.
Mayor flexibilidad y adaptabilidad
Los procesos con agentes sobresalen en entornos dinámicos donde la automatización tradicional se queda corta. Con agentes de IA capaces de aprender y adaptarse a nuevas entradas, los flujos de trabajo pueden ajustarse sobre la marcha.
Esta adaptabilidad hace que los procesos con agentes sean ideales para industrias como la atención médica, donde los datos de los pacientes cambian constantemente. Por ejemplo, durante un repentino aumento de casos de emergencia, un sistema con agentes puede priorizar la atención al paciente mediante la reasignación de recursos en tiempo real, lo que garantiza que los pacientes en estado crítico reciban atención inmediata.
Mejor asignación de recursos
Al analizar datos y tomar decisiones fundamentadas sobre la priorización de tareas, los procesos con agentes optimizan el uso de recursos.
En la manufactura, estos sistemas monitorean el rendimiento del equipo y programan el mantenimiento de manera proactiva, lo que minimiza el tiempo de inactividad y maximiza la productividad. Alinear los recursos con objetivos específicos permite a las empresas lograr una mayor producción con un menor desperdicio de insumos, lo que, en última instancia, impulsa una mayor rentabilidad.
Mejoras en la experiencia de los clientes
La satisfacción del cliente depende cada vez más de la rapidez, la precisión y la personalización, áreas donde la gestión de procesos con agentes se destaca. Los agentes de IA analizan los datos del cliente para ofrecer soluciones personalizadas, ya sea a través de bots de charla impulsados por LLM o flujos de trabajo de servicio automatizados.
En el sector financiero, los sistemas con agentes detectan transacciones fraudulentas en tiempo real, lo que brinda protección a los clientes y mantiene la integridad y fiabilidad del sistema.
Preparación de operaciones para el futuro
A medida que las industrias evolucionan más rápidamente, la capacidad de adaptación se convierte en una ventaja competitiva. La gestión de procesos con agentes posiciona a las empresas para que puedan adoptar avances en tecnología de IA, como la automatización impulsada por IA y los flujos de trabajo adaptativos, a fin de que se mantengan a la vanguardia de la velocidad y la innovación, y sean más resilientes a los cambios y disrupciones del mercado.
Aplicaciones del mundo real y casos de uso.
La gestión de procesos con agentes está transformando las industrias al permitir que las organizaciones manejen flujos de trabajo complejos con una adaptabilidad y eficiencia sin precedentes, y logren resultados tangibles. Su adaptabilidad e inteligencia la convierten en una herramienta fundamental para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un entorno en constante evolución.
Servicios financieros: Mejora del cumplimiento y la detección de fraudes
La gestión de procesos con agentes es algo revolucionario para el cumplimiento y la detección de fraudes. Al utilizar agentes de IA con aprendizaje automático avanzado y procesamiento de lenguaje natural, las instituciones financieras pueden analizar enormes cantidades de datos en tiempo real. Esto les permite detectar patrones o actividades inusuales que pueden ser indicios de fraude.
Por ejemplo, un banco global puede emplear estos flujos de trabajo con agentes para monitorear transacciones en todo el mundo, y señalar y mitigar automáticamente cualquier elemento sospechoso sin la necesidad de intervención humana. Esta estrategia proactiva no solo acelera la detección de fraudes, sino que también garantiza que el banco cumpla con las regulaciones cambiantes, lo que reduce el riesgo de multas y daños a su reputación.
Atención sanitaria: Optimización de la gestión de datos de pacientes
Gestionar datos no estructurados de gran tamaño, como los archivos de pacientes y los resultados de diagnóstico, es un desafío común en el sector de la atención médica. La gestión de procesos con agentes aborda este problema al automatizar el análisis de datos y facilitar la integración fluida entre sistemas.
Por ejemplo, un flujo de trabajo con agentes impulsado por IA puede extraer información crítica de formularios médicos, cruzarla con registros existentes y actualizar bases de datos en tiempo real. Este enfoque no solo alivia la carga administrativa y reduce los errores, sino que también permite a los proveedores de atención médica centrarse más en el cuidado de los pacientes. Además, durante un brote repentino o una emergencia, los sistemas con agentes pueden priorizar las admisiones de pacientes y la asignación de recursos, lo que garantiza que los casos urgentes reciban atención inmediata.
Fabricación: Optimización de las operaciones de la cadena de suministro
La complejidad de las operaciones de la cadena de suministro exige una adaptabilidad que la automatización tradicional no puede ofrecer. La gestión de procesos con agentes se destaca al ajustarse dinámicamente a la demanda fluctuante o a las interrupciones en la cadena de suministro.
Un agente de IA monitorea los niveles de inventario, predice faltantes utilizando datos en tiempo real y reordena automáticamente los suministros para prevenir retrasos, reducir costos, mejorar los plazos de producción y mejorar la eficiencia operativa en general.
Servicio de Atención al Cliente: Servicio de Asistencia al Cliente contextualizado
En el Servicio de Atención al Cliente, la gestión de procesos con agentes está estableciendo nuevos estándares al mejorar la capacidad de respuesta y la personalización. Los agentes de IA, a través de bots de charla o asistentes virtuales, aprovechan los modelos de lenguaje extenso para proporcionar respuestas precisas y contextualizadas en las interacciones con el cliente. A diferencia de los sistemas basados en reglas, estos agentes comprenden las complejidades del lenguaje humano, lo que genera interacciones más fluidas y empáticas.
Una empresa de telecomunicaciones podría implementar flujos de trabajo con agentes para resolver rápidamente y de manera autónoma cuestiones relacionadas con la facturación o solucionar problemas técnicos, lo que permitiría reducir los tiempos de espera y aumentar la satisfacción del cliente.
Procesamiento de datos: Aceleración de la toma de decisiones
En todas las industrias, la capacidad de procesar y analizar datos rápidamente es una ventaja competitiva. La gestión de procesos con agentes permite a las empresas manejar flujos de trabajo de datos complejos con rapidez y precisión. Los agentes de IA agregan entradas de múltiples fuentes, aplican algoritmos avanzados y generan información procesable en tiempo real.
En el comercio minorista, por ejemplo, comprender el comportamiento del consumidor y las tendencias del mercado es esencial para la toma de decisiones estratégicas. Automatizar estos procesos permite a las empresas mantenerse a la vanguardia y tomar decisiones basadas en datos con confianza.
Desafíos y limitaciones de la gestión de procesos con agentes.
Comprender los desafíos y las limitaciones de la gestión de procesos con agentes, incluida la complejidad de la implementación, los costos iniciales y la seguridad de los datos, puede allanar el camino para una implementación y una adopción más efectivas. Con estrategias proactivas y planificación, las organizaciones estarán en posición de aprovechar todo el potencial de esta tecnología transformadora.
Complejidad de implementación
Implementar la gestión de procesos con agentes puede presentar desafíos significativos, particularmente, debido a su dependencia de agentes de IA capaces de tomar decisiones autónomas y adaptarse. Estos sistemas requieren modelos de IA sofisticados, algoritmos de aprendizaje automático e integración fluida con los procesos de negocio existentes.
Para las empresas con sistemas heredados, lograr este nivel de interoperabilidad puede parecer abrumador. Además, la necesidad de equipos capacitados para configurar, monitorear y mantener estos sistemas añade otra capa de complejidad.
Una plataforma unificada de gestión de procesos con agentes puede aliviar significativamente estos desafíos al ofrecer una solución integral que incluye mecanismos de seguridad y gobernanza de nivel empresarial junto con una orquestación completa e integraciones entre sistemas. Este tipo de plataforma proporciona un entorno seguro y eficiente para que los procesos con agentes prosperen.
Para abordar la complejidad de la implementación, las organizaciones podrían considerar un enfoque por fases, comenzando con programas en entornos controlados para identificar posibles barreras operativas y perfeccionar la estrategia antes de escalarla.
Por ejemplo, una empresa de manufactura podría inicialmente aplicar procesos con agentes a una sola línea de producción antes de expandirse a otras instalaciones. La asociación con vendedores experimentados que ofrecen asistencia técnica integral puede agilizar aún más la transición, además de proporcionar una experiencia valiosa y garantizar un proceso de integración más fluido.
Costos iniciales y asignación de recursos
La inversión necesaria para crear un sistema de gestión de procesos con agentes puede ser un obstáculo sin una solución de plataforma unificada. Desarrollar e implementar sistemas con agentes implica gastos relacionados con plataformas de IA, modelos de base, preparación de datos, integraciones y entrenamiento continuo del sistema. Asignar recursos internos, tanto financieros como humanos, es un factor importante para el cual hay que prepararse.
Las organizaciones pueden optimizar su inversión mediante la priorización de casos de uso de alto impacto en los que las capacidades con agentes brinden el mayor valor. Por ejemplo, una institución financiera podría implementar procesos con agentes en la detección de fraudes primero, donde el retorno de la inversión es inmediato debido a la reducción de pérdidas. Utilizar plataformas escalables que crezcan con las necesidades de la organización garantiza la rentabilidad a lo largo del tiempo.
Preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos
Los sistemas con agentes necesitan muchos datos para permitir la toma de decisiones en tiempo real. Eso significa que la seguridad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones de privacidad son preocupaciones importantes. En industrias que manejan grandes cantidades de información confidencial, como los servicios financieros y la atención médica, el uso de agentes de IA y LLM introduce nuevas vulnerabilidades.
Para abordar estas preocupaciones, las organizaciones deben priorizar plataformas con funciones sólidas de privacidad, seguridad y gobernanza de IA. Más allá del cifrado, los controles de acceso y la supervisión en tiempo real, las soluciones de nivel empresarial permiten el enmascaramiento de datos y protegen la privacidad de los datos con automatización nativa de la nube, mientras cumplen con el RGPD y los principios de privacidad de datos, y utilizan almacenamiento en la nube solo para lo esencial.
Equilibrio entre la supervisión humana y la autonomía
Si bien la gestión de procesos con agentes reduce la necesidad de intervención humana, encontrar el equilibrio adecuado entre autonomía y supervisión no es sencillo. La dependencia excesiva de la toma de decisiones impulsada por IA sin una supervisión humana adecuada puede tener consecuencias no deseadas, especialmente en escenarios que requieren un criterio ético o una comprensión subjetiva.
Las organizaciones pueden superar esta limitación mediante la implementación de sistemas híbridos que combinen las fortalezas de los agentes de IA con la supervisión humana. Establecer protocolos claros de escalamiento garantiza que las decisiones sensibles o críticas sean revisadas por expertos humanos cuando sea necesario. Por ejemplo, un agente de IA que maneja quejas de clientes se puede programar para que transfiera los casos sensibles a un representante humano. Este enfoque mejora la confianza en los sistemas con agentes y minimiza los riesgos asociados con las operaciones completamente autónomas.
Funciones clave que se recomienda buscar en una plataforma de gestión de procesos con agentes.
Debido al mercado de rápido movimiento para las soluciones con agentes, además de evaluar las funciones y las capacidades principales, las organizaciones deben validar todas las afirmaciones de los productos y centrarse en seleccionar un proveedor de gestión de procesos con agentes con un registro comprobado.
Orquestación del flujo de trabajo: en el núcleo de la gestión de procesos con agentes se encuentra la integración y la coordinación de agentes de IA. La orquestación del flujo de trabajo es el proceso esencial de alinear y gestionar todos los componentes (como datos, sistemas y tareas) y acciones dentro de un flujo de trabajo con agentes.
Las sólidas herramientas de orquestación de flujos de trabajo son la base de una automatización de procesos con agentes efectiva, que permite a las organizaciones diseñar y gestionar procesos complejos que integran diferentes tecnologías y sistemas.
Toma de decisiones impulsada por IA: la toma de decisiones impulsada por IA es el eje de la gestión de procesos con agentes. Las plataformas equipadas con capacidades avanzadas de IA, como algoritmos de ML y NLP, permiten a los agentes autónomos analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones fundamentadas en tiempo real.
Capacidades de integración: la integración fluida con pilas de tecnología existentes, incluidos los sistemas ERP, las plataformas CRM y las herramientas basadas en la nube, permite a los agentes de IA acceder y procesar datos de múltiples fuentes y crear un ecosistema unificado para las operaciones empresariales.
Escalabilidad: para apoyar el crecimiento y la creciente complejidad, es un requisito clave contar con una escalabilidad que permita agregar nuevos flujos de trabajo, agentes de IA y entradas de datos sin comprometer el rendimiento.
Supervisión en tiempo real y adaptabilidad: la capacidad de registrar el rendimiento de los flujos de trabajo con agentes y hacer ajustes según sea necesario también son componentes centrales de las soluciones de gestión de procesos con agentes. Junto con la adaptabilidad, esto garantiza que las acciones de los agentes de IA reflejen las nuevas entradas, las prioridades operativas o los escenarios inesperados.
Funciones de seguridad sólidas: debido a que los sistemas con agentes procesan datos confidenciales, las funciones de seguridad sólidas son innegociables. Priorice las plataformas con cifrado de datos, controles de acceso y cumplimiento de regulaciones internacionales, como RGPD o HIPAA, que son especialmente importantes para las empresas globales que manejan transferencias internacionales de datos. Estas medidas brindan protección contra vulneraciones de datos y alinean la plataforma con las estrategias de gestión de riesgos de la organización.
El futuro de la gestión de procesos con agentes.
A medida que las organizaciones buscan mayor adaptabilidad y eficiencia, la gestión de procesos con agentes está lista para redefinir cómo las empresas manejan flujos de trabajo complejos. Impulsada por los avances continuos en IA y aprendizaje automático, la automatización con agentes ya está elevando la eficiencia operativa, optimizando la toma de decisiones y reduciendo la dependencia de la intervención humana en las operaciones empresariales.
Los agentes de IA están liderando esta transformación e impulsando la expansión de la automatización tradicional, como la RPA, a la automatización con agentes. La automatización que aprovecha agentes de IA hace que la ejecución de procesos esté orientada a objetivos en lugar de estar impulsada por los pasos del proceso. Estos flujos de trabajo con agentes pueden manejar datos no estructurados, adaptarse a escenarios imprevistos y mejorar continuamente a través del aprendizaje iterativo. Las organizaciones dependerán cada vez más de la automatización con agentes para seguir siendo competitivas.
El futuro de la gestión de procesos con agentes promete una integración más profunda entre la IA con agentes y la computación de borde. Procesar datos más cerca de su origen reduce la latencia y mejora la capacidad de respuesta de los sistemas con agentes.
En logística, por ejemplo, la computación de borde permite la optimización de rutas en tiempo real al procesar datos directamente desde los vehículos de entrega, lo que permite a los agentes de IA ajustar las rutas de entrega sobre la marcha según las condiciones del tráfico o las solicitudes de entrega de último minuto. Esta sinergia es particularmente valiosa en industrias en las que las decisiones en fracciones de segundo tienen impactos significativos.
Estos avances transformarán fundamentalmente las operaciones empresariales. Las organizaciones irán más allá de los flujos de trabajo estáticos para adoptar procesos dinámicos impulsados por IA que se adapten a las condiciones del mercado.
A medida que estas tendencias se desarrollan, las empresas deben prepararse para enfrentar desafíos, como la seguridad de los datos, el uso ético de la inteligencia artificial y la complejidad de la implementación. Sin embargo, las posibles recompensas (mayor escalabilidad, mejor toma de decisiones y adaptabilidad sin igual) hacen de la gestión de procesos con agentes una fuerza transformadora para el futuro del trabajo.
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