El eslabón perdido entre la IA y la automatización empresarial: la inteligencia de procesos

Hay ciertas cosas que funcionan mejor juntas. Es el caso de la sal y la pimienta, los macarrones y el queso, o el pan y el aceite.

En los últimos años, la IA y la automatización han surgido como una de estas combinaciones perfectas. Empresas de una amplia gama de sectores están integrando la IA y el aprendizaje automático en su negocio para automatizar procesos, lo que les permite mejorar la productividad, reducir los errores, optimizar los recursos y conseguir resultados. ¿A quién no le gustaría tener todo eso?

No cabe duda de que la IA y la automatización han consolidado su relación natural. Sin embargo, muchas organizaciones no se dan cuenta de que falta un elemento en esta ecuación; es un ingrediente secreto que transforma la IA y la automatización en una gestión de procesos empresariales sumamente potente.

La IA y la automatización: una pareja ideal para los procesos

Ha surgido todo un sector en torno a la combinación de inteligencia artificial y automatización: la automatización inteligente de procesos (IPA, por sus siglas en inglés). El mercado mundial de IPA se está expandiendo rápidamente; estaba valorado en 14 550 millones de dólares en 2024 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 22,6 % entre la actualidad y 2030.

La IPA integra la IA en técnicas de automatización tradicionales para que, en lugar de simplemente automatizar tareas rutinarias y repetitivas, las empresas puedan incorporar tecnologías cognitivas como agentes de IA y copilotos a fin de explorar automatizaciones que se adapten a las necesidades de su negocio. Además de seguir las instrucciones establecidas, la IPA puede aprender, adaptarse y mejorar con el tiempo, básicamente pensando por su cuenta. Esto la convierte en un avance respecto a la automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés), en la que los robots no pueden pensar más allá de los límites de la tarea establecida.

Cuál es la diferencia entre la BPA con IA y la RPA

A medida que el mercado de la IPA se consolida, es interesante examinar sus elementos fundamentales, la BPA y la RPA, así como las diferencias que estas presentan.

En primer lugar, la automatización de procesos empresariales (BPA) tiene la capacidad de rediseñar y orquestar flujos de trabajo completos en diferentes sistemas, mediante API, reglas y pasos de human-in-the-loop (HITL). Las soluciones de BPA pueden redirigir el trabajo, hacer cumplir los SLA e incluso gestionar las excepciones, lo que ayuda a reducir las transferencias, ahorrar tiempo y minimizar los costes de funcionamiento.

Por el contrario, RPA se enfoca en tareas repetitivas basadas en reglas a nivel de interfaz de usuario, para fines como la entrada de datos, la generación de informes o el llenado de formularios. Como he mencionado anteriormente, RPA se limita a su tarea específica, así que piensa en BPA como el conductor de todo el viaje, que podría llamar a un robot de RPA para que lleve a cabo un tramo determinado de ese viaje.

Qué debe tener una solución de BPA con IA

Una solución de BPA es una fantástica adición a una pila tecnológica moderna. Las empresas pueden usar la BPA para organizar todo, desde la incorporación de clientes y las verificaciones de KYC hasta la gestión de reclamaciones, los procesos de procure-to-pay y de order-to-cash. Estas son algunas de las cualidades y capacidades que hay que tener en cuenta al evaluar una plataforma de BPA:

• Arquitectura orientada a la integración: una amplia gama de conectores y API listos para usar, además de la capacidad de llamar a una RPA para llevar a cabo pasos logísticos simples.
• HITL y gestión de casos: enrutamiento dinámico, aprobaciones, temporizadores de SLA y gestión de excepciones que pueden combinar a la perfección la automatización y la participación humana.
• Escalabilidad y fiabilidad: gestiona los aumentos repentinos de documentos, datos e integraciones, incluidos los reintentos cuando ciertos pasos fallan (por ejemplo, una interrupción del servicio o el agotamiento del tiempo de espera).
• Seguridad y gobernanza: ofrece roles y permisos, cuenta con pistas de auditoría claras y cifrado, así como opciones de cumplimiento sólidas.
• Observabilidad de extremo a extremo: paneles de control en vivo que ofrecen actualizaciones en tiempo real y una amplia gama de métricas clave (por ejemplo, el tiempo de ciclo o el rendimiento de primera pasada), alertas y pruebas hipotéticas.
• Compatibilidad con plataformas de inteligencia de procesos: Se integra con plataformas líderes de inteligencia de procesos como Celonis, asegurando que BPA tenga acceso al contexto único de tus procesos empresariales, para maximizar la efectividad de los esfuerzos de automatización.

Entonces, ¿cuál es la pieza que falta en el rompecabezas de la automatización de procesos de IA que necesita la automatización de procesos para ser aún más efectiva?

Inteligencia de procesos: el ingrediente que falta

La inteligencia de procesos permite que la IA entienda un negocio. Combina los datos de tecnologías innovadoras como la minería de procesos con el conocimiento estandarizado de los procesos obtenido a través de años de experiencia en optimización de procesos, de modo que la IA tenga el contexto que necesita para comprender los procesos empresariales de principio a fin. La conciencia situacional que permite la inteligencia de procesos otorga a la IA la capacidad de adaptarse a las necesidades empresariales y ofrecer una automatización de procesos más inteligente.

Tal como explicó Etienne Kneschke, director ejecutivo de gestión de procesos empresariales en KARL STORZ SE & Co KG, «La inteligencia de procesos es el habilitador fundamental de la automatización generativa basada en IA en las empresas, ya que proporciona a los LLM la comprensión contextual básica que necesitan para saber cómo funciona una empresa en cuanto a los diferentes sistemas, departamentos y regiones».

Sin el contexto que aporta la inteligencia de procesos, la IA y la automatización pueden ser una combinación arriesgada. Por muy avanzados que sean los algoritmos de aprendizaje automático, si aprenden de datos erróneos o incompletos, pueden acabar automatizando procesos de una forma mejorable y, en última instancia, empeorar la situación. Sin una comprensión completa de las operaciones, automatizar un proceso empresarial con herramientas de inteligencia artificial puede tener consecuencias no deseadas en otras partes de la organización.

Celonis ofrece inteligencia de procesos a través de Process Intelligence Graph, que extrae datos de todos los sistemas empresariales para que se pueda ver cómo interactúan los objetos y los eventos, cómo se interconectan los procesos y cómo funciona un negocio. Incorpora procesos estandarizados, conocimientos e inteligencia artificial para formar un tejido de unión para la empresa.

Impulsando la automatización de procesos de IA

Cuando la IA se alimenta de datos que se han contextualizado con el conocimiento de los procesos, puede impulsar la automatización inteligente utilizando diferentes herramientas. Process Intelligence Graph, por ejemplo, es independiente del sistema y puede activar automatizaciones en cualquier herramienta que ya esté disponible en la pila tecnológica de los clientes. Para los usuarios de Microsoft, podrían ser Power BI AI y Power Automate, mientras que para otros podría ser una herramienta de RPA.

Además de amplificar la eficacia de cualquier tecnología de automatización existente, Celonis tiene sus propias capacidades de IA y soluciones de automatización:

• Los flujos de acciones se utilizan para definir y organizar automatizaciones de procesos. Están totalmente conectados a Process Intelligence Graph y pueden configurarse en cuestión de minutos mediante una interfaz intuitiva con poco código y conectores prediseñados.
• Annotation Builder es una herramienta sin código que utiliza inteligencia artificial generativa para razonar a partir de los datos, y así generar decisiones y recomendaciones para acciones. Los usuarios pueden definir reglas en lenguaje natural, lo que hace que esta forma de automatización de procesos sea particularmente accesible.
• LLM for PQL Generation es otra herramienta de inteligencia artificial generativa que convierte las consultas de los usuarios en Process Query Language (PQL, por sus siglas en inglés), el lenguaje que sirve para convertir los datos de los procesos en inteligencia de procesos.
• Process Copilot es una evolución de LLM for PQL Generation que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA conversacional para que interactuar con la plataforma de Celonis sea tan sencillo como hablar con alguien del trabajo.
• AgentC es un conjunto de herramientas, integraciones y asociaciones para agentes de IA que permite a los usuarios desarrollar agentes de IA o utilizar agentes prediseñados, todo gracias a Celonis Process Intelligence. De esta forma, los agentes entienden realmente cómo funciona una empresa.

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IA y automatización en acción

La inteligencia de procesos, la IA y la automatización pueden trabajar juntas para impulsar nuevos niveles de observabilidad y capacidad de acción. Los casos de uso de automatización inteligente pueden ser reactivos, cuando se detectan y resuelven problemas en tiempo real, y proactivos, cuando se ayuda a las empresas a tomar medidas para evitar o resolver problemas antes de que surjan. Los casos de uso proactivos están respaldados por tecnologías que ayudan a las empresas a ver cómo operan e interactúan los procesos en toda la organización, como la minería de procesos centrada en objetos (OCPM, por sus siglas en inglés).

Ejemplos de automatización inteligente incluyen:

• B3 está implementando un agente de IA para automatizar todo el proceso de renovación de contratos, desde la comprensión de los documentos hasta la comunicación con los proveedores.
• Campari está codesarrollando un agente de colaboración con IA con Celonis y Rollio para acelerar la resolución de pedidos de venta bloqueados.
• PepsiCo utiliza flujos de acciones para automatizar la creación y el envío de recordatorios de impago para que los clientes cobren las cuentas por cobrar atrasadas, lo que ayuda a los equipos a ahorrar un tiempo valioso.
• Florida Crystals utiliza la automatización inteligente para enviar alertas diarias sobre los próximos descuentos en efectivo, de modo que el equipo de cuentas a pagar pueda actuar en consecuencia.

Avanzando con la automatización de IA

Hoy en día, no hay duda de que la IA se puede utilizar eficazmente para automatizar procesos comerciales. Sin embargo, apresurar la automatización con IA sin crear primero una capa de datos que se haya contextualizado con el conocimiento de los procesos comerciales (también conocido como inteligencia de procesos) para definir la automatización de la IA puede tener consecuencias imprevistas.

Celonis Process Intelligence Platform proporciona un lenguaje común entre equipos, sistemas y procesos. Es independiente del sistema, por lo que puede conectarse sin problemas a las soluciones de BPA y alimentar la IA con el contexto empresarial crucial y único que necesita para tener un impacto real y transformador en una organización.

Con el apoyo de nuestra plataforma de inteligencia de procesos, la IA y la automatización pueden hacer que los procesos funcionen en toda la empresa.

¿Quieres más sobre Celonis Process Intelligence Platform y cómo puede impulsar tus iniciativas de automatización? Ponte en contacto con el equipo y te conectaremos con los expertos.