Automatización de Flujos de Trabajo con IA: 5 Mejores Prácticas y Ejemplos Simples
A medida que el mundo evoluciona para adoptar nuevas tecnologías y cambiar más rápido que nunca, la presión para ofrecer resultados de alta calidad de manera rápida y eficiente puede plantear un desafío único.
Los flujos de trabajo con IA pueden ayudarnos a gestionar operaciones y brindar servicios mejor que antes. En este artículo, te mostraré cómo la automatización de flujos de trabajo con IA puede optimizar la entrega de proyectos y las operaciones, con el objetivo de inspirarte a considerar el uso de la IA en tus esfuerzos de automatización de flujos de trabajo.
¿Qué es la automatización de flujos de trabajo con IA?
La automatización de flujos de trabajo con IA es el uso de IA generativa en flujos de trabajo para automatizar y optimizar elementos específicos del trabajo. Esto implica integrar la inteligencia artificial en los procesos empresariales estándar para agilizar las operaciones y reducir tareas manuales repetitivas.
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Los flujos de trabajo habilitados con IA pueden aprender de los patrones de datos y de decisiones previas para automatizar procesos de toma de decisiones repetitivas, 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 mapear los caminos condicionales que la IA seguirá según diferentes entradas o desencadenantes.
La IA es una gran herramienta si las preguntas son algo predecibles y las respuestas se conocen. En la práctica, esto significa utilizar la IA para realizar tareas sencillas o moderadamente complejas que de otro modo debería realizar una persona, o para hacer sugerencias sobre lo que una persona debería hacer en una situación determinada.
¿Por qué necesitas la automatización de flujos de trabajo con IA?
El uso de IA en flujos de trabajo es el futuro de la automatización de operaciones. Lo que antes hacía una persona, ahora lo puede hacer una IA bien entrenada, dejando el trabajo más complejo, creativo e innovador para que lo realicen los miembros de tu equipo de proyecto.
Aunque esto puede 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 que las personas eviten tareas repetitivas que consumen tiempo y puedan enfocarse en aquello que requiere toma de decisiones complejas e innovación (es decir, en lo que la IA no puede procesar o crear). La IA realiza el trabajo que de otra manera quitaría tiempo y energía a 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 mejorar la precisión en la automatización de procesos al seguir reglas predefinidas y conocimientos basados en datos, reduciendo el riesgo de errores humanos en tareas rutinarias. El procesamiento con IA está en aumento, especialmente en campos con grandes volúmenes de datos como finanzas, salud y atención al cliente, donde la precisión es esencial para evitar reprocesos.
- Escala procesos: Siempre que los datos de entrada sean algo consistentes (fácil de entender para un modelo de lenguaje), los flujos de trabajo con IA pueden complementar el esfuerzo humano, permitiendo escalar las operaciones de forma adecuada. Por ejemplo, las ventanillas de autoservicio pueden usar IA para tomar pedidos y enviarlos al restaurante, reduciendo el tiempo de espera y permitiendo que los empleados se concentren en cocinar en lugar de tomar pedidos.
- Mejora la planificación y el diseño de proyectos: La IA se puede utilizar para ayudar a analizar datos históricos, predecir la demanda de recursos y procesar grandes cantidades de datos como entradas. En la fase de implementación, los directores de proyectos y analistas de negocio pueden diseñar resultados de proyecto y procesos empresariales que utilicen IA para ofrecer capacidad operativa y servicio a gran escala.
- Incrementa la adaptabilidad: Incluso después de que la IA haya sido entrenada para realizar la tarea que necesitas, aún puedes actualizarla fácilmente para garantizar que se adapte mientras tus procesos cambian. Lo que requeriría formación específica para humanos puede actualizarse en minutos en un flujo de trabajo automatizado con IA. Ejemplos incluyen la introducción de una nueva política en tus operaciones de atención al cliente o la adición de nuevos productos al menú para que los clientes los pidan.
Ejemplos de flujos de trabajo con IA
Ahora que la IA se ha adoptado en múltiples industrias y casos de uso, existen ejemplos realmente increíbles y visibles de flujos de trabajo con IA en la gestión de proyectos con los que todos podemos interactuar.
Flujos de trabajo de soporte automatizado con IA
Empresas como Zendesk, Atlassian y HubSpot han permitido a sus clientes utilizar chatbots impulsados por IA y soluciones de IA conversacional para automatizar los flujos de trabajo de soporte al cliente.
Estos chatbots gestionan solicitudes habituales 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 los agentes humanos, quienes pueden dedicar su tiempo a cuestiones más complejas y necesidades específicas del cliente. Al recopilar y analizar datos del chat, la IA mejora continuamente sus respuestas y potencia la experiencia del cliente.
Mantenimiento Predictivo Automatizado por IA en Manufactura
General Electric (GE) utiliza la automatización de flujos de trabajo mediante IA para el mantenimiento predictivo en su maquinaria industrial. Los sensores recopilan datos de las máquinas y los modelos de IA analizan esa información 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) entonces 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 del equipo y minimiza los costos de mantenimiento.
Procesamiento Automatizado de Facturas 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 facturas. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) extrae datos de las facturas y los algoritmos de IA comparan esta información con órdenes de compra y contratos.
Una vez verificada la información, el sistema inicia el pago y actualiza los registros contables automáticamente. Las excepciones y discrepancias se marcan para su revisión humana. Esta automatización ha acelerado los procesos de aprobación de facturas, minimizado errores y reducido la carga administrativa de los equipos de finanzas.
Encuentra más ejemplos de flujos de trabajo aquí.
Desventajas de los Flujos de Trabajo con IA
Hay algunos aspectos a tener en cuenta al diseñar flujos de trabajo automatizados por IA que pueden considerarse desventajas en algunas organizaciones e industrias.
- Costos de implementación: Configurar flujos de trabajo con IA suele requerir una inversión inicial significativa en personal calificado, infraestructura, software y capacitación. Las organizaciones 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, así que busca la funcionalidad de automatización con IA en tus actuales herramientas de automatización de procesos.
- Pobre gestión de excepciones: Los flujos de trabajo con IA pueden tener dificultades ante casos atípicos o situaciones inusuales que no siguen patrones predecibles. Por ejemplo, si una queja de cliente está fuera de las entradas típicas que un chatbot de IA está programado para gestionar, el sistema puede malinterpretar el problema o dar consejos irrelevantes. Es necesario que los humanos intervengan para garantizar una gestión adecuada de las excepciones y también para adaptar y optimizar el flujo de trabajo ante casos futuros.
- Percepción de que la IA es impersonal: Las respuestas de IA pueden carecer de la empatía y matices necesarios en situaciones delicadas. Esto es especialmente notorio en el servicio al cliente, donde los mensajes automatizados pueden percibirse como robóticos o distantes, dejando insatisfechos a los clientes o, en el peor de los casos, enfadados al tratar con IA. Encontrar el equilibrio entre la automatización y el contacto humano es una tarea delicada al diseñar flujos de trabajo automatizados por IA.
- Preocupaciones sobre seguridad y privacidad: Muchas organizaciones empresariales manejan datos e información sensibles que no pueden compartirse con herramientas habilitadas por IA. Puede que estés limitado en cuanto a lo que te permiten utilizar IA cuando se trata de la automatización de flujos de trabajo empresariales en tu organización. Si estás considerando implementar IA en tu empresa, consulta con tus expertos en seguridad y asuntos legales y busca entornos privados de modelos de IA que puedan proporcionar las funcionalidades que necesitas sin poner en riesgo tus datos.
- Sesgo y cuestiones éticas: Los modelos de IA pueden, inadvertidamente, reforzar los sesgos presentes en los conjuntos de datos de entrenamiento, lo que puede derivar en decisiones injustas o discriminatorias. Estos sesgos pueden impactar en la contratación, el servicio al cliente y otros flujos de trabajo si no se gestionan cuidadosamente. Por ello, también hay que tener cuidado con las tareas que se asignan a la IA, especialmente en cuestiones de RRHH o relacionadas con personas.
- Reacciones de empleados ante la posible sustitución laboral: A medida que la automatización asume tareas repetitivas, algunos empleados pueden temer ser reemplazados o experimentar redundancia, lo que lleva a desplazamientos en la fuerza laboral. Gestionar este cambio requiere ofrecer oportunidades proactivas para que los empleados se capaciten en nuevos y diferentes puestos 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 estás listo para comenzar el camino de usar la IA para ayudar a automatizar tu flujo de trabajo, el primer paso es comprender el flujo de trabajo antes de la IA.
Una vez que te familiarices con el diagramado de flujos de trabajo, es momento de considerar cómo la IA puede apoyar la automatización de flujos de trabajo, eliminando pasos manuales del proceso y delegándolos eficazmente 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 usando alguna de las herramientas mencionadas, probablemente utilices funciones potenciadas por IA de software de automatización de flujos de trabajo para esto. Al considerar cómo puede ayudarte un software de automatización de flujos con IA, busca tareas repetitivas que impliquen preguntas y respuestas o recuperación de datos para obtener un resultado o solución predecible; estos son excelentes candidatos para incluir IA en la automatización de tus flujos de trabajo.
Buenas prácticas para flujos de trabajo con IA
Agregar IA a tus esfuerzos de automatización puede parecer una tarea abrumadora, pero aquí tienes algunos consejos y trucos que deberían ayudarte a empezar sin adelantarte demasiado.
Prueba estos consejos al implementar IA en tus flujos de trabajo:
- Empieza en pequeño, solo haz el experimento: Comienza tus esfuerzos de implementación de IA intentando automatizar un flujo de trabajo pequeño y no crítico. Existen muchas opciones de aplicaciones sin código o de bajo código para comenzar. Empieza con una función de IA en una aplicación de flujo de trabajo que ya utilices y sigue desde ahí. Además, supervisa tus experimentos con herramientas de automatización de flujos de trabajo con IA. La IA aún requiere supervisión e intervención humana, así que no la dejes funcionar sin control.
- Apunta a áreas de alto impacto: Prioriza los flujos de trabajo que ofrezcan el mayor retorno de inversión de tiempo y tecnología. Ten en cuenta tareas repetitivas que resulten largas o propensas a errores humanos. Automatizar estas áreas con IA aportará beneficios inmediatos y además creará un fuerte argumento para invertir más en IA si el resultado es positivo.
- Comienza con datos limpios: Los modelos de IA solo son tan buenos como su entrenamiento y fuentes de datos, así que cuando vayas a comenzar, hazlo donde los datos sean limpios y consistentes para evitar errores en el procesamiento de la IA y reducir la cantidad de excepciones que la IA deba escalar a una persona.
- Diseña pensando en la seguridad y el cumplimiento: Consulta con tus responsables legales y de seguridad para que se involucren en la implementación de las herramientas de IA antes de lanzarte por completo. Ten en cuenta las regulaciones de privacidad de datos que aplican tanto a ti como a tus clientes, y construye flujos de trabajo que cumplan estos requisitos.
- Invierte en formación y gestión del cambio: Apoya a los empleados brindando formación sobre los nuevos flujos de trabajo y aclarando cómo la IA mejorará sus roles en lugar de restarles valor. Un plan de gestión de cambio reflexivo ayudará con las inevitables preocupaciones sobre la sustitución de empleos y, con suerte, facilitará la adopción de la tecnología de IA.
Tendencias futuras en la automatización de flujos de trabajo con IA
Como cualquier otra tecnología disruptiva, la IA está aquí para quedarse. Si miramos hacia atrás en 2024, fue un año que comenzó con videos extraños de Will Smith comiendo espaguetis y terminó con capacidades de IA que pocos 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 actas de reuniones, resumir documentos y elaborar listas de comprobación a partir de los títulos de las tareas.
Probablemente 2025 será el año donde veamos más integraciones entre las herramientas de flujo de trabajo para proyectos y modelos predictivos de IA, ya que estos últimos están aumentando exponencialmente sus capacidades. Así como un iPhone puede usar ChatGPT para identificar objetos vistos a través de la cámara, las herramientas se van a integrar con las grandes empresas de IA para intercambiar información y ayudar a simplificar el trabajo de los equipos.
No te sorprendas si ves una versión Beta de una herramienta de flujo de trabajo de bajo contacto, donde los participantes de un proyecto solo aportan información específica para alimentar a una IA que gestionará todo el proceso.
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