Automatización de Flujos de Trabajo con IA: 5 Mejores Prácticas y Ejemplos Sencillos

Los flujos de trabajo habilitados por IA pueden aprender de los patrones de datos y decisiones previas para automatizar procesos de decisión repetitivos, gestionar flujos de datos y proporcionar análisis en tiempo real. Durante la planificación, los equipos a menudo utilizan un diagrama de flujo de decisiones para trazar los caminos condicionales que la IA seguirá según distintas entradas o desencadenantes.

La IA es una gran herramienta si las preguntas son algo predecibles y las respuestas ya se conocen. En la práctica, esto significa utilizar la IA para realizar tareas sencillas o moderadamente complejas que de otro modo debería hacer un humano, o para hacer sugerencias sobre qué debería hacer una persona en cada situación determinada. 

¿Por qué necesitas la automatización de flujos de trabajo con IA?

El uso de la IA en flujos de trabajo es el futuro de la automatización de operaciones. Lo que antes realizaba una persona ahora puede hacerlo una IA bien entrenada, dejando el trabajo más complejo, creativo e innovador para los miembros de tu equipo de proyectos. 

Aunque esto pueda sonar intimidante, cuando se implementa de manera efectiva, existen muchos beneficios de aprovechar los flujos de trabajo automatizados en diversas industrias. 

• Reduce tareas repetitivas: La IA en la automatización de flujos de trabajo permite a las personas evitar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, así pueden centrarse en cuestiones que requieren toma de decisiones complejas e innovación (es decir, aquellos aspectos que la IA no puede procesar o crear). La IA se encarga del trabajo que de otro modo consumiría tiempo y energía necesarios para tareas estratégicas más importantes. Esto también reduce los costes de ejecutar tareas repetitivas.
• Aumenta la precisión: Los flujos de trabajo impulsados por IA también pueden ayudar a incrementar la precisión en la automatización de procesos al seguir reglas predefinidas y aportar información basada en datos, reduciendo el riesgo de errores humanos en tareas rutinarias. El procesamiento con IA está en auge, especialmente en áreas intensivas en datos como finanzas, salud y atención al cliente, donde la precisión es esencial para evitar reprocesos. 
• Escalar procesos: Siempre que las entradas sean algo consistentes (fácil de entender para un modelo de lenguaje), los flujos de trabajo con IA pueden complementar el esfuerzo humano, permitiendo que las operaciones escalen de forma eficiente. Por ejemplo, las ventanillas de autoservicio pueden usar IA para tomar pedidos y enviarlos al restaurante, reduciendo los tiempos de espera y permitiendo que los empleados se concentren en preparar la comida en vez de tomar órdenes. 
• Mejora la planificación y el diseño de proyectos: La IA puede utilizarse para analizar datos históricos, predecir demandas de recursos y procesar grandes volúmenes de datos como insumos. En la etapa de implementación, los gestores y analistas de negocio pueden diseñar resultados de proyectos y procesos empresariales que utilicen IA para ofrecer capacidad operativa y servicios a gran escala. 
• Incrementa la adaptabilidad: Incluso después de entrenar a la IA para realizar la tarea deseada, aún puedes actualizarla fácilmente para que se adapte según evolucionen tus procesos. Lo que requeriría tiempo de capacitación para una persona, puede actualizarse en cuestión de minutos en un flujo de trabajo automatizado por IA. Algunos ejemplos son la introducción de una nueva política en tu servicio de atención al cliente o la incorporación de nuevos productos en el menú para los pedidos de los clientes. 

Consejo experto

Siempre que abordo una tarea compleja que requiere repetición, considero cómo la IA podría ayudarme, e incluso a veces mantengo una conversación con ChatGPT sobre el problema que enfrento para ver de qué sería capaz. ¡Siempre puedes preguntarle a la IA cómo abordar el problema que tienes para ver si te puede ayudar!

Ejemplos de flujos de trabajo con IA

Ahora que la IA se ha adoptado en múltiples sectores y casos de uso, existen ejemplos realmente sorprendentes y visibles de flujos de trabajo con IA en la gestión de proyectos con los que podemos interactuar. 

Flujos de trabajo de soporte automatizados con IA

Empresas como Zendesk, Atlassian y HubSpot han permitido a sus clientes utilizar chatbots potenciados con IA e IA conversacional para automatizar los flujos de trabajo de soporte al cliente.

Estos chatbots gestionan solicitudes comunes de los clientes, como la administración de cuentas o la resolución de problemas técnicos, analizando las preguntas entrantes y respondiendo con información relevante o dirigiendo a los usuarios a los recursos apropiados. 

Esto reduce los tiempos de espera de los clientes y minimiza la carga de trabajo de los agentes humanos, quienes pueden entonces dedicar su tiempo a preguntas y necesidades más complejas de los clientes. Al recopilar y analizar los datos de los chats, la IA mejora continuamente sus respuestas y potencia la experiencia del cliente. 

Mantenimiento Predictivo Automatizado por IA en la Manufactura

General Electric (GE) utiliza la automatización de flujos de trabajo con IA para el mantenimiento predictivo en su maquinaria industrial. Los sensores recopilan datos de las máquinas y los modelos de IA analizan estos datos para predecir fallos en los equipos antes de que ocurran. 

Los flujos de trabajo automatizados (una función que suele estar disponible en software de gestión de proyectos de instalaciones) luego programan tareas de mantenimiento y solicitan las piezas necesarias, asegurando que los técnicos y recursos estén disponibles. Esto reduce el tiempo de inactividad, aumenta la vida útil de los equipos y minimiza los costos de mantenimiento.

Procesamiento de Facturas Automatizado por IA en Finanzas

Los departamentos de cuentas por pagar en empresas como IBM han adoptado la automatización con IA para agilizar el procesamiento de sus facturas. En estos flujos de trabajo, el software de automatización de facturas puede utilizar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer datos de las facturas, mientras que los algoritmos de IA emparejan esta información con órdenes de compra y contratos.

Una vez verificada la información, el sistema inicia el pago y actualiza automáticamente los registros contables. Las excepciones y discrepancias se señalan para la revisión humana. Esta automatización ha acelerado los procesos de aprobación de facturas, minimizado errores y reducido las cargas administrativas de los equipos financieros.

Encuentra más ejemplos de flujos de trabajo aquí.

Desventajas de los Flujos de Trabajo con IA

Hay algunos aspectos a tener en cuenta a la hora de diseñar flujos de trabajo automatizados con IA que podrían considerarse desventajas en algunas organizaciones e industrias. 

• Costos de implementación: Configurar flujos de trabajo con IA a menudo requiere una inversión inicial significativa en personal calificado, infraestructura, software y capacitación. Las organizaciones más pequeñas con presupuestos limitados pueden encontrar estos costos prohibitivos. Sin embargo, cada vez más empresas y proveedores de software de gestión de flujos de trabajo están incorporando funciones de IA en sus herramientas existentes, así que busca funcionalidades de automatización con IA en tus herramientas de automatización de procesos actuales. 
• Gestión deficiente de excepciones: Los flujos de trabajo con IA pueden tener dificultades con casos límite o situaciones inusuales que no siguen patrones predecibles. Por ejemplo, si una queja de un cliente se sale de los parámetros típicos que un chatbot de IA está programado para manejar, el sistema podría malinterpretar el problema o dar consejos irrelevantes. Necesitas la intervención de personas para asegurar que las excepciones se gestionen correctamente y para adaptar y optimizar el flujo de trabajo para casos futuros.
• Percepción de que la IA es impersonal: Las respuestas de IA pueden carecer de empatía y matices necesarios en situaciones delicadas. Esto es especialmente notorio en la atención al cliente, donde los mensajes automatizados pueden parecer robóticos o distantes, dejando insatisfechos a los clientes o, en el peor de los casos, enfurecidos por tratar con IA. El equilibrio entre la automatización y el toque humano es delicado al diseñar flujos de trabajo automatizados con IA.
• Preocupaciones sobre seguridad y privacidad: Muchas organizaciones empresariales manejan datos e información sensible que no pueden compartirse con herramientas habilitadas para IA. Puede que tengas restricciones sobre el uso de IA en la automatización de flujos de trabajo empresariales en tu organización. Si consideras implementar IA en tu empresa, consulta con los expertos en seguridad y asuntos legales y busca entornos privados de modelos de IA que puedan ofrecer las funciones que necesitas mientras mantienen tus datos seguros. 
• Cuestiones de sesgo y ética: Los modelos de IA pueden, sin querer, reforzar los sesgos presentes en los conjuntos de datos de entrenamiento, lo que lleva a decisiones injustas o discriminatorias. Estos sesgos pueden afectar la contratación, la atención al cliente y otros flujos de trabajo si no se gestionan cuidadosamente. Por esta razón, también debes ser cauteloso con las tareas que pides a una IA, especialmente en cuestiones de RRHH o relacionadas con personas. 
• Reacciones del personal ante la posible pérdida de empleo: A medida que la automatización se hace cargo de tareas repetitivas, algunos empleados pueden temer ser desplazados o experimentar redundancia, lo que genera reubicaciones laborales. Gestionar este cambio requiere ofrecer oportunidades proactivas para que los empleados se capaciten para nuevos puestos que estén alineados con las necesidades de la organización y las limitaciones de los flujos de trabajo automatizados por IA. 

Herramientas de flujos de trabajo con IA

Si ya estás listo para empezar a utilizar la IA para ayudar a automatizar tus flujos de trabajo, el primer paso es comprender el flujo de trabajo antes de la IA. 

Una vez que estés familiarizado con la diagramación de flujos de trabajo, es momento de considerar cómo la IA puede apoyar la automatización del flujo de trabajo, eliminando pasos manuales y, de forma efectiva, delegándolos a un asistente de IA.

Además, las siguientes plataformas de IA generativa pueden ayudarte a automatizar tus flujos de trabajo:

• ChatGPT de OpenAI
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Claude de Anthropic

Si no terminas utilizando ninguna de las herramientas anteriores, seguramente usarás funciones potenciadas con IA desde un software de automatización de flujos de trabajo. Al considerar cómo un software de automatización de flujos de trabajo con IA puede ayudarte, busca tareas repetitivas que impliquen preguntas y respuestas o la obtención de datos para llegar a un resultado o solución predecible; estas son excelentes candidatas para incluir la IA en la automatización de tus flujos de trabajo. 

Mejores prácticas para flujos de trabajo con IA

Agregar IA a los esfuerzos de automatización puede parecer una tarea abrumadora, pero aquí tienes algunos consejos y trucos que deberían ayudarte a comenzar sin adelantarte demasiado. 

Prueba estos consejos al implementar IA en tus flujos de trabajo: 

1. Comienza en pequeño, simplemente realiza el experimento: Inicia tus esfuerzos de implementación de IA tratando de automatizar un flujo de trabajo pequeño y no crítico. Existen muchas opciones de aplicaciones sin código/código bajo para ayudarte a empezar. Empieza con una función de IA en una aplicación de flujo de trabajo que ya utilices y progresa desde ahí. Además, supervisa tus experimentos con herramientas de automatización de IA. La IA todavía necesita supervisión e intervención humana, así que no la dejes operar sin control.
2. Apunta a áreas de alto impacto: Prioriza los flujos de trabajo que ofrezcan el mayor retorno de tu inversión de tiempo y tecnología. Considera tareas repetitivas que sean consumidoras de tiempo o propensas a errores humanos. Automatizar estas áreas con IA traerá beneficios inmediatos y creará un fuerte argumento para invertir aún más en IA cuando todo marche bien.
3. Empieza con datos limpios: Los modelos de IA solo son tan buenos como los datos de entrenamiento y las fuentes de datos, así que cuando empieces, hazlo donde los datos sean limpios y consistentes para evitar errores en el procesamiento y reducir la cantidad de excepciones que la IA debe escalar a un humano.
4. Diseña con la seguridad y el cumplimiento en mente: Reúne a tu abogado y a tu equipo de seguridad y haz que se involucren en la implementación de herramientas de IA antes de comprometerte completamente. Ten muy en cuenta las normativas de privacidad de datos que se aplican tanto a ti como a tus clientes y construye flujos de trabajo que se adhieran a estos requisitos. 
5. Invierte en formación y gestión del cambio: Apoya a los empleados proporcionando formación sobre los nuevos flujos de trabajo y aclarando cómo la IA mejorará sus roles en lugar de restarles importancia. Un plan reflexivo de gestión del cambio ayudará a enfrentar las inevitables preocupaciones sobre la pérdida de empleo y, con suerte, facilitará la adopción de la tecnología de IA.

Tendencias Futuras en la Automatización de Flujos de Trabajo con IA

Como sucede con cualquier otra tecnología disruptiva, la IA ha llegado para quedarse. Si miramos atrás, 2024 fue un año que comenzó con videos extraños de Will Smith comiendo espaguetis y terminó con capacidades de IA que algunos apenas podían imaginar.

También fue un año en el que muchas herramientas de gestión de proyectos desarrollaron funciones de IA para ayudar a agilizar tareas tediosas como crear notas de reuniones, resumir documentos y generar listas de verificaciones a partir de títulos de tareas.

Es probable que 2025 sea el año en que veremos más integraciones entre herramientas de flujo de trabajo para proyectos y modelos predictivos de IA, ya que estos últimos están aumentando exponencialmente sus capacidades. Así, de la misma manera que un iPhone puede usar ChatGPT para identificar objetos vistos a través de la cámara, las herramientas se conectarán con las grandes compañías de IA para intercambiar información y ayudar a optimizar el trabajo de los equipos.

No te sorprendas si ves una versión Beta de una herramienta de flujo de trabajo de bajo contacto. Una en la que las personas involucradas en un proyecto proporcionan entradas muy específicas para alimentar a una IA que gestionará todo el proceso.

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