La IA en la automatización de procesos de negocio: lo esencial que debe saber

Menos tiempo, menos esfuerzo y menos costes: estos son los pilares de la empresa moderna. Las organizaciones buscan constantemente hacer más con menos. Y es precisamente ahí donde entra en juego la inteligencia artificial.

Pero ¿qué ocurre cuando se combina la automatización de procesos de negocio (BPA) con la inteligencia artificial (IA)? Puede esperar operaciones optimizadas, menos tareas manuales, un menor riesgo de error humano, incluso en tareas complejas, y decisiones más rápidas y mejor fundamentadas. Sin embargo, también existen posibles escollos que conviene conocer.

En este artículo analizamos cómo la IA está transformando el funcionamiento de las empresas, dónde resulta más útil y a qué deben prestar atención las empresas de cualquier tamaño. También repasamos algunas de las tendencias más prometedoras en las que apoyarse para construir la estrategia de automatización inteligente adecuada.

Comprender la automatización de procesos de negocio con IA

La automatización de procesos de negocio con IA (AI BPA) se apoya en las tecnologías de inteligencia artificial para automatizar tareas recurrentes y optimizar las operaciones.

Combinar la IA con la automatización tradicional ayuda a las empresas a trabajar de forma más inteligente. Reduce las tareas repetitivas, limita los errores y facilita la toma de decisiones basada en datos. Pensemos en la atención al cliente: los chatbots basados en IA pueden gestionar las consultas habituales, lo que permite a los equipos centrarse en los problemas más complejos que realmente requieren intervención humana. En finanzas, la IA puede analizar rápidamente grandes volúmenes de datos para detectar patrones de fraude e identificar transacciones sospechosas con más rapidez que los métodos manuales.

Componentes clave de la automatización de procesos con IA

Aprendizaje automático (ML)

Esta tecnología utiliza algoritmos para analizar patrones en los datos, aprender de ellos y hacer predicciones. La idea es que los sistemas de ML mejoran automáticamente con la experiencia, sin necesidad de programación explícita.

En la empresa, el ML y la IA permiten prever y optimizar los costes operativos y las cadenas de suministro mediante la previsión de la demanda, personalizar los contenidos de marketing en función del comportamiento anterior y automatizar la detección de fraudes en las transacciones financieras mediante el análisis de patrones y datos.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a las máquinas comprender e interpretar el lenguaje humano, e interactuar con él de forma pertinente y eficaz. Así, las interacciones entre personas y ordenadores se vuelven más fluidas e intuitivas.

Se utiliza en el desarrollo de soluciones de automatización de procesos con IA para:

• el análisis de sentimiento en los comentarios de los clientes y las publicaciones en redes sociales;
• la optimización de los procesos de negocio relacionados con documentos, como contratos o facturas;
• la mejora de las funciones de búsqueda, al permitir a los usuarios formular sus consultas en lenguaje natural.

Además, el procesamiento del lenguaje natural es una tecnología esencial para la automatización de la atención al cliente.

Automatización robótica de procesos (RPA)

La RPA, o automatización robótica de procesos, utiliza bots de software para encargarse de tareas repetitivas y basadas en reglas que normalmente se realizan a mano. Estos bots imitan la forma en que las personas interactúan con las herramientas digitales (hacen clic, escriben texto, mueven archivos), pero más rápido y sin errores.

Análisis de datos

El análisis de datos consiste en utilizar herramientas y métodos para procesar, interpretar y visualizar grandes volúmenes de datos. Los análisis y las conclusiones resultantes ayudan a las empresas a tomar decisiones fundamentadas, optimizar sus operaciones, completar tareas complejas ahorrando recursos y anticipar tendencias.

Estas tecnologías de IA también desempeñan un papel decisivo en el análisis predictivo y en la reducción de los costes operativos.

Juntas, todas estas tecnologías forman un ecosistema potente, capaz de llevar la automatización inteligente a todas las áreas de la empresa: desde la atención al cliente y el marketing hasta las operaciones y las decisiones estratégicas.

La automatización de procesos de negocio con IA en su máxima expresión: las áreas de mayor impacto

Tras casi dos años de entusiasmo por la IA generativa, las empresas están superando la euforia inicial y se centran en lo esencial: utilizar esta tecnología de forma específica para generar valor. Así, el 71 % de las empresas experimenta con la IA generativa o amplía su uso.

Además, el 67 % de los responsables de decisiones sobre IA afirma que su empresa prevé aumentar su inversión en IA generativa durante el próximo año.

¿En qué áreas centrarse para sacar el máximo partido a la automatización de procesos de negocio con IA?

Gestión y análisis de datos

La IA desempeña un papel decisivo en la transformación de los procesos de negocio a partir de los datos. La automatización con IA puede revolucionar muchas tareas, desde la introducción de datos hasta la generación de análisis en tiempo real.

Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden «filtrar» los datos de los clientes para detectar hábitos de compra, prever la demanda y optimizar la gestión de datos.

Descubra cómo nuestros desarrolladores low-code diseñaron una herramienta de facturación en Retool para controlar la complejidad de la gestión jerárquica de licencias. La solución aporta una mejor gestión de los datos, informes automatizados y funcionalidades de panel. Más información sobre este caso de éxito.

Cómo la automatización de procesos de negocio con IA facilita la gestión de datos:

• Elimina automáticamente los duplicados y garantiza la calidad de los datos.
• Los sistemas de automatización impulsados por IA pueden analizar los datos históricos para prever las tendencias y el comportamiento de los clientes.
• Procesa grandes volúmenes de datos en segundos y ofrece conclusiones accionables.

Además, la IA aplicada a la automatización da a las empresas acceso a análisis de datos muy potentes. En lugar de limitarse a recopilar cifras, la IA puede explorar enormes cantidades de información, detectar patrones, hacer predicciones e incluso proponer mejoras para las operaciones diarias.

Atención al cliente

Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA han transformado la atención al cliente al ofrecer respuestas más rápidas y precisas a las consultas. Responden al instante y satisfacen así las expectativas del 82 % de los consumidores que quieren que sus consultas se resuelvan de inmediato.

Estos sistemas de automatización de procesos con IA reducen la necesidad de intervención humana y optimizan los procesos gracias a un soporte fluido disponible 24/7. Gartner prevé que, para 2025, el 80 % de los equipos de soporte utilizará IA generativa para aumentar la productividad de los agentes y mejorar la experiencia del cliente.

Cómo la automatización de procesos con IA apoya la atención al cliente:

• Al implantar chatbots de IA, las empresas atienden las consultas de los clientes al instante y reducen los tiempos de respuesta.
• La IA aprende de los datos de los clientes para ofrecer un soporte personalizado y anticiparse a sus necesidades.
• La automatización de las tareas habituales permite a las empresas reducir los costes de su servicio de atención al cliente.

Ventas y marketing

La automatización con IA ayuda a las empresas a optimizar sus estrategias comerciales y de marketing. Permite a los equipos adaptar la experiencia del cliente a distintos públicos, encargarse de tareas habituales como el seguimiento de leads y aprovechar los datos de los clientes para que las campañas sean más eficaces.

Cómo la IA apoya las ventas y el marketing:

• Prioriza los leads según su probabilidad de conversión y ayuda a los equipos comerciales a centrarse en las oportunidades de mayor valor.
• La IA adapta los mensajes de marketing al comportamiento y las preferencias de cada cliente.
• Desde el envío de correos de seguimiento hasta la gestión de campañas en redes sociales, la IA reduce el trabajo manual y permite a los equipos centrarse en la estrategia.

Para saber más sobre cómo Akveo desarrolló soluciones de automatización de la generación de leads para una firma de capital riesgo, lea este caso de éxito.

Automatización de flujos de trabajo y tareas

Transformar los flujos de trabajo diarios suele cambiar la forma en que colaboran los equipos. Los empleados encuentran nuevas maneras de resolver problemas y de ser creativos. Dedicar menos tiempo a tareas monótonas y repetitivas deja más espacio para lo esencial: generar nuevas ideas, mejorar los procesos y avanzar hacia los objetivos a largo plazo. De hecho, el 72 % de los empleados considera que la IA aporta valor añadido a sus procesos de trabajo.

Cómo la IA apoya la automatización de la empresa:

• Un software de automatización con IA puede encaminar documentos y solicitudes de aprobación, y eliminar así los cuellos de botella en procesos como las compras o la gestión de contratos.
• Ayuda a asignar las tareas según la disponibilidad y las competencias de los empleados, lo que mejora el aprovechamiento de los recursos.
• El seguimiento del avance en tiempo real permite cumplir los plazos; si algo se desvía, los responsables pueden detectarlo pronto e intervenir antes de que surja un problema mayor.

Además, la automatización de procesos con IA agiliza las tareas repetitivas y rutinarias, lo que permite a los empleados dedicarse a actividades creativas y de alto valor añadido. Por ejemplo, la IA puede encargarse de la introducción de datos, procesar facturas o responder a las consultas de los clientes mediante un chatbot.

El desarrollo low-code para una automatización rápida de los procesos

¿Cómo pueden las empresas crear aplicaciones a medida sin conocimientos técnicos profundos? Las plataformas de desarrollo low-code lo hacen posible, ya que permiten diseñar soluciones adaptadas de forma rápida y eficiente.

Estas plataformas permiten a los equipos desarrollar aplicaciones con muy poco código, o incluso sin él. Son una opción de primer nivel para crear rápidamente soluciones de automatización adaptadas a las necesidades específicas de su empresa.

Cómo la automatización de procesos con IA y el low-code mejoran la eficiencia:

• Desarrollar más rápido: en lugar de esperar meses, los equipos pueden poner aplicaciones en marcha en solo unas semanas, lo que acelera todos los proyectos.
• Reducir costes: estas herramientas limitan la necesidad de un desarrollo costoso y hacen que los proyectos sean más asequibles.
• Adaptarse con facilidad: los flujos de trabajo y las aplicaciones pueden evolucionar con las necesidades sin tener que reconstruirlo todo desde cero.

La combinación del desarrollo low-code y las capacidades de la inteligencia artificial permite a las empresas innovar más rápido y automatizar sus procesos, incluso con recursos técnicos limitados. Gracias a las soluciones low-code/no-code, las empresas también pueden implicar en la automatización a sus empleados sin perfil técnico, lo que aumenta la agilidad y reduce la dependencia del departamento de TI.

La IA en la automatización empresarial: ¿cuáles son los riesgos?

Las herramientas más inteligentes ya están transformando en profundidad la forma de trabajar de las empresas, pero incluso los equipos más eficaces suelen toparse con obstáculos al integrar nuevas tecnologías en sus procesos. Algunos de los mayores retos son menos visibles, como garantizar el buen funcionamiento de los sistemas o alinearlos con los objetivos generales de la empresa.

Implantar nuevos sistemas no siempre es sencillo. Algunos equipos todavía están en la fase de exploración, mientras que otros simplemente carecen del tiempo o los recursos para dedicarse a ello por completo. Estas dificultades son normales, pero demuestran que el cambio no se produce de la noche a la mañana.

Aun así, optimizar los flujos de trabajo puede resultar muy rentable: libera tiempo y ayuda a los empleados a centrarse en lo que hace avanzar a la empresa. No obstante, también hay que conocer sus inconvenientes. Estos son algunos retos habituales que las empresas deben tener en cuenta.

Pérdida de empleos

Uno de los riesgos más debatidos de la automatización con IA es la posible desaparición de empleos. Alrededor del 60 % de los empleos podría verse afectado por la IA, y a algunos trabajadores les preocupa. La encuesta mundial anual de PwC a trabajadores muestra que el 30 % teme que su puesto sea sustituido por la tecnología en los próximos años.

Aspectos a tener en cuenta:

Impacto en los puestos menos cualificados

Los puestos en sectores como la fabricación, la logística y la atención al cliente están especialmente expuestos a la automatización, lo que genera incertidumbre entre los trabajadores.

Aparición de nuevos roles

Aunque la IA puede reducir algunas tareas, también ofrece a los empleados la posibilidad de centrarse en actividades de mayor valor añadido. Forrester prevé que, para 2030, solo el 1,5 % de los empleos desaparecerá a causa de la IA generativa, mientras que el 6,9 % se transformará.

Qué pueden hacer las empresas:

Los directivos deben explicar abiertamente qué cambia y por qué: así se genera confianza y se mantiene la motivación. Una forma de acompañar a los equipos en esta transición es ofrecer formación que les ayude a ampliar sus competencias y a ganar seguridad con las nuevas herramientas.

Sesgos y cuestiones éticas

Los sistemas de IA solo son tan buenos como los datos con los que se han entrenado. Un modelo de IA entrenado con datos «malos» puede perpetuar, e incluso amplificar, los sesgos en la toma de decisiones. Los problemas pueden surgir sobre todo en la contratación, la concesión de créditos y la atención al cliente, donde hay mucho en juego y la equidad es esencial.

Conviene reflexionar sobre algunos puntos:

• Si la información en la que se basan las decisiones ya está sesgada, los resultados pueden ser injustos, sobre todo cuando se trata de decidir a quién se contrata.
• Algunos sistemas son tan complejos que resulta difícil explicar cómo se toman las decisiones. Esto complica determinar quién es responsable cuando algo sale mal.

Qué pueden hacer las empresas:

Las empresas deben optar por modelos de IA transparentes y supervisar cuidadosamente sus datos de entrenamiento para limitar el riesgo de sesgo.

Preocupaciones relacionadas con la seguridad de los datos

La IA puede ser vulnerable a los ciberataques: los atacantes pueden intentar alterar los procesos automatizados o manipular las bases de las decisiones en su propio beneficio.

• Fugas de datos: los sistemas de IA suelen procesar enormes cantidades de datos sensibles, lo que los convierte en objetivos prioritarios para los atacantes.
• Manipulación de modelos: los atacantes pueden intentar manipular los modelos de IA para falsear los resultados de la empresa o comprometer la integridad del sistema.

Qué pueden hacer las empresas para garantizar la seguridad de los datos:

Las empresas deben apostar por medidas de ciberseguridad sólidas, como la actualización periódica de los sistemas y la supervisión continua de las actividades sospechosas, para adelantarse a las posibles amenazas.

Falta de experiencia y de visión para la automatización de procesos con IA

Para aprovechar al máximo la automatización, las empresas necesitan un plan claro y alineado con sus objetivos. Sin embargo, en la práctica muchos equipos se lanzan sin una estrategia sólida ni los conocimientos suficientes.

Sin un rumbo claro, las iniciativas pueden fracasar: se implantan herramientas sin una finalidad real que no escalan como se esperaba. Sin la experiencia necesaria, es fácil acabar con soluciones que parecen buenas sobre el papel pero no resuelven los problemas reales.

Qué pueden hacer las empresas:

Se recomienda invertir en formación en IA, definir una estrategia clara de automatización de procesos con IA y empezar por proyectos pequeños y escalables.

¿Qué futuro le espera a la IA en la automatización de procesos de negocio?

La automatización de procesos de negocio es uno de los grandes retos de las empresas que quieren seguir siendo competitivas en una economía digital en rápida evolución. Ya existen numerosas soluciones avanzadas de automatización de procesos con IA. ¿Significa esto que las herramientas de IA han alcanzado su madurez? En absoluto. El progreso tecnológico continúa, y la automatización con IA no ha hecho más que despegar.

Veamos con más detalle las tendencias que están dando forma al futuro de la automatización con IA.

Hiperautomatización

La IA es el motor de la hiperautomatización. Este concepto busca automatizar de principio a fin no solo tareas sencillas, sino también procesos de negocio y flujos de trabajo complejos en su totalidad. Las empresas ya no se limitarán a automatizar tareas aisladas, un enfoque a menudo poco práctico y poco eficaz. En su lugar, combinarán la IA, la automatización robótica de procesos y las plataformas low-code para automatizar cadenas completas en todos los departamentos de la empresa.

Automatización personalizada para una mayor satisfacción del cliente

La automatización no se traslada de una empresa a otra con un simple copiar y pegar. Las herramientas se adaptan de forma dinámica y ajustan los flujos de trabajo para responder con precisión a cada situación. Así, clientes con necesidades distintas pueden recibir automáticamente respuestas, pasos de onboarding o soporte personalizados. Esta forma de trabajar más inteligente agiliza las operaciones y mejora notablemente la experiencia del cliente.

Democratización de la automatización

Las plataformas de automatización de procesos con IA fáciles de usar, basadas en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, permiten incluso a usuarios sin perfil técnico automatizar parte de su trabajo sin ayuda del departamento de TI. Esta tendencia, impulsada sobre todo por la creciente popularidad del low-code, acelerará enormemente la innovación en las empresas.

Procesos de autorreparación

Los sistemas de automatización tradicionales dependen en gran medida de la intervención humana. Cuando un proceso complejo no se ejecuta correctamente, los especialistas de TI (o a veces los citizen developers) tienen que actualizarlo. En cambio, los sistemas de automatización inteligente de procesos supervisan los flujos de trabajo automatizados, detectan los errores y los corrigen de forma autónoma, sin intervención humana.

En otras palabras, la automatización de procesos y la gestión de procesos de negocio con IA son cada vez más «autónomas». Las herramientas de aprendizaje automático y de IA aprenden de los procesos en curso y optimizan los flujos de trabajo para lograr una mayor eficiencia operativa.

Integración del IoT y el edge computing

En sectores como la fabricación, la logística y la energía, los dispositivos conectados ya proporcionan datos en tiempo real que permiten tomar decisiones mejor fundamentadas. Esta información es esencial: ofrece a los sistemas de automatización exactamente los datos necesarios para garantizar un funcionamiento fluido, detectar los problemas cuanto antes y mejorar continuamente las operaciones diarias.

Los sistemas automatizados tomarán decisiones en tiempo real directamente en el borde («edge»), es decir, lo más cerca posible de la fuente de los datos.

Ética y gobernanza

La automatización empresarial con IA es cada vez más inteligente. En este contexto, las empresas necesitan marcos sólidos que garanticen que sus sistemas de automatización funcionen de forma transparente, eviten los sesgos, cumplan la normativa y sean explicables en todo momento.

Conclusión

La tecnología adecuada es solo una parte del éxito de un proyecto de IA. Igual de importante es implicar a las personas y los procesos adecuados. Lo esencial es equilibrar los avances tecnológicos con la supervisión humana, la planificación estratégica y los principios éticos.

Si desea implantar tecnologías de automatización de procesos basadas en IA en su empresa, Akveo puede acompañarle. Nuestro equipo ofrece servicios de automatización de procesos de negocio, como la automatización de flujos de trabajo, el desarrollo low-code y la automatización robótica de procesos, para ayudarle a sacar el máximo partido de la transformación digital limitando los riesgos.

¡Preparemos juntos el futuro de su empresa!