La empresa autónoma con APA
Internet y el comercio electrónico fueron innovaciones disruptivas en la evolución de los negocios, que cambiaron los modelos empresariales y la entrega de valor. Del mismo modo, la empresa autónoma representa un cambio revolucionario que modifica la forma en que se toman y ejecutan las decisiones empresariales.
La distinción entre las empresas que experimentan con la automatización y las que adoptan plenamente la autonomía es significativa. Muchas empresas automatizan entre el 10% y el 30% de los procesos; una empresa autónoma funciona con más del 50% de los procesos ejecutándose de forma independiente, y hasta el 80 % del trabajo automatizado en general.
Esto ocurre al aplicar la automatización de procesos con agentes (APA) y la toma de decisiones impulsada por IA para ejecutar procesos comerciales centrales con intervención humana mínima.
APA puede coordinar y ejecutar procesos empresariales complejos y de larga duración de principio a fin a través de sistemas tradicionalmente aislados, como ERP, CRM, SCM y finanzas. Utiliza agentes de IA inteligentes que pueden pensar, tomar decisiones y actuar por su cuenta para alcanzar objetivos.
Estos agentes de IA trabajan juntos sin problemas, superando las barreras entre datos, sistemas y departamentos, y dan sentido a la información a medida que llega, como los comentarios de los clientes, los cambios en el mercado o los datos operativos, y utilizan con rapidez la nueva información para tomar decisiones y dar los siguientes pasos.
Es importante señalar que una empresa autónoma no elimina el trabajo humano, sino que lo redefine. Los empleados pasan de gestionar tareas repetitivas a supervisar sistemas impulsados por IA, tomar decisiones estratégicas y desarrollar nuevos modelos de negocio, enfocándose en la creatividad y el crecimiento estratégico.
La evolución de la automatización empresarial
Desde la automatización básica hasta la empresa autónoma, el camino desde la agilización de tareas repetitivas hasta la conducción autónoma de flujos de trabajo complejos sigue una clara trayectoria acorde con los grandes avances tecnológicos. Las herramientas de automatización evolucionaron junto con desarrollos tecnológicos más amplios, lo que incluye SaaS, la nube y la IA empresarial.
De RPA a APA
La automatización de procesos con agentes actual tiene sus raíces en la automatización robótica de procesos (RPA). La RPA puede gestionar procesos estructurados con una eficacia notable. Sin embargo, su alcance es limitado. La RPA tiene dificultades con los datos no estructurados y carece de las capacidades cognitivas necesarias para la toma de decisiones y la resolución de problemas.
La llegada de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático permitió a los sistemas de automatización aprender de los datos, adaptarse a nuevas situaciones y hacer predicciones y tomar decisiones informadas. Esto también hizo posible la automatización de procesos que dependen de datos no estructurados. De esta manera, la automatización inteligente podría superar las limitaciones de la RPA tradicional.
La minería de procesos también desempeñó un rol fundamental al aportar visibilidad sobre la ejecución real de los procesos en comparación con los flujos de trabajo supuestos, identificar oportunidades de automatización al revelar cuellos de botella en los procesos y permitir una optimización continua de los procesos basada en datos de rendimiento reales.
Sin embargo, los enfoques de automatización tradicionales a menudo conducían a sistemas aislados, en los que se automatizaban tareas aisladas sin tener en cuenta el contexto empresarial más amplio. Esto creó ineficiencias y cuellos de botella, lo que limitó la escalabilidad y la integración.
La automatización de procesos con agentes supera estas limitaciones. Rompe los silos y ofrece un enfoque coherente e integrado de la automatización en todos los sistemas y funciones empresariales.
Para ilustrar el proceso que va de la RPA a la empresa autónoma, veamos una cronología de las tecnologías de automatización de los procesos de negocio:
- La automatización robótica de procesos (RPA) representa la fase inicial, que se enfoca en automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas, generalmente dentro de departamentos específicos.
- La automatización inteligente es la integración de la IA y el aprendizaje automático con RPA para automatizar procesos más complejos, lo que incluye datos no estructurados y que requieren capacidades cognitivas.
- La automatización de procesos con agentes (APA) es la fase actual, donde más del 50% de los procesos operan de manera autónoma, impulsados por agentes de IA e integración de sistemas sin interrupciones.
Los avances tecnológicos permiten la transición hacia la empresa autónoma.
La automatización de procesos con agentes marca un punto de inflexión crítico. Reúne múltiples avances tecnológicos con herramientas de automatización para ofrecer funciones revolucionarias que potencian los flujos de trabajo autónomos:
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP): el NLP permite que los sistemas de automatización comprendan y generen el lenguaje humano, lo cual es clave para procesar documentos, correos electrónicos y conversaciones. El NLP también facilita que los humanos colaboren con automatizaciones utilizando lenguaje natural.
- Gráficos de conocimiento y tecnologías semánticas: crean representaciones estructuradas del conocimiento empresarial, permiten razonar a través de fuentes de información y facilitan la comprensión contextual de los procesos empresariales.
- Modelos de lenguaje extenso (LLM): aportan capacidades de razonamiento generalizado a las automatizaciones, que es lo que potencia la capacidad de manejar situaciones novedosas desconocidas en los datos de capacitación. Los LLM también simplifican la creación de automatizaciones y permiten el desarrollo utilizando lenguaje natural.
- Plataformas de bajo código/sin código: amplían el desarrollo de la automatización más allá de los especialistas informáticos y aceleran la implementación de soluciones de automatización. Y lo que es más importante, permiten a los usuarios de la empresa participar en el diseño de las automatizaciones.
- Ecosistemas de API y microservicios: las API, héroes olvidados de la automatización empresarial, permiten establecer conexiones estandarizadas entre sistemas, posibilitan un diseño modular de la automatización que puede reconfigurarse y facilitan la integración de sistemas anteriormente aislados.
- Arquitecturas impulsadas por eventos: esto significa que las automatizaciones pueden responder a eventos empresariales en tiempo real. También permite la coordinación entre varios agentes de IA y admite la ejecución asíncrona de procesos.
- IA con agentes: los agentes de IA y los sistemas con agentes se basan en todas estas tecnologías para aportar autonomía, adaptabilidad y orientación a objetivos a las automatizaciones, de modo que puedan lograr objetivos con más independencia, tomando decisiones sobre cómo alcanzarlos en lugar de limitarse a seguir procedimientos fijos. Esto permite gestionar procesos complejos y variables que sería imposible especificar por completo de antemano.
Todas estas tecnologías contribuyen a la evolución de las automatizaciones, que pasan de imitar las acciones de la interfaz humana a comprender el contexto empresarial, tomar decisiones, emprender acciones y adaptarse a nuevas situaciones, todas características de la verdadera automatización de procesos con agentes, que impulsa la empresa autónoma.
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Componentes centrales de una empresa autónoma
En el centro de una empresa autónoma se encuentra el concepto de automatización de procesos con agentes (APA). La APA es un enfoque innovador para la automatización de los procesos de negocio que emplea agentes de IA para gestionar procesos de principio a fin con mínima intervención humana.
Estos agentes de IA están diseñados para imitar la toma de decisiones humana, lo que les permite navegar por flujos de trabajo complejos y ejecutar tareas de forma autónoma. Al combinar las capacidades de la IA con la acción, estos sistemas pueden procesar datos no estructurados, reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos.
A diferencia de las soluciones de automatización tradicionales, que suelen centrarse en soluciones puntuales verticales, es decir, que abordan tareas aisladas dentro de departamentos específicos, la APA ofrece una integración horizontal. Los agentes de IA funcionan a la perfección en todas las aplicaciones, con lo que se crea un ecosistema empresarial coherente e interconectado.
Este enfoque horizontal erradica las barreras invisibles entre las distintas partes de la organización, y las reorienta hacia objetivos estratégicos comunes, la eficiencia y la productividad.
La orquestación desempeña un papel central en este ámbito, al gestionar múltiples sistemas de automatización y agentes de IA dentro de la empresa autónoma. Implica coordinar y sincronizar distintos procesos y sistemas para que cooperen sin interrupciones. Una orquestación eficaz significa que los agentes de IA pueden comunicarse y colaborar entre distintas plataformas, con lo que se evitan conflictos y redundancias y se optimiza el uso de los recursos.
Colaboración entre trabajadores humanos y sistemas autónomos
En una empresa autónoma, los trabajadores humanos colaboran con los sistemas autónomos aportando la orientación estratégica y el contexto que los agentes de IA necesitan para funcionar con eficacia. Este trabajo en equipo entre trabajadores humanos y automatización con agentes es fundamental para desbloquear la eficiencia y la innovación.
Aunque los agentes de IA son excelentes para gestionar tareas y tomar decisiones basadas en datos, el elemento humano sigue siendo esencial en la supervisión y la resolución creativa de problemas. Los humanos determinan los objetivos y parámetros generales y se aseguran de que los procesos automatizados estén en consonancia con los valores y objetivos de la organización.
Con agentes de IA que se encargan de tareas repetitivas y que requieren mucho manejo de datos, los trabajadores humanos pueden centrarse en áreas que requieren inteligencia emocional, creatividad y pensamiento estratégico. Esta colaboración no supone sustituir a las personas; pretende superar las limitaciones actuales y avanzar hacia una mayor innovación y competitividad.
Además, los trabajadores humanos son la fuente de la verdad para supervisar y perfeccionar el rendimiento de los agentes de IA. Al analizar los resultados y aportar comentarios, pueden mejorar continuamente los sistemas y asegurarse de que se adaptan a las necesidades y los entornos empresariales cambiantes.
Beneficios empresariales de convertirse en una empresa autónoma
Convertirse en una empresa autónoma cambia de forma radical el modo en que las organizaciones utilizan los recursos e impulsan el crecimiento. Adoptar flujos de trabajo autónomos aporta beneficios empresariales polifacéticos, que repercuten en la asignación de presupuestos, la dinámica de la fuerza de trabajo, la precisión operativa y la satisfacción del cliente.
Cambiar el presupuesto de mantenimiento a innovación
Para los directores de información (CIO), esta transformación es especialmente significativa, ya que permite un cambio estratégico en la asignación de presupuestos, que pasa del mantenimiento rutinario a las iniciativas de innovación. Normalmente, una gran parte de los presupuestos de TI se destina a "mantener las luces encendidas", es decir, a mantener los sistemas y la infraestructura existentes.
Con la automatización de procesos con agentes, las empresas pueden disponer de sistemas informáticos autogestionados. Este cambio permite a los CIO invertir en proyectos innovadores que impulsan el crecimiento empresarial, como el desarrollo de nuevos productos, la entrada en nuevos mercados o la mejora de la experiencia del cliente. Como resultado, las organizaciones pueden escalar y pivotar con mayor rapidez, adaptarse a los cambios del mercado y aprovechar nuevas oportunidades de crecimiento sostenido.
Elevar los roles de los empleados para impulsar el crecimiento de los ingresos
Uno de los efectos más significativos de la APA es su capacidad para transformar las tareas manuales repetitivas en funciones de alto valor. Esta transición no solo reduce los costos operativos, sino que impulsa de forma activa el crecimiento de los ingresos. Los empleados pasan a realizar actividades estratégicas que requieren creatividad humana, resolución de problemas y toma de decisiones. Al abordar la innovación y el compromiso con el cliente, la fuerza de trabajo puede utilizar sus habilidades para crear nuevas oportunidades de negocio y mejorar la ventaja competitiva.
Mejorar la precisión, el cumplimiento y la gestión de riesgos
Las empresas autónomas se benefician de mejoras significativas en la precisión, el cumplimiento y la gestión de riesgos. Los sistemas de IA se distinguen por procesar grandes volúmenes de datos, con lo que se reduce la posibilidad de errores que pueden producirse con la manipulación manual. Esta precisión es un impulso para mantener el cumplimiento de las regulaciones y normas de la industria. Además, los agentes de IA pueden programarse para que cumplan incondicionalmente los requisitos normativos y las políticas corporativas.
Y la capacidad de la IA para anticiparse a posibles problemas y aplicar medidas preventivas potencia significativamente la gestión de riesgos. Los análisis basados en IA ofrecen información en tiempo real sobre posibles riesgos, lo que permite una gestión y reducción proactivas. Con un monitoreo continuo y análisis de datos, los sistemas autónomos pueden identificar anomalías y tomar acciones correctivas, lo que garantiza que la empresa opere dentro de los límites legales y éticos.
Mejorar la experiencia del cliente
Los beneficios de convertirse en una empresa autónoma se extienden también a la experiencia del cliente. De hecho, la mejora de la experiencia del cliente es a menudo el factor que impulsa los proyectos iniciales de automatización de procesos con agentes.
La empresa autónoma ofrece un servicio más rápido y consistente a los clientes. Los sistemas de IA pueden procesar las solicitudes de los clientes en tiempo real, ofreciéndoles respuestas y soluciones inmediatas. Esto reduce el tiempo de espera y aumenta la satisfacción del cliente.
Los sistemas automatizados garantizan que la prestación de servicios sea coherente en todos los puntos de contacto, y mantienen los mismos niveles de calidad independientemente del momento o el canal. Esta confianza genera seguridad y fidelidad porque los clientes saben que pueden esperar el mismo servicio rápido y preciso cada vez que interactúan con la empresa.
Ejemplos del mundo real y casos de uso
En el proceso de convertirse en empresas autónomas, las empresas están aprovechando la automatización impulsada por la IA para revolucionar los flujos de trabajo tradicionales y mejorar la eficiencia operativa en todos los ámbitos. Este cambio transformador se ejemplifica con la integración de agentes de IA en procesos operativos críticos, pero también en áreas como ventas y marketing, donde procesos menos estructurados y tradicionalmente dirigidos por humanos utilizan la automatización de procesos con agentes para lograr resultados mejores y más rápidos.
Este cambio se ilustra aún más con estudios de caso del mundo real, donde organizaciones como Petrobras, Boston Children’s Hospital y KeyBank han aprovechado la automatización de procesos con agentes para lograr mejoras notables en eficiencia, precisión y satisfacción del cliente.
Casos de estudio
Petrobras: Una revolución en la gestión de impuestos
Petrobras, una de las principales empresas energéticas de Brasil, aprovechó el poder de la automatización de procesos con agentes para abordar el complejo y cambiante panorama de la gestión de impuestos. Todos los años, Petrobras se enfrenta a la desalentadora tarea de descifrar miles de cambios en el código tributario, un proceso que tradicionalmente requería un esfuerzo manual y tiempo considerables.
Al implementar la APA, Petrobras automatizó el análisis y la aplicación de estos cambios fiscales, lo que permitió a los agentes de IA volver a calcular los impuestos de forma rápida y con una precisión sin precedentes. Esta automatización no solo agilizó el proceso de gestión de impuestos, sino que también supuso un importante ahorro financiero: en tan solo tres semanas, Petrobras ahorró más de USD 100 millones.
"Presentamos nuestros impuestos en tres días. Por primera vez en 15 años, no tuvimos que trabajar el fin de semana para declarar los impuestos”.
Victor Pace, gerente general de Impuestos y Participaciones Gubernamentales, Petrobras
Boston Children’s Hospital: Mejora en la eficiencia de los médicos
El Boston Children's Hospital aprovechó la automatización de procesos con agentes para abordar las cargas administrativas que a menudo pesan sobre los profesionales de la atención médica. Las tareas administrativas complejas previas y posteriores a la visita, como la programación, la facturación y la documentación, pueden consumir hasta un 25% del tiempo del médico, restándoselo a la atención al paciente.
Al implementar la APA, el hospital automatizó estos procesos, que consumían mucho tiempo, y redujo significativamente la carga de trabajo administrativo de los médicos. Esta automatización no solo mejoró la eficiencia operativa, sino que también aumentó el bienestar de los médicos al permitirles dedicar más tiempo y atención a la experiencia del paciente. Como resultado, el Boston Children's Hospital ha experimentado mejoras tanto en la satisfacción del personal como en los resultados de los pacientes, lo que ilustra el impacto positivo de la APA en el sector de la atención médica.
KeyBank: Optimización de las operaciones financieras
KeyBank, una importante institución financiera, utilizó la automatización de procesos con agentes para transformar su eficiencia operativa en toda la organización. Ante el desafío de gestionar numerosos procesos repetitivos y que requieren mucho tiempo, KeyBank implementó la APA para automatizar casi 300 procesos en todos los departamentos.
Estos procesos automatizados abarcan tareas como el procesamiento de transacciones, las verificaciones de cumplimiento y las consultas al Servicio de Atención al Cliente. Al automatizar estos flujos de trabajo, KeyBank no solo mejoró la eficiencia empresarial, sino que también redujo el riesgo de errores humanos y garantizó el cumplimiento de las normas reglamentarias. La implementación de la APA ha permitido que KeyBank opere con mayor fluidez y capacidad de respuesta, ofreciendo un mejor servicio a sus clientes y posicionándose como líder en innovación financiera.
Ventas y marketing
Aunque es posible que las ventas y el marketing no se reconozcan inmediatamente como los principales candidatos para los procesos autónomos, el valor y el impacto de la automatización de procesos con agentes son elevados para estos departamentos.
Por ejemplo, la automatización basada en agentes de IA puede agilizar el proceso de generación de cotizaciones. Por lo general, generar cotizaciones implica recopilar datos de múltiples fuentes, calcular costos, comprobar la exactitud y solicitar aprobaciones, lo que es propenso a retrasos.
Con los sistemas autónomos, los agentes de IA pueden extraer datos relevantes al instante, como especificaciones de productos, precios e información sobre clientes, de todas las bases de datos. Aplican reglas y algoritmos para calcular cotizaciones precisas en tiempo real, lo que garantiza el cumplimiento de las estrategias de precios y las políticas de descuentos.
Esta automatización con agentes acelerará la generación de cotizaciones, aumentará la precisión y la consistencia y reducirá el riesgo de errores costosos. Además, la IA puede ofrecer a los equipos de ventas recomendaciones sobre precios óptimos y oportunidades de descuento, lo que mejora aún más su capacidad para satisfacer las necesidades de los clientes e impulsar el crecimiento de los ingresos.
Y en marketing, los agentes de IA pueden acelerar el proceso de creación y publicación de contenidos. El desarrollo y la distribución de contenidos suelen implicar un gran esfuerzo manual, desde la búsqueda de ideas y la redacción de textos hasta la programación y la publicación en distintas plataformas.
Los agentes de IA agilizan este flujo de trabajo al generar contenidos de alta calidad que resuenan con el público objetivo. Mediante el análisis de datos (preferencias de los consumidores, tendencias de búsqueda y actividad de la competencia), los sistemas de IA pueden sugerir temas relevantes y crear contenidos atractivos adaptados a segmentos de audiencia específicos.
Y los sistemas de IA pueden automatizar el proceso de programación y publicación, y optimizar el tiempo para conseguir la máxima participación en múltiples canales, como las redes sociales, los blogs y las campañas de correo electrónico. Esta automatización no solo acelera el canal de información de contenidos, sino que también mejora la precisión y el alcance.
El elemento humano en una empresa autónoma
La idea de una empresa autónoma puede crear una imagen de desempleo masivo, un concepto erróneo que requiere atención directa. Esta transformación no es un juego de suma cero; es una evolución que beneficia tanto a la organización como a su fuerza de trabajo.
El elemento humano en una empresa autónoma es la colaboración y el crecimiento. Mientras que la IA y la automatización se encargan de las tareas, al mismo tiempo abren caminos para que los empleados se centren en actividades de alto valor.
Ampliación en comparación con reemplazo
El concepto de ampliación frente a sustitución es fundamental para entender lo que significa una empresa autónoma para los seres humanos.
Básicamente, la ampliación se refiere a la mejora de las capacidades humanas con ayuda de la tecnología, lo que permite a las personas realizar tareas de forma más eficiente y eficaz. Esto contrasta con la sustitución, en la que la tecnología asume por completo las tareas tradicionalmente realizadas por humanos, lo que a menudo provoca preocupación por el reemplazo de puestos de trabajo.
En una empresa autónoma, la ampliación consiste en aprovechar la tecnología para potenciar las habilidades humanas, en lugar de dejarlas obsoletas. Por ejemplo, las herramientas basadas en IA pueden gestionar flujos de trabajo repetitivos y con gran cantidad de datos, lo que les permite a los empleados centrarse en actividades estratégicas, creativas e interpersonales que requieren intuición humana e inteligencia emocional. La idea de esta relación entre el ser humano y la tecnología es obtener ganancias en productividad e innovación, lo que permitirá a los empleados dedicar más tiempo a la resolución creativa de problemas y a la toma de decisiones.
La ampliación también se trata de aprendizaje continuo y adaptación. A medida que evoluciona la tecnología, también lo hacen las competencias necesarias para trabajar con ella. Las organizaciones que priorizan la ampliación, además de la capacitación y el desarrollo de habilidades para respaldarla, tienen más probabilidades de contar con una fuerza de trabajo motivada y comprometida, ya que los empleados seguirán siendo valorados e integrales para el éxito de la empresa.
Muchas organizaciones ya han implementado programas de recalificación y mejora de las habilidades para apoyar esta transición. Estos programas son fundamentales para preparar a los empleados para los nuevos roles que generan los sistemas autónomos.
Como un caso en cuestión, SoftBank tiene un enfoque estratégico en mejorar las habilidades de su fuerza laboral para que los empleados estén equipados para maximizar el potencial de la IA. Los programas de capacitación tienen como objetivo ampliar las habilidades de los empleados en áreas como la integración de la IA, el análisis de datos y la automatización de procesos, lo que les permite pasar de tareas rutinarias a funciones de mayor valor añadido. El entusiasmo de la fuerza de trabajo es evidente; un concurso de ideas para utilizar la IA generativa con el fin de mejorar la experiencia de los empleados generó 52 000 propuestas en diez días.
"Nuestro objetivo era inspirar una nueva sensibilidad a través de la experiencia de la tecnología... creamos un estilo y un lugar de trabajo donde los empleados y la tecnología se integran".
Satoshi Kaminagayoshi, vicepresidente de Éxito del Cliente, SoftBank Corp.
Y lo que es más importante, el enfoque de la ampliación también se ajusta a las consideraciones éticas y las expectativas de la sociedad. Al enfocarse en ampliar las capacidades humanas, en lugar de sustituirlas, las empresas autónomas pueden reducir la posible pérdida de puestos de trabajo y contribuir a la estabilidad económica. Esto también se relaciona con la preocupación por la deshumanización del trabajo; la ampliación da valor a la creatividad y el criterio humanos para impulsar los resultados empresariales.
"Ya vemos un cambio en las preferencias de los empleados. Los solicitantes de empleo ahora consideran la adopción de la IA al elegir empleadores. Nadie quiere trabajar en una empresa que se base en procesos manuales obsoletos, ya que no contribuyen al crecimiento profesional. Los empleados quieren carreras, no solo trabajos. Los empleadores también tendrán que reconocer esto y utilizar la IA como una ventaja competitiva que mejore sus operaciones”.
— Mihir Shukla, fundador y director general, Automation Anywhere
Desafíos comunes y cómo superarlos
A medida que las empresas avanzan hacia la autonomía, enfrentarán desafíos. Entre ellos, se destacan como consideraciones críticas la resolución de las deficiencias de capacitación y la gobernanza y supervisión de los sistemas autónomos. Es fundamental garantizar que los procesos impulsados por la IA se ajusten a los valores de la organización y a los requisitos normativos.
Además, las empresas pueden enfrentarse a obstáculos, como la integración de sistemas complejos de IA con la infraestructura existente, lo que a menudo requiere importantes actualizaciones tecnológicas e inversiones. La gestión de datos es otro desafío crítico, ya que las empresas deben garantizar la calidad, seguridad y privacidad de los datos para respaldar las operaciones autónomas. Además, alinear los procesos impulsados por IA con los objetivos y valores organizacionales es esencial para mantener la coherencia y lograr el éxito estratégico.
Consideraciones de gobernanza y supervisión para sistemas autónomos
Establecer marcos sólidos de gobernanza es esencial para mantener el control sobre las operaciones automatizadas, y garantizar la transparencia, la responsabilidad y el cumplimiento ético. Las empresas deben implementar mecanismos de supervisión que incluyan auditorías periódicas, controles de cumplimiento y revisiones éticas para protegerse de posibles riesgos.
Marcos regulatorios
- Elaborar pautas integrales que aborden la privacidad, la seguridad y el uso ético de los datos.
- Garantizar el cumplimiento de las normas legales para proteger los derechos de los usuarios.
- Establecer políticas de recopilación, almacenamiento y uso de datos, con mecanismos para impedir el acceso no autorizado y reducir las ciberamenazas.
Responsabilidad
- Designar a las personas responsables del funcionamiento y los resultados de los sistemas autónomos.
- Realizar auditorías y evaluaciones periódicas para garantizar el cumplimiento de las pautas e identificar áreas de mejora.
Transparencia y explicabilidad
- Aportar una visión clara de los procesos de toma de decisiones de los sistemas autónomos.
- Explicar el funcionamiento de los sistemas, los datos utilizados y la justificación de las decisiones para generar confianza entre las partes interesadas.
Supervisión e intervención humana
- Incorporar mecanismos de intervención humana en casos de falla del sistema o de dilemas éticos.
- Garantizar que el criterio humano siga siendo parte integral de la toma de decisiones, especialmente en situaciones complejas, de alto riesgo o imprevistas.
Superar las carencias de habilidades
Otro desafío importante es resolver las carencias de habilidades en la fuerza de trabajo. A medida que las empresas adoptan tecnologías avanzadas, la demanda de nuevas habilidades aumenta y se acelera, lo que significa que las organizaciones necesitan desarrollar el talento de forma proactiva para prosperar en una empresa autónoma.
Esto implica invertir en programas integrales de capacitación y desarrollo que se centren en la alfabetización digital, la gestión de la IA y el análisis avanzado. Las colaboraciones con instituciones educativas y plataformas de aprendizaje en línea también pueden ayudar a facilitar el aprendizaje continuo y el desarrollo de habilidades para que los empleados estén capacitados para las exigencias de un lugar de trabajo en evolución.
Evaluación y planificación estratégica
- Realizar evaluaciones periódicas de las habilidades basadas en datos para comparar las capacidades actuales con las necesidades futuras.
- Identificar las áreas prioritarias en las que la capacitación tendrá el impacto empresarial más significativo.
- Desarrollar una taxonomía de habilidades que permita tener una visión clara de las capacidades y carencias de la organización.
Rutas de desarrollo personalizadas
- Crear itinerarios de aprendizaje personalizados que se ajusten a las aspiraciones profesionales individuales y a las necesidades de la organización.
- Implementar plataformas de aprendizaje impulsadas por IA que adapten los contenidos en función del progreso individual y los estilos de aprendizaje.
- Equilibrar las habilidades técnicas (ciencia de datos, programación) con las capacidades humanas (pensamiento crítico, criterio ético).
Incentivos y cultura
- Establecer sistemas de recompensa significativos vinculados a la adquisición y aplicación de habilidades.
- Asignar tiempo dedicado al aprendizaje dentro de los horarios de trabajo habituales.
- Fomentar una cultura en la que la mejora continua forme parte de las operaciones cotidianas.
Estrategias de implementación y asociación
- Crear mercados de competencias internos que permitan a los empleados aplicar nuevas capacidades en proyectos interfuncionales.
- Formar alianzas estratégicas con instituciones educativas y proveedores de capacitación especializada.
- Crear equipos híbridos que combinen expertos en el área con especialistas técnicos para acelerar la transferencia de conocimiento.
Medir el progreso y el impacto
- Hacer un seguimiento del desarrollo de las habilidades a través de métricas directamente conectadas con los resultados empresariales.
- Monitorear la eficacia con la que las nuevas capacidades se reflejan en la mejora del rendimiento operativo.
- Evaluar el retorno de la inversión (ROI) de las iniciativas de capacitación mediante el aumento de la productividad y las métricas de innovación.
En última instancia, lo más importante es reconocer que una transición exitosa a una empresa autónoma requiere tanto competencia técnica como las habilidades exclusivamente humanas que complementan la automatización.
Aunque el camino para convertirse en una empresa autónoma presenta desafíos, priorizar la gobernanza e invertir en el desarrollo del talento posicionará a las organizaciones para tener éxito.
El problema de implementar IA en silos
La implementación de la IA en silos verticales, como los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) o de planificación de recursos empresariales (ERP), limita significativamente el potencial de transformación.
Cuando la IA se limita a áreas funcionales específicas, aumenta las barreras existentes a la productividad; la implementación en silos suele provocar una visión fragmentada y una toma de decisiones deficiente, ya que los datos y los procesos permanecen desconectados, aislados dentro de cada departamento. Este enfoque limitado restringe la capacidad de crear estrategias cohesivas para toda la empresa.
A modo de ejemplo, consideremos el impacto de implementar la IA en un sistema CRM para un equipo de ventas. Supongamos que una empresa global con 70 000 empleados, de los cuales el 15% está en ventas, integra la IA para mejorar la eficiencia del CRM. Incluso con suposiciones agresivas (como que la IA aumente el 50% de las tareas relacionadas con CRM y que tres cuartas partes de los vendedores la adopten de forma sistemática para aumentar la productividad en un 25%), el resultado es solo un aumento del 1,7% en la eficiencia del equipo de ventas.
Además, esto se traduce en una mejora de apenas el 0,3% en la eficiencia global de la empresa.
Esta ganancia mínima destaca el impacto limitado de la IA cuando se aplica dentro de un único sistema o función. No aborda los desafíos y las oportunidades operativas más generales que afectan a toda la empresa.
Lamentablemente, las soluciones de IA específicas de cada proveedor a menudo prolongan estos silos en lugar de eliminarlos. Cuando las organizaciones confían en herramientas de IA adaptadas a plataformas o ecosistemas concretos, refuerzan de forma involuntaria la separación entre las distintas áreas funcionales. Este enfoque limita la capacidad de integrar la IA y los procesos autónomos en todos los departamentos.
Para lograr una empresa autónoma, las organizaciones deben aplicar un enfoque integrado que implemente la IA en todos los aspectos del negocio. En lugar de prolongar los silos, las organizaciones deben buscar soluciones de IA que promuevan la integración horizontal y la comunicación fluida entre las distintas unidades de negocio.
Pasos para evolucionar hacia una empresa autónoma
El proceso de convertirse en una empresa autónoma puede describirse como una progresión estructurada a través de etapas clave, en las que las personas y la IA desempeñan distintos roles. Esta evolución requiere una estrategia que integre la tecnología, el cambio organizativo y la colaboración entre las personas y las máquinas.
Etapas de la evolución de la empresa autónoma
Etapa 1: Asistencia inicial de IA liderada por humanos
En esta fase inicial, las organizaciones empiezan por aprovechar las herramientas básicas de IA para apoyar la toma de decisiones humanas. Caracterizada por una supervisión humana significativa, la IA se utiliza en el análisis de datos, el software mejorado y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones. Por ejemplo, los bots de charla del Servicio de Asistencia al Cliente se encargan de consultas sencillas, lo que permite a los agentes humanos ocuparse de cuestiones más complejas. Esta etapa se trata de aprendizaje, experimentación y exploración.
Etapa 2: Colaboración emergente a partir de decisiones aumentadas por IA
En este caso, la IA mejora la toma de decisiones humana aportando información valiosa. Las organizaciones adoptan plataformas de análisis avanzado y herramientas de aprendizaje automático para aumentar los procesos. Por ejemplo, las instituciones financieras utilizan la IA para analizar las tendencias del mercado y sugerir oportunidades de inversión, lo que permite a los analistas tomar decisiones informadas. Esta etapa se centra en herramientas de productividad impulsadas por IA y técnicas intermedias de colaboración con IA.
Etapa 3: Colaboración equilibrada entre humanos e IA
En esta fase, los humanos y la IA colaboran sin interrupciones, compartiendo responsabilidades en la toma de decisiones. Las organizaciones implementan sistemas integrados de IA, análisis predictivo y herramientas de colaboración. En la atención médica, la IA ayuda a los médicos a analizar los datos de los pacientes para recomendar planes de tratamiento personalizados, y los médicos toman las decisiones finales. Esta etapa enfatiza la resolución colaborativa de problemas con IA.
Etapa 4: Colaboración avanzada, liderada por IA con supervisión humana
La IA toma la iniciativa al facilitar información y ejecutar procesos, y depende de la supervisión humana para las decisiones críticas. En la fabricación, la IA gestiona de forma autónoma las líneas de producción, mientras que la supervisión humana garantiza el control de calidad. En esta fase, los sistemas autónomos de IA gestionan operaciones complejas y requieren el desarrollo de estrategias avanzadas de IA.
Etapa 5: Empresa autónoma con operaciones completamente autónomas
En la fase más madura, las operaciones funcionan de forma independiente con plataformas de IA autodidacta y sistemas de toma de decisiones autónomos que gestionan los procesos con una intervención humana mínima. Los humanos se centran en tareas estratégicas y en la gobernanza de la IA. Por ejemplo, un minorista utiliza la IA para gestionar las operaciones de la tienda, lo que libera a los humanos para los procesos en la tienda. Esta etapa requiere experiencia en la gobernanza de la IA y la comprensión de la toma de decisiones autónoma.
Roles de los humanos y la IA en cada etapa
| Etapa | Descripción | Rol de los humanos | Rol de la IA y la automatización de procesos con agentes | |
| 1 | Etapa 1: Liderado por humanos con asistencia de IA | Las herramientas básicas de IA apoyan la toma de decisiones humana. Dirección y supervisión humana significativa. | Lidera la toma de decisiones con IA para el análisis de datos y el apoyo. Explora las capacidades de la IA a través del aprendizaje y la experimentación. | Las herramientas de IA ayudan en el análisis de datos y el apoyo a la toma de decisiones, manejando tareas simples. |
| 2 | Etapa 2: Colaboración y decisiones aumentadas por IA | La IA mejora la toma de decisiones humana. Uso de plataformas de análisis avanzadas y herramientas de aprendizaje automático. | Toma de decisiones informadas basadas en conocimientos de IA, y enfoque en el análisis estratégico y la toma de decisiones. | La IA mejora los procesos al analizar datos y sugerir oportunidades. |
| 3 | Etapa 3: Trabajo en equipo entre humanos e IA | Los humanos comparten la toma de decisiones con sistemas integrados de IA y análisis predictivos. | Trabajan de manera colaborativa con la IA, facilitan las decisiones finales y la supervisión. | La IA ayuda en la toma de decisiones, al analizar datos y recomendar acciones. |
| 4 | Etapa 4: Colaboración avanzada, liderada por IA con supervisión humana | La IA lidera la ejecución de procesos. Supervisión humana para decisiones críticas. | Supervisión de las operaciones dirigidas por IA, a fin de asegurar la calidad y gestionar las excepciones. | La IA gestiona de manera autónoma operaciones complejas, y requiere una intervención humana mínima. |
| 5 | Etapa 5: Empresa autónoma | Las operaciones se ejecutan de forma independiente con plataformas de IA autodidacta. Intervención humana mínima. | Se enfoca en tareas estratégicas y en la gobernanza de la IA, y supervisa los sistemas autónomos. | La IA gestiona los procesos y la toma de decisiones de manera autónoma, aprende y se adapta continuamente. |
Capacidades tecnológicas esenciales en cada etapa
En cada etapa, las organizaciones deben desarrollar las capacidades tecnológicas para apoyar el avance hacia operaciones más autónomas. Inicialmente, las herramientas básicas de automatización bastan para gestionar las tareas repetitivas. A medida que las organizaciones progresan, se necesitan sistemas inteligentes con agentes de IA que permitan la toma de decisiones y la orquestación de procesos en toda la empresa.
En la primera fase, en la que la IA se incorpora para ayudar a las tareas dirigidas por humanos, las necesidades tecnológicas son principalmente de automatización, gestión de datos y análisis para apoyar la toma de decisiones.
- Herramientas básicas de automatización: herramientas de automatización básicas, como RPA, para gestionar tareas repetitivas y agilizar procesos sin ambigüedades.
- Recopilación de datos y sistemas de gestión: sistemas para recopilar, almacenar y gestionar datos de manera eficiente, a fin de garantizar la calidad y accesibilidad de los datos.
- Sistemas de apoyo de decisión: sistemas que ayudan a los humanos a tomar decisiones al facilitar datos e información relevantes.
En la etapa 2, en la que empiezan a surgir flujos de trabajo colaborativos entre humanos e IA, junto con decisiones aumentadas por IA, los requisitos tecnológicos incluyen capacidades de integración y análisis más avanzadas.
- Herramientas avanzadas de análisis: plataformas capaces de realizar análisis de datos complejos para ofrecer una visión más profunda y apoyar la toma de decisiones.
- Modelos de aprendizaje automático: modelos para identificar patrones y tendencias y ofrecer información predictiva para aumentar las decisiones humanas.
- Capacidades de integración: capacidades de integración para conectar sistemas y fuentes de datos diferentes y conseguir un flujo de información sin interrupciones.
En la etapa 3, las tecnologías deben respaldar un entorno operativo compartido en el que la colaboración entre los seres humanos y la IA empiece a ser fluida.
- Sistemas de análisis predictivo e inteligencia artificial: herramientas que permiten la toma de decisiones proactiva y la gestión de riesgos.
- Herramientas colaborativas: plataformas que apoyan la colaboración sin interrupciones entre los seres humanos y la IA, para mejorar el trabajo en equipo y la toma de decisiones compartidas.
- Visualización de datos: herramientas que presentan datos en formatos intuitivos y fáciles de entender para apoyar el análisis colaborativo.
Para progresar hacia una colaboración más avanzada y una ejecución dirigida por IA con supervisión humana (como en la etapa 4), la automatización de procesos con agentes está diseñada para ofrecer la flexibilidad, la integración y la orquestación de IA necesarias.
- Sistemas de IA con agentes: sistemas de IA capaces de tomar decisiones autónomas y ejecutar procesos con mecanismos integrados para la supervisión humana.
- Procesamiento de datos en tiempo real: capacidad para procesar y analizar datos en tiempo real, lo que permite obtener información y respuestas inmediatas.
A partir de aquí, la transición hacia operaciones totalmente autónomas comienza con el desarrollo de la estrategia de IA, la alineación de los objetivos organizativos y las operaciones dirigidas por IA. Esta estrategia debe elaborarse junto con marcos de gobernanza de la IA para establecer una gobernanza sólida que garantice operaciones éticas, conformes y transparentes.
- IA autodidacta: plataformas que aprenden y se adaptan continuamente a entornos cambiantes, lo que optimiza las operaciones autónomas.
- Agentes de IA integrados: agentes de IA que gestionan operaciones complejas y toman decisiones estratégicas con una intervención humana mínima.
Evolución organizacional
La estructura organizacional debe evolucionar en paralelo con la adopción de estas tecnologías.
Esta evolución comienza en la fase inicial, en la que los departamentos suelen funcionar en silos, centrándose sobre todo en tareas específicas con una colaboración limitada entre departamentos. En este punto de partida, la organización explora las capacidades de la IA. Los humanos realizan la mayoría de las tareas, y las herramientas de IA ofrecen apoyo en el análisis de datos y la toma de decisiones.
Con el aumento del intercambio de datos impulsado por la IA y las perspectivas interfuncionales, la colaboración entre departamentos se hace más frecuente, lo que contribuye a eliminar los silos tradicionales y prepara la situación para un enfoque más integrado. Es posible que se formen equipos interfuncionales que trabajen en colaboración con los sistemas de IA para alcanzar objetivos comunes, y que los humanos y la IA compartan responsabilidades en la toma de decisiones.
A medida que la organización evoluciona, adopta la propiedad interfuncional de los procesos, con equipos integrados responsables de supervisar las operaciones dirigidas por IA. Este enfoque garantiza la alineación con los objetivos estratégicos y fomenta una cultura de mejora continua.
A medida que los procesos se vuelven más autónomos, los humanos asumen roles centrados en tareas estratégicas, innovación y gobernanza de la IA, y supervisan los procesos dirigidos por la IA para garantizar la calidad y la alineación estratégica. En el transcurso de este proceso, la relación entre el hombre y la máquina se transforma de manera significativa. Al principio, los humanos se encargan de la mayor parte del trabajo, mientras que la IA se ocupa de las tareas sencillas. A medida que los sistemas se vuelven más sofisticados, los humanos se dedican a monitorear y supervisar procesos autónomos, centrándose en la gobernanza estratégica y la supervisión de políticas.
En última instancia, la organización evoluciona hacia una empresa autónoma caracterizada por la propiedad integrada de los procesos y la asociación sin interrupciones entre los seres humanos y la IA.
Al principio, los departamentos pueden funcionar en silos, pero a medida que se integran los sistemas de IA en toda la empresa, la propiedad de los procesos interfuncionales se convierte en algo esencial. Este cambio fomenta la colaboración y asegura que las soluciones de IA estén alineadas con los objetivos empresariales más generales.
Por dónde empezar y obtener resultados rápidos
Inicie la transformación enfocándose en áreas que puedan obtener resultados rápidos. Es importante obtener el apoyo de todas las partes interesadas y conseguir que perciban su valor, además de establecer plazos realistas para lograr resultados y avanzar a un ritmo más rápido.
Áreas donde las organizaciones podrían obtener resultados rápidos:
Automatización básica de procesos: automatice procesos sencillos y repetitivos que exigen mucho tiempo a los empleados. Esto podría incluir la automatización de la entrada de datos, el procesamiento de facturas o las consultas de rutina de los clientes. Estas tareas suelen generar un rápido aumento de la eficiencia y un ahorro de costos.
Información basada en datos: aproveche la IA para analizar datos existentes y obtener información valiosa que informe la toma de decisiones. Por ejemplo, usar análisis de IA para identificar tendencias en el comportamiento del cliente o el rendimiento operativo puede permitir estrategias más informadas y mejoras inmediatas.
Soporte mejorado para la toma de decisiones: implemente herramientas de IA que ayuden en la toma de decisiones con análisis predictivos y recomendaciones. Esto puede ser especialmente beneficioso en ámbitos como la gestión de la cadena de suministro o las proyecciones financieras, donde la precisión de las predicciones puede suponer mejoras significativas en la eficiencia y la gestión de costos.
Interacciones mejoradas con el cliente: despliegue bots de charla o asistentes con agentes impulsados por IA para manejar procesos comunes de Servicio de Atención al Cliente. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente al ofrecer respuestas rápidas, sino que también permite a los agentes humanos enfocarse en cuestiones más complejas.
Optimización de recursos: utilice la IA para optimizar la asignación de recursos, como la programación de la fuerza de trabajo o la gestión de inventarios, para reducir el desperdicio y mejorar la productividad general.
Desafíos clave y cómo superarlos en cada etapa
| Etapa | Desafíos clave | Estrategias prácticas para superar desafíos | |
| 1 | Etapa 1: Liderado por humanos con asistencia de IA | - Preocupaciones de los empleados sobre la seguridad laboral. | - Facilitar capacitación y educación para desarrollar la alfabetización en IA y demostrar los beneficios de la IA. - Enfocarse en la ampliación, no en el reemplazo: capacitar a los empleados para roles potenciados por la APA. |
| 2 | - Comprensión limitada de las capacidades de la IA. | - Realizar talleres y proyectos piloto para demostrar el potencial de la IA y generar confianza. | |
| 3 | Etapa 2: Colaboración y decisiones aumentadas por IA | - Problemas de calidad y accesibilidad de datos. | - Implementar las políticas de gobernanza de datos para garantizar datos accesibles y de alta calidad. - Utilizar la APA para procesar datos no estructurados y en tiempo real, lo que elimina la necesidad de datos perfectos. |
| 4 | - Integración con sistemas existentes. | - Utilizar soluciones de middleware para facilitar la integración y asegurar un flujo de datos sin interrupciones. | |
| 5 | Etapa 3: Trabajo en equipo entre humanos e IA | - Garantizar una colaboración efectiva entre humanos e IA. | - Fomentar una cultura de colaboración y facilitar herramientas que apoyen el trabajo en equipo y la comunicación. |
| 6 | - Alinear las iniciativas de IA con los objetivos empresariales. | - Establecer objetivos claros e indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el impacto de las iniciativas de IA en los resultados del negocio. | |
| 7 | - Adoptar IA en silos. | - Desplegar la APA como una capa de orquestación a nivel empresarial, no solo como IA en aplicaciones individuales. | |
| 8 | Etapa 4: Colaboración avanzada, liderada por IA con supervisión humana | - Gestionar la gobernanza de la IA y consideraciones éticas. | - Desarrollar marcos integrales de gobernanza de IA y pautas éticas para garantizar el uso responsable de la IA. - Implementar el cumplimiento impulsado por IA y la auditabilidad automatizada con APA. |
| 9 | - Mantener la supervisión humana de los procesos de IA. | - Implementar sistemas de monitoreo y bucles de retroalimentación para asegurar que los procesos de IA se alineen con los valores organizacionales. | |
| 10 | Etapa 5: Empresa autónoma | - Asegurar que los sistemas de IA se mantengan alineados con los objetivos estratégicos. | - Revisar y actualizar con regularidad las estrategias de IA para alinearlas con las condiciones del mercado y los objetivos comerciales cambiantes. |
| 11 | - Abordar los posibles prejuicios en los algoritmos de IA. | - Realizar auditorías periódicas de los sistemas de IA para identificar y reducir los prejuicios, y así garantizar la equidad y la justicia. |
Métricas clave para medir el progreso
Medir el progreso hacia una empresa autónoma debe extenderse más allá de las métricas básicas de eficiencia; requiere un conjunto completo de métricas que capten la naturaleza polifacética de esta transformación. Considere la posibilidad de realizar un seguimiento de las mejoras en la velocidad de toma de decisiones, la integración de procesos y el compromiso de los empleados para calibrar el impacto más amplio de la autonomía.
Preparación organizacional
- Tasa de adopción de la IA: mida el porcentaje de procesos y operaciones que han integrado tecnologías de IA. Las tasas de adopción más altas indican progreso hacia la autonomía.
- Desarrollo de habilidades y capacitación: realice un seguimiento del número de empleados capacitados en habilidades relacionadas con la IA y las tasas de finalización de los programas de capacitación en IA. Esto refleja la disposición de la organización para adoptar la IA.
- Éxito de la gestión de cambios: evalúe la efectividad de las iniciativas de gestión del cambio a través de la retroalimentación de los empleados y los niveles de compromiso en proyectos de inteligencia artificial.
Sofisticación tecnológica
- Integración de los sistemas de IA: evalúe hasta qué punto los sistemas de IA están integrados en diferentes departamentos y funciones. La integración completa significa un avance hacia operaciones sin interrupciones.
- Uso y calidad de los datos: supervise la calidad y el uso de los datos en los procesos de IA. Los datos de alta calidad que se utilizan de manera efectiva en la toma de decisiones son cruciales para la autonomía.
- Tasa de innovación: mida la frecuencia y el impacto de las nuevas innovaciones impulsadas por IA introducidas en la organización.
Capacidad operativa
- Nivel de automatización de procesos: determine el porcentaje de procesos que están total o parcialmente automatizados por IA. Esta métrica ayuda a medir el nivel de autonomía operativa.
- Velocidad y precisión en la toma de decisiones: evalúe cómo la IA impacta en la velocidad y precisión de los procesos de toma de decisiones. Decisiones más rápidas y precisas indican una integración efectiva de la IA.
- Tasa de reducción de errores: supervise la disminución de errores o defectos en las operaciones debido a la intervención de la IA, lo cual demuestra capacidades operativas mejoradas.
Inteligencia colaborativa
- Efectividad de la colaboración humano-IA: mida la eficiencia y efectividad de los esfuerzos colaborativos entre humanos e IA. Las encuestas y evaluaciones de desempeño pueden ofrecer información sobre esta dinámica.
- Uso de conocimientos impulsados por IA: realice un seguimiento de la frecuencia con la que se utilizan los conocimientos generados por IA en la toma de decisiones estratégicas. El uso frecuente indica una dependencia de la IA para decisiones críticas.
Alineación estratégica
- Alineación con los objetivos empresariales: evalúe hasta qué punto las iniciativas de IA se ajustan a los objetivos estratégicos de la organización. Esto asegura que los esfuerzos de IA contribuyan al éxito general del negocio.
- Satisfacción y experiencia del cliente: mida los cambios en la satisfacción y la experiencia de los clientes derivados de las mejoras impulsadas por la IA. Los resultados mejorados del cliente reflejan una implementación exitosa de IA.
La evolución autónoma en comparación con la automatización tradicional
El proceso hacia una empresa autónoma está caracterizado por diferencias significativas tanto en el enfoque como en los resultados en comparación con las implementaciones de automatización tradicionales.
Enfoque
En cuanto al enfoque, la evolución autónoma hace hincapié en la integración holística de la IA en toda la organización. Esto implica crear sistemas interconectados que mejoren la inteligencia operativa global e integren la IA en los procesos de toma de decisiones estratégicas. Incluye un enfoque en la mejora continua y la innovación.
En cambio, la automatización tradicional suele enfocarse a tareas o procesos específicos de forma aislada, con el objetivo de mejorar la eficiencia en áreas discretas sin considerar el contexto organizativo más amplio o la alineación estratégica.
Otra diferencia clave radica en la relación entre los humanos y la tecnología. La evolución autónoma se enfoca en la inteligencia colaborativa, donde la IA aumenta las capacidades humanas. El objetivo es mejorar en órdenes de magnitud la velocidad, la toma de decisiones, la creatividad y la resolución de problemas mediante el apoyo de la IA, a través de una asociación sinérgica entre humanos y máquinas.
En cambio, la automatización tradicional suele tener como objetivo sustituir la fuerza de trabajo humana en tareas repetitivas, y se centra en la reducción de costos y el aumento de la eficiencia. Por lo general, carece de énfasis en mejorar los roles humanos.
Además, la evolución autónoma pretende permitir a las organizaciones responder de forma proactiva y con agilidad y rapidez a las nuevas circunstancias. Esto involucra sistemas de IA que aprenden y se adaptan continuamente a las condiciones cambiantes. En cambio, la automatización tradicional se basa en reglas y procesos predefinidos que permanecen estáticos a menos que se actualicen de forma manual, lo que limita la capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios y puede resultar en operaciones obsoletas o ineficaces.
Resultados
Los resultados de estos enfoques también divergen. La evolución autónoma impulsa la transformación estratégica al alinear las iniciativas de IA con los objetivos empresariales. Esta alineación conduce a mejoras significativas en la innovación, la experiencia del cliente y la ventaja competitiva, y se enfoca en la creación de valor a largo plazo y el crecimiento sostenible.
Por el contrario, la automatización tradicional ofrece principalmente mejoras graduales de la eficiencia, como ahorros de costos y mejoras de la productividad, sin contribuir necesariamente a objetivos estratégicos más amplios o a un cambio transformador.
La evolución autónoma también mejora la capacidad de toma de decisiones al ofrecer información en tiempo real y análisis predictivos. Esto empodera a las organizaciones para tomar decisiones informadas y basadas en datos que impulsan el éxito. Por otro lado, la automatización tradicional agiliza las operaciones al automatizar las tareas de rutina, pero puede no tener un impacto significativo en los procesos de toma de decisiones o en la planificación estratégica.
Y, lo que es más importante, la evolución autónoma fomenta un cambio cultural hacia la innovación, la colaboración y el aprendizaje continuo. Esto fomenta un entorno donde la IA se ve como un socio en el logro de los objetivos organizacionales. La automatización tradicional se enfoca en optimizar los procesos existentes, a menudo sin abordar los cambios culturales u organizativos necesarios para aprovechar al máximo el potencial de la IA.
El proceso comienza con Automation Anywhere
La empresa autónoma no consiste solo en aprovechar la IA; implica reimaginar el tejido mismo de las operaciones y establecer un nuevo estándar para lo que las organizaciones pueden lograr.
En la actualidad, las mayores oportunidades de productividad son los procesos de larga duración y complejidad horizontal que afectan a muchos sistemas y equipos, pero la mayoría de las soluciones de IA se despliegan en silos verticales. La IA que solo funciona dentro de ecosistemas de aplicaciones específicos, como CRM o ERP, añade un valor limitado y aísla aún más las funciones y los procesos.
La automatización de procesos con agentes (APA) hace lo contrario. Conecta todos los sistemas y coordina los agentes de IA en todas las operaciones, lo que crea un efecto de productividad que se extiende.
Automation Anywhere es un pionero en APA, el primero en ofrecer un sistema de automatización de procesos con agentes, automatizando precisamente estos procesos complejos y críticos a gran escala.
Nuestras soluciones facilitan la infraestructura para el camino hacia la autonomía. Y ya ofrece resultados revolucionarios a los clientes que automatizan sin problemas procesos complejos y de larga duración entre departamentos, proveedores y aplicaciones, con lo que la IA se integra en todos los aspectos de las operaciones empresariales.
Inicie el proceso hacia una empresa autónoma. Conéctese con nosotros y observe cómo funciona la automatización de procesos con agentes en tiempo real con una demostración en vivo personalizada.
