La comprensión de los procesos puede desbloquear el verdadero valor empresarial
- Opinión
La carrera por transformar la inteligencia artificial en valor empresarial es cada vez mayor, pero los directivos de las empresas necesitan las herramientas adecuadas para que la IA ofrezca resultados significativos. Las ventajas potenciales del uso de la IA son evidentes: desde la simplificación de datos complejos hasta la automatización y predicción de procesos. Sin embargo, aunque las empresas ven su potencial, muchas aún no están preparadas para sacar el máximo partido a esta tecnología.
Por Fernando Ranz, country manager de Celonis para Iberia y Latinoamérica
En este sentido, la gran mayoría de los líderes empresariales (89%) afirma que es crucial que la IA tenga el contexto de cómo funciona su negocio si quiere ofrecer resultados significativos y aumentar la eficiencia operativa, según el Informe de optimización de procesos de Celonis. Con las herramientas adecuadas, la IA puede entrenarse para proporcionar respuestas precisas y útiles y descubrir perspectivas a partir de los datos de la empresa de formas que antes no eran posibles. La pregunta clave para las empresas es cómo pueden garantizar que la IA trabaja con los datos más fiables y precisos. La respuesta está en la inteligencia de procesos, el “tejido conectivo” de una empresa.
La inteligencia de procesos permite a los directivos entrenar modelos de IA utilizando datos que fluyen a través de su organización cada día, como facturas, registros de envíos o flujos de trabajo de los empleados. Se basa en la minería de procesos, que analiza los “registros de eventos” creados por los sistemas empresariales (como los utilizados para la facturación). Al reconstruir estos registros de eventos, la inteligencia de procesos proporciona datos estructurados y actualizados que la IA puede utilizar para comprender cómo se conectan los procesos y cómo influyen unos en otros. También mejora la escalabilidad de la IA al permitir una recuperación eficaz de los datos y gestionar consultas complejas de gran tamaño.
La IA puede extraer información de datos no estructurados e identificar patrones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Estas capacidades abren las puertas a nuevas ideas, productos y estrategias. Lo vemos, por ejemplo, en el sector sanitario, donde el acceso seguro a los datos de los pacientes ayuda a los profesionales a detectar patrones en los historiales médicos que pueden predecir enfermedades u otros problemas. Los modelos de IA pueden procesarlo todo, desde los correos electrónicos entrantes hasta las notas sin formato, lo que permite ofrecer mejores resultados a los pacientes.
De igual manera, el uso de agentes de IA también es clave, al entender cómo funcionan los flujos de trabajo por sí solos. Cuando se combinan con la inteligencia de procesos, pueden automatizar tareas, aumentar la productividad, reducir costes y ofrecer mejores experiencias a los clientes. Estos agentes pueden incluso recibir instrucciones utilizando un lenguaje natural sencillo, lo que facilita su uso en diferentes partes de la empresa.
Gracias a la inteligencia de procesos, las empresas también pueden obtener información basada en datos sobre la que actuar de inmediato. Combinada con otras técnicas, como los modelos de IA más pequeños y la Retrieval-Augmented Generation (RAG), la inteligencia de procesos proporciona una base sólida para la innovación en IA. Mediante la adopción de estos enfoques, los líderes empresariales pueden garantizar que la inteligencia artificial no solo promete valor, sino que lo ofrece, ayudando a las organizaciones a innovar, crecer y operar con confianza en los próximos años.
