Cada día, las organizaciones se están viendo obligadas a transformarse, implementando modelos novedosos de IA, las cuales atraviesan una evolución, desde su desarrollo y ejecución.
Algunos de estos modelos de IA evolucionan en cuatro fases distintas: automatización robótica de procesos (RPA), automatización cognitiva, asistentes digitales o inteligentes, y los agentes impulsados por IA generativa (GenAI).
Y cada una de estas, representa un salto significativo en automatización, inteligencia artificial y uso de datos, permitiendo que las empresas operen en pro de obtener mayor eficiencia y aceleración de sus resultados.
En la fase 1, la Automatización Robótica de Procesos (RPA) implica el uso de bots para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas que tradicionalmente realizaban los humanos. Estas tareas suelen incluir ingreso de datos, procesamiento de transacciones y manipulaciones simples de datos.
Estos suelen caracterizarse por hacer tareas repetitivas, reducir errores humanos, ahorrar costo, aumentar la eficiencia operativa y, sobretodo, mejorar tiempos en procesos en donde el usuario puede realizar otras actividades.
En la fase 2, la Automatización Cognitiva es la que manda la parada. Esta representa un avance significativo en la automatización de procesos al aprovechar inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la adaptabilidad y la toma de decisiones.
Su implementación va más allá de la automatización basada en reglas al interpretar datos no estructurados, como correos electrónicos, documentos e imágenes, y aprender continuamente a partir de datos históricos y nuevos para adaptarse al feedback.
Es especialmente efectivo en tareas predictivas, como la previsión de demanda, para las cuales analiza patrones pasados, estacionalidad, promociones y condiciones económicas, guiando decisiones empresariales sobre planificación de producción, gestión de inventario y asignación de recursos.
Al entrenarse continuamente con nuevos datos, estos sistemas mejoran con el tiempo, ofreciendo pronósticos más precisos y apoyando procesos más complejos con un nivel más alto de autonomía.
Este enfoque lleva a estrategias comerciales más informadas y a la capacidad de adaptarse con mayor flexibilidad a los cambios del mercado, elevando la eficiencia y precisión de diversas operaciones empresariales.
En la fase 3, se imponen los asistentes digitales o inteligentes, como el resultado de unificar RPA y automatización cognitiva, integrándolos en flujos de trabajo más una capa de IA.
Estos asistentes inteligentes pueden manejar tareas más complejas, tomar decisiones basadas en reglas definidas y brindar apoyo en diversos procesos empresariales.
Por su capacidad, estos suelen ser usados como: chatbots inteligentes que ofrecen soporte 24/7 y resuelven consultas comunes; agentes vituales automatizados para la incorporación de empleados (verificación de documentos, programación de inducciones); para automatización de tareas rutinarias como restablecimiento de contraseñas y diagnósticos del sistema; y más, muchísimo más.
Para la fase 4, surgen los agentes de IA impulsados por GenAI (los más usados hoy en día). Estos agentes no solo automatizan y optimizan procesos, sino que también generan nuevo contenido, ideas y soluciones, tomando decisiones independientes con mínima supervisión humana.
Al aprovechar la automatización avanzada, flujos de trabajo y plataformas low-code/no-code, las organizaciones pueden desarrollar agentes de IA que generen resultados acelerados en diversas funciones empresariales, desde centros de contacto hasta marketing y recursos humanos.
Su autonomía mejorada les permite adaptarse a entornos cambiantes y proporcionar un soporte inteligente, transformando las operaciones y redefiniendo la colaboración humano-máquina.
Y aunque sabemos que la IA aplicada a las organizaciones va en crecimiento y evolución constante, la evolución de los modelo actuales, desde RPA hasta asistentes digitales y ahora agentes impulsados por GenAI, representa un camino notable de avance tecnológico.
Por esto, podemos afirmar que cada fase ha traído mejoras significativas en eficiencia, toma de decisiones y funcionamiento empresarial, ya que a medida que seguimos adoptando e innovando con IA, el futuro promete transformar radicalmente cómo operan los negocios y logran sus objetivos.
De esto, esperamos que en el futuro, los conocimientos y eficiencias obtenidos en cada una de estas etapas, impulsen una mayor innovación y excelencia operativa, de modo que los sistemas permanezcan a la vanguardia del avance tecnológico y generación de valor empresarial.
Comprendiendo y aprovechando las capacidades de cada fase, las empresas pueden navegar mejor el complejo panorama de la automatización y la IA, manteniéndose competitivas y orientadas hacia el futuro.
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