En la era digital actual, las empresas buscan constantemente nuevas maneras de aumentar la eficiencia y reducir costos. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) y, en particular, la Inteligencia Artificial Generativa, se han destacado como herramientas clave para llevar la automatización al siguiente nivel.
En este artículo, exploraremos qué es, cómo se relaciona con la Automatización Robótica de Procesos (RPA) y sus costos y beneficios al implementar estas tecnologías.
¿Qué es Inteligencia Artificial Generativa?
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se centra en desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que, en el pasado, requerían inteligencia humana. Estas tareas incluyen el procesamiento de lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y la toma de decisiones. La IA se basa en algoritmos avanzados y grandes volúmenes de datos para imitar capacidades cognitivas humanas.
Por otro lado, la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es un subconjunto de la IA que se enfoca en crear contenido nuevo a partir de datos preexistentes. En lugar de limitarse a tomar decisiones o clasificar información, los modelos generativos, como los modelos de lenguaje de gran escala (por ejemplo, GPT-4), generan texto, imágenes o música nuevos. Esto abre una amplia gama de aplicaciones, desde el diseño de productos hasta la generación automática de contenido publicitario.
Un ejemplo de la aplicación de estas tecnologías fue compartido por SS&C Blueprism (empresa líder en software de automatización robótica de procesos (RPA), que ayuda a las organizaciones a automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia operativa). Se trata del caso de ABANCA, un banco minorista español que transformó su servicio al cliente al integrar soluciones de IA y de IA generativa, incluida GPT-4. Esta combinación les permitió gestionar consultas de clientes con mayor rapidez al automatizar el procesamiento de documentos y la validación de datos, liberando a los empleados para centrarse en tareas más valiosas. Como resultado, ABANCA logró mejorar significativamente la eficiencia operativa, reduciendo los tiempos de respuesta en un 60% y recuperando 1,2 millones de horas de trabajo. Además, la iniciativa permitió a los empleados crear sus propias automatizaciones, lo que mejoró tanto las experiencias de los clientes como de los empleados.
Irrupción de la IA en el mercado de la Automatización
Informes en el mercado aseguran que, en la última década, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una solución de nicho para convertirse en una herramienta estratégica fundamental para las organizaciones. El mercado de IA ha pasado de valer 250 millones de dólares a alcanzar los 5.630 millones de dólares, lo que refleja su creciente adopción a nivel global.
Este cambio también ha transformado el desarrollo de la automatización. Tradicionalmente, la automatización era una tarea altamente técnica, que requería gran experiencia en codificación y conocimientos de ingeniería de software. Hoy en día, las soluciones y herramientas de automatización son mucho más accesibles y fáciles de usar. Como menciona Daniela Cancelo, directora de Servicios Profesionales en ENTA, en una entrevista para RPA Connect, aunque las habilidades técnicas siguen siendo importantes, el verdadero diferencial está en la escucha activa, en la capacidad de entender el negocio y en optimizar los procesos empresariales. El análisis de los flujos de trabajo, la identificación de ineficiencias y el diseño de soluciones de automatización que se alineen con los objetivos empresariales más amplios son ahora las competencias clave para el éxito.
Evolución hacia la Automatización Inteligente: RPA + IA
La Automatización Robótica de Procesos (RPA, por sus siglas en inglés) ha sido un componente esencial en la transformación digital de muchas organizaciones. A través de software que imita acciones humanas repetitivas, RPA ha permitido automatizar tareas rutinarias como la entrada de datos o la facturación. Sin embargo, al combinarse con la inteligencia artificial, esta tecnología evoluciona hacia la «automatización inteligente».
La IA aporta la capacidad de tomar decisiones más complejas, entender lenguaje natural, interpretar documentos y aprender de patrones de datos. Esta integración entre RPA e IA genera lo que llamamos «automatización inteligente», que no solo ejecuta tareas de manera eficiente, sino que también las optimiza y mejora con el tiempo. Las organizaciones que implementan esta combinación disfrutan de una mayor agilidad y capacidad para escalar operaciones.
Costos y ROI asociados a proyectos de Inteligencia Artificial
El desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial, su integración con sistemas existentes y el entrenamiento de los modelos requieren una inversión significativa en infraestructura, herramientas y talento especializado. Sin embargo, cuando se implementan de manera efectiva, el retorno sobre la inversión (ROI) puede ser notable. Las organizaciones que adoptan IA pueden reducir costos operativos, mejorar la precisión de sus procesos y tomar decisiones más acertadas basadas en datos, lo que les otorga una ventaja competitiva clave. Además, la inteligencia artificial generativa ofrece nuevas oportunidades al automatizar tareas creativas y complejas, como la personalización masiva o el análisis predictivo.
Además, advierte que muchos líderes empresariales están adoptando la IA de manera fragmentada, lo que incrementa la complejidad de los sistemas. Para maximizar el ROI y la eficiencia, es necesario un enfoque holístico que elimine los silos y promueva la interoperabilidad entre sistemas y equipos.
El éxito en la adopción de IA, según Shukla, depende de la creación de equipos interdisciplinarios, priorizar sistemas integrados y definir claramente la propiedad y la gobernanza de los datos. Establecer objetivos e indicadores de rendimiento compartidos entre departamentos es esencial, al igual que fomentar una cultura organizacional colaborativa que unifique esfuerzos. Además, la gestión del cambio juega un papel crucial en esta transformación, capacitando a los empleados con nuevas habilidades y formas de trabajo. Solo así las empresas podrán aprovechar todo el potencial de la IA para impulsar la productividad y fomentar la innovación a largo plazo.
El impacto y futuro de la IA en las empresas
La IA, especialmente la IA generativa, ha dejado de ser una tecnología emergente para convertirse en un pilar estratégico en la Transformación Digital de las empresas. Su capacidad para automatizar procesos complejos, generar contenido y mejorar la toma de decisiones basada en datos está revolucionando la forma en que las organizaciones operan y compiten en el mercado global.
La evolución hacia la automatización inteligente, que combina IA con RPA, demuestra que las empresas están priorizando la agilidad y la eficiencia operativa para mantenerse competitivas.
Sin embargo, el verdadero impacto de la IA no se limita a la eficiencia. Al democratizar el desarrollo y el uso de estas tecnologías, a través de herramientas de bajo código, se abren nuevas posibilidades para que profesionales de todos los ámbitos impulsen la Transformación Digital.
Las empresas que adopten IA de manera integral, eliminando silos y alineando a su personal, procesos y tecnología, lograrán maximizar el retorno sobre la inversión (ROI) y mantenerse a la vanguardia de la innovación. Para estas organizaciones, la IA no solo es una ventaja competitiva, sino también una oportunidad para redefinir el futuro de sus negocios y de sus industrias.
