MUNICH y NUEVA YORK, 9 de septiembre de 2026 – Celonis, referente mundial en inteligencia de procesos, y Uniper, una empresa energética europea con presencia global, han demostrado que los agentes de IA necesitan el contexto operativo adecuado para funcionar con mayor precisión, rapidez y rentabilidad. Uniper utiliza un agente basado en Celonis Context Model y desarrollado en Microsoft Copilot Studio para mejorar los procesos clave en la gestión de recursos humanos: la selección y contratación de talento.
“La IA empresarial solo puede alcanzar todo su potencial cuando comprende cómo funciona realmente una empresa y cómo hacer que funcione mejor”, afirma Lars Reinkemeyer, Chief Evangelist en Celonis. “Los impresionantes resultados que ha logrado Uniper demuestran cómo las empresas pueden generar un valor tangible y creciente al transformar las operaciones críticas para el negocio gracias a la IA empresarial basada en Celonis Context Model”.
“Con Celonis como nuestra capa de contexto, estamos creando soluciones de inteligencia artificial que no son solo herramientas con las que experimentamos, sino asistentes en los que confiamos”, indica Robert Daamen, director del Centro de Excelencia de Inteligencia de Procesos de Uniper. “Celonis Context Model ofrece a nuestros equipos de RR. HH. una transparencia total en el proceso de contratación y selección de personal, y elimina los obstáculos innecesarios que retrasan la incorporación de nuevos talentos a nuestro equipo”.
El contexto es lo que importa: un agente de IA, dos resultados muy diferentes
En colaboración con Celonis y una consultora independiente, Uniper ha desarrollado y probado un agente de IA utilizando Microsoft Copilot Studio, diseñado para mejorar el proceso de selección y contratación de talento de primer nivel.
El agente utiliza una interfaz de lenguaje natural para proporcionar a los responsables de contratación información relevante sobre el proceso de selección, como ofertas de empleo activas y las candidaturas preseleccionadas. También identifica y destaca las tareas urgentes y vencidas para los responsables de selección y los directivos. Además, coordina las acciones del personal de RR. HH., como redactar y enviar correos electrónicos a compañeros y candidatos.
Para evaluar el agente, el equipo ejecutó las mismas instrucciones dos veces: una, con el agente, utilizando únicamente datos sin procesar del propio sistema de RR. HH. de Uniper; y otra, empleando el contexto operativo de Celonis Context Model. Los resultados fueron sorprendentes.
En concreto, se formuló al agente la siguiente pregunta: “¿Cuáles son los cuellos de botella en el proceso de selección y contratación?”. Basándose únicamente en los datos de Uniper, el agente ofreció una lista de respuestas genéricas, como “fragmentación de datos”, “sobrecarga del responsable de contratación” y “falta de visibilidad de las tareas”. Sin embargo, cuando el agente se basó en el contexto operativo proporcionado por el CCM, facilitó respuestas detalladas, específicas no solo para el equipo de RR. HH. de Uniper, sino también para cada uno de los miembros del equipo. Por ejemplo: “Hay 27 candidatos en diversas ofertas de empleo que llevan más de 14 días en la lista de preseleccionados”.
A partir de estos excelentes resultados, el equipo puso el agente en producción y ya ha logrado importantes mejoras operativas, entre las que se incluyen:
- Reducciones drásticas en la duración de los ciclos: el tiempo medio hasta la firma de los candidatos se redujo en 27 días, mientras que la fase de selección mejoró en 13 días.
- Mayor precisión y fiabilidad de la IA: los responsables de selección y los directivos reciben información precisa en lugar de respuestas genéricas.
- Mayor control del proceso: el equipo de RR. HH. ha mejorado la transparencia, lo que les permite comprender mejor el proceso y a actuar de forma proactiva.
- Eficiencia optimizada de los tokens: al basar el agente de IA en el contexto empresarial, se elimina el desperdicio de tokens al sustituir las inferencias probabilísticas por una lógica empresarial previamente estructurada.
Además de mejorar los procesos de RR. HH., Uniper, Celonis y Microsoft están colaborando para transformar otros procesos empresariales críticos, como el mantenimiento de las centrales, la gestión de la energía hidroeléctrica, la gestión de servicios de TI (ITSM), la venta y el comercio de energía, los servicios financieros y la auditoría interna. Por ejemplo, la división de Ventas y Comercio de Uniper realiza cientos de operaciones por hora. Gracias a Celonis Data Core, el Centro de Excelencia de Inteligencia de Procesos de la empresa puede transmitir estos datos a Celonis en tiempo real, lo que permite a Uniper tomar las decisiones adecuadas y actuar en el momento oportuno. La clave para liderar esta expansión es la colaboración y el apoyo de los directivos de Uniper, entre los que se incluyen el CIO, el CFO y el CPTO (director de personas y transformación), responsable de la transformación de las áreas de RR. HH. y tecnología.
Para obtener más información, puedes leer el artículo sobre cómo Celonis colabora con Uniper y Microsoft para impulsar la transformación digital en el sector energético y ver el vídeo de Uniper, Microsoft y Celonis.