La automatización inteligente de procesos combina IA, automatización del flujo de trabajo y reglas comerciales para mejorar la forma en que se ejecutan los procesos comerciales. Conecta tareas, datos, sistemas y personas para que las organizaciones puedan reducir el trabajo repetitivo, aplicar decisiones consistentes y gestionar excepciones. Esta guía explica las tecnologías, los beneficios, los ejemplos prácticos y los pasos de implementación involucrados.
Las organizaciones utilizan la automatización inteligente de procesos para reducir el trabajo repetitivo y mejorar la forma en que se ejecutan los procesos comerciales. Al combinar la IA con flujos de trabajo, reglas comerciales y sistemas conectados, los equipos pueden automatizar pasos rutinarios y al mismo tiempo mantener involucradas a las personas donde se necesita juicio o aprobación.
Esta guía explora las tecnologías, los beneficios, los ejemplos y las prácticas de implementación que ayudan a los líderes empresariales y de TI a poner en práctica la automatización inteligente de procesos.
¿Qué es la automatización inteligente de procesos?
La automatización inteligente de procesos es el uso de tecnología como inteligencia artificial (IA), automatización robótica de procesos (RPA) y aprendizaje automático para automatizar tareas mundanas y repetitivas. La automatización inteligente ayuda a agilizar los procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia de las operaciones comerciales.
[@portabletext/react] Tipo de bloque desconocido "imageWithAlt", especifique un componente para él en la prop `components.types`
Tecnologías como ChatGPT y Midjourney han transformado nuestras vidas por completo en tan poco tiempo. Pero la automatización no es una tecnología no probada que se esfuerza por primera vez. Por ejemplo, los bots RPA se remontan a la década de 2000, cuando las empresas los utilizaban para analizar números y completar hojas de cálculo de Excel con contenido. Hoy en día, la inteligencia artificial está lanzando una nueva era de automatización: la automatización inteligente. Si bien las interpretaciones de la automatización inteligente difieren mucho entre expertos y organizaciones, se puede considerar que la IPA funciona con diferentes tecnologías como:
La combinación de estas tecnologías crea un sistema sofisticado que puede manejar tareas complejas, sin intervención humana.
Raíces en la gestión de procesos de negocio
En gran medida, la automatización inteligente surgió del campo de gestión de procesos de negocio - una forma estructurada y centrada en la eficiencia de gestionar las operaciones comerciales. El término IPA fue acuñado en 2017 por la firma de analistas Forrester como parte de su investigación sobre marcos de automatización empresarial. Puede considerar a IPA como una forma avanzada de automatización inteligente de procesos, donde el objetivo principal es desarrollar procesos y flujos de trabajo que mejoren la forma en que se realiza el trabajo con tecnología y software avanzados.
Automatización inteligente versus hiperautomatización
La automatización inteligente a veces se denomina hiperautomatización—término acuñado por Gartner. En la definición de Gartner, la hiperautomatización es “un enfoque disciplinado e impulsado por los negocios que las organizaciones utilizan para identificar, examinar y automatizar rápidamente tantos procesos comerciales y de TI como sea posible” Según Gartner, la hiperautomatización implica el uso orquestado de múltiples tecnologías, herramientas o plataformas, que incluyen: inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático, arquitectura de software basada en eventos, automatización robótica de procesos (RPA), gestión de procesos de negocio (BPM) y suites de gestión inteligente de procesos de negocio (iBPMS), plataforma de integración como servicio (iPaaS), herramientas de código bajo/sin código, software empaquetado, y otros tipos de herramientas de automatización de decisiones, procesos y tareas.”
A primera vista, hiperautomatización y automatización inteligente parecen similares. Si bien a menudo se usan indistintamente, difieren en un área clave. Hiperautomatización es una mentalidad. Amplía la gama de tecnologías más allá del proceso específico; como gemelos digitales, sensores de IoT e incluso brazos robóticos. La automatización inteligente es una de las posibilidades para satisfacer la misión de la hiperautomatización.
¿Es la automatización inteligente parte de la digitalización?
La automatización inteligente es un motor importante de la transformación digital, ya que tiene un gran impacto en los tres componentes del trabajo digital: personas, procesos y tecnología. En un nivel más profundo, la automatización inteligente potencia los seis factores clave de éxito que impulsan la transformación digital:
Estrategia: lograr una ventaja competitiva aprovechando una estrategia digital;
Organización: posibilitar el futuro del trabajo aumentando la fuerza laboral moderna;
Cultura: democratizar los datos y los conocimientos, permitiendo valor en todos los niveles de la organización empresarial;
Tecnología: conectar lo mejor de la inteligencia humana y artificial, donde la tecnología aumenta la experiencia;
Personas: dar a las personas un trabajo más significativo sin desperdiciar talento copiando y pegando;
Experiencia del cliente: agilizar y mejorar la experiencia del cliente totalmente digitalizada.
Automatización inteligente e inteligencia artificial
Otra fuente común de confusión es entre IPA e IA. Los algoritmos y plataformas de inteligencia artificial se pueden utilizar dentro de la automatización inteligente, pero la IA también se adapta a muchos otros casos de uso fuera de la gestión de procesos de negocio. Generalmente, ambos términos no deben usarse indistintamente.
Muchas soluciones de automatización inteligente han incorporado inteligencia artificial en forma de algoritmos de aprendizaje automático (ML). Se puede pensar en el aprendizaje automático como un trabajo supervisado o no supervisado en el que las máquinas se adaptan y aprenden por sí mismas para realizar mejoras basadas en los datos disponibles. Es posible que no siempre vea el aprendizaje automático en acción, pero es útil preguntar a los proveedores dónde se utiliza. Al igual que ocurre con la automatización inteligente en general, el aprendizaje automático generalmente se aplica en tareas rutinarias y mundanas que los humanos no quieren realizar.
¿La automatización inteligente está reemplazando a los empleados?
¿La automatización inteligente reemplazará a la fuerza laboral humana? En una breve respuesta: no. No podemos predecir completamente el futuro del trabajo, pero una cosa está clara. Si bien la automatización no reemplazará todos los empleos, afectará al 100% de los empleos en la próxima década.
En general, la IPA se considera una oportunidad para aumentar la inteligencia humana en la fuerza laboral, donde puede asumir de manera eficiente tareas mundanas y repetitivas, liberando a los trabajadores para asumir elementos más creativos de su trabajo. Otra forma de verlo es que la automatización inteligente no reemplaza al humano, sino que saca al robot del humano.
Por otro lado, hay muchos roles laborales que se ven directamente afectados por la automatización. En el Informe sobre el futuro del empleo, el Foro Económico Mundial estima que solo la inteligencia artificial reemplazará 85 millones de empleos en todo el mundo para 2025. En la tabla se han identificado ejemplos de empleos que ya han sido reemplazados por la automatización en Estados Unidos.
[@portabletext/react] Tipo de bloque desconocido "imageWithAlt", especifique un componente para él en la prop `components.types`
Ejemplos de empleos en riesgo por la automatización Estudio 2007-2018. Fuente: Foro Económico Mundial
Beneficios de la automatización inteligente de procesos
No es de extrañar que el 35% de las empresas ya estén utilizando la automatización inteligente en sus negocios. Entre los recién llegados, el 35% está ocupado explorando las herramientas de inteligencia artificial adecuadas para sus equipos. ¿Cuáles son las principales ventajas de la automatización inteligente para las empresas actuales?
[@portabletext/react] Tipo de bloque desconocido "imageWithAlt", especifique un componente para él en la prop `components.types`
Ahorro de costes
Al combinar la automatización con la IA, McKinsey informa que las empresas pueden desbloquear hasta un 20% en ahorro de mano de obra. Los analistas de Accenture predicen que la IA puede impulsar un aumento del 38% en la rentabilidad general. Cada día, las herramientas de inteligencia artificial se vuelven aún más accesibles, rompiendo estimaciones de ahorro de costos en el proceso.
Precisión
Los errores humanos aman deslizarse en las hojas de cálculo. Una pulsación de tecla errónea puede generar multas de millones, como la de TransAlta cortar y pegar percance que le costó a la compañía eléctrica 24 millones de dólares. Para tareas que requieren una receta estricta de clics y pulsaciones de teclas, los bots de software pueden realizar el trabajo con mayor precisión que los humanos.
Satisfacción del cliente
La combinación correcta de herramientas de IA puede construir una base de clientes felices y leales. Los procesos manuales que son demasiado lentos son un drenaje para el cliente: el 49% de los consumidores informan abandonar una empresa después de una mala experiencia. Y eso es poco más de un período de un año. Por otro lado, los chatbots siempre listos, el procesamiento más rápido y los plazos de aprobación rápidos pueden cambiar una puntuación de satisfacción de caída a aumento vertiginoso.
Por ejemplo, solicitar un préstamo para una pequeña empresa solía ser un asunto frustrante que implicaba horas de citas, papeleo y firmas mojadas.
Ahora, la IPA puede realizar verificaciones de fraude, recopilar datos de los solicitantes y comparar automáticamente las solicitudes con las reglas comerciales internas. Los proveedores pueden tomar decisiones instantáneas directamente desde un portal de autoservicio.
Eficiencia y Productividad
El IPA significa más que un impulso a las cifras concretas: el ahorro también inclina las cifras blandas. Un estudio de la Universidad de California lo revela empleados motivados son un 31% más productivos. También cierran un enorme 37% más de ventas en lugar de desalentar a sus homólogos.
En pocas palabras: un trabajo emocionante emociona a los mejores talentos. Al reducir lo mundano, puede mejorar la producción de su equipo. Estos son solo algunos de los beneficios que un tercio de las empresas que utilizan IPA disfrutan actualmente. Exploremos cómo las principales empresas utilizan la automatización inteligente.
¿por qué automatizar los procesos de negocio?
Los procesos son el elemento vital de las operaciones comerciales. Cada organización está formada por miles o millones de tareas, flujos de trabajo y procesos donde diferentes equipos y recursos interactúan para crear productos o servicios y aportar valor a los clientes. A medida que las operaciones comerciales han avanzado y madurado, la excelencia de los procesos se ha convertido en una fuente de ventaja competitiva.
Muchas organizaciones han recurrido a la tecnología y la gestión de procesos digitales para mantenerse por delante de la competencia. La digitalización no sólo ha sido una bendición, sino que ha conllevado muchos desafíos para la fuerza laboral. Empleados que trabajan con tareas repetitivas en diferentes sistemas digitales se lucha con procesos de silla giratoria, mientras que la gran cantidad de nuevas aplicaciones y nuevas herramientas utilizadas ha llevado a un aumento en procesos de sombra.
En última instancia, la digitalización es un nuevo recurso que debe documentarse, analizarse y utilizarse sistemáticamente, y ahí es donde entra en juego la automatización.
¿Cómo funciona la automatización inteligente de procesos?
La automatización inteligente puede verse como la adopción de un concepto de línea de montaje para los procesos de negocio, dividiendo las tareas en pasos repetitivos y procesos digitales.
En lugar de que empleados calificados gestionen cada paso, la automatización inteligente implica la creación de una fuerza laboral habilitada digitalmente donde algunas tareas se realizan a través de tecnología de automatización. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo todos los departamentos pueden utilizar tecnologías IPA en sus procesos de negocio.
Inteligencia artificial
Marketing: BuzzFeed captó la atención de las redes sociales con cuestionarios sobre qué Crepúsculo personaje quería casarse contigo. Ahora, usan IA para crear historias cortas improvisadas que miran tu futuro como el juego de secundaria MASH.
Operațiuni: Un proceso de mantenimiento predictivo detecta un sensor IoT: la presión de los neumáticos de un camión de reparto se está agotando. La IPA puede programar un técnico disponible para que eche un vistazo cuando el vehículo regrese a la sede central.
Atención al cliente: Los chatbots y agentes virtuales pueden mantener conversaciones realistas con los clientes. Los minoristas pueden proporcionar actualizaciones de entrega, o las marcas de comercio electrónico pueden usarlos para dispensar asesoramiento sobre productos en aplicaciones de chat.
Aprendizaje automático
Ventas: Un bot de RPA importa información de un acuerdo firmado a su sistema de contabilidad.
Marketing: Algunos sitios de compras en línea, como los de reserva de vuelos o dropshipping, utilizan el aprendizaje automático para fijar precios de forma dinámica. Los algoritmos analizan los precios de la competencia, la demanda y las ventas históricas para ajustar los precios en tiempo real.
Contabilidad: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos transaccionales e identificar patrones inusuales que podrían indicar actividades fraudulentas como lavado de dinero, malversación o transacciones no autorizadas.
Procesamiento del lenguaje natural
Marketing: La PNL puede examinar miles de reseñas de productos para calificar el sentimiento del cliente. Determine si sus usuarios tienen una experiencia positiva o negativa y ajústela en consecuencia.
Recursos humanos: Los ejecutivos de RR. HH. utilizan PNL para ayudar a las computadoras leer los datos entrantes de currículums y solicitudes. Luego pueden usar las ideas para preseleccionar candidatos estrella.
Fabricación: Utilice la PNL para analizar materiales como informes de mantenimiento y servicio para identificar patrones y tendencias relacionados con fallas o averías de equipos. La PNL puede extraer información clave como descripciones de problemas o marcas de tiempo (¡incluso de texto escrito a mano!) para identificar problemas de mantenimiento comunes y predecir posibles fallas.
Procesamiento Inteligente de Documentos
Registros: Las oficinas médicas utilizan procesamiento inteligente de documentos para procesar historias clínicas, informes de laboratorio y notas de médicos. El IDP puede convertir notas escritas a mano en documentos digitales y luego extraer información relevante como medicamentos, diagnósticos y planes de tratamiento.
Legal: El IDP es una bendición para el análisis de patentes, un proceso rico en información técnica. Los sistemas de IDP emplean algoritmos de PNL y aprendizaje automático para examinar reclamaciones, descripciones y datos de citas para identificar posibles infracciones.
Incorporación: Los bancos utilizan OCR y ML para extraer datos relevantes de la apertura de nuevas cuentas o solicitudes de préstamos. Extraiga datos relevantes de pasaportes, licencias de conducir o facturas de servicios públicos para procesarlos a través de procesos automatizados de KYC. El IDP también refuerza las protecciones regulatorias al categorizar y archivar la documentación entrante.
Automatización inteligente de procesos por parte de la industria
Sanidad: Uso de chatbots impulsados por IA para responder consultas de pacientes y automatización robótica de procesos (RPA) para automatizar tareas administrativas.
Venta al por menor: Utilizar sistemas de inventario automatizados para una mejor gestión del inventario y la experiencia del cliente.
Banca și financiare: Uso de detección de fraude impulsada por IA y flujos de trabajo automatizados de aprobación de préstamos.
Fabricación: Utilizar robots para automatizar líneas de producción o automatizar el cumplimiento de pedidos.
Logística y transporte: Uso de sistemas impulsados por IA para la optimización de rutas.
Seguro: Utilizar inteligencia de procesos para agilizar o automatizar los procesos de reclamaciones.
Un marco de 6 pasos para implementar la automatización inteligente de procesos
Al desarrollar su estrategia de automatización inteligente, es importante reconocer el tiempo y los recursos necesarios para una implementación efectiva. El IPA debe considerarse un viaje y no un destino, lo que requiere una planificación estratégica considerable. Puede aprovechar este marco de seis pasos para comenzar.
[@portabletext/react] Tipo de bloque desconocido "imageWithAlt", especifique un componente para él en la prop `components.types`
Aclare su modelo operativo IPA. Un buen punto de partida es una comprensión clara de la estrategia general. Comience describiendo el objetivo y los pasos necesarios para lograrlo.
Aproveche el descubrimiento de procesos. Para muchas organizaciones, el primer punto de partida para la automatización es el descubrimiento de procesos, donde se identifican las áreas más importantes de mejora.
Diseño para implementación a gran escala. Muchas organizaciones adoptan un enfoque de prueba y aprendizaje para la IPA. Si bien es bueno probar nuevos conceptos, identifique casos de prueba con un impacto mensurable en los objetivos comerciales clave.
Establezca expectativas realistas. Cualquier cambio en los procesos de negocio afectará a su fuerza laboral y su cultura. Invierta en comunicaciones sólidas de gestión del cambio.
Construir un producto mínimo viable (MVP). La automatización inteligente puede requerir mucho esfuerzo y recursos. Considere desarrollar un MVP para demostrar resultados antes de implementarlo a través de una implementación grande.
Capturar y comunicar valor. La automatización por sí sola no mejora los procesos de negocio. Identifique y mida formas concretas en que IPA mejora sus métricas comerciales clave. ¡Una vez que hayas llegado a la meta es hora de empezar de nuevo!
Colaboración empresarial y de TI en automatización
Los líderes empresariales y la TI deben colaborar en la adopción de la automatización inteligente para garantizar una implementación exitosa y compatible. Los profesionales de TI pueden proporcionar la experiencia técnica para ayudar a establecer y mantener la infraestructura necesaria, mientras que los líderes empresariales pueden proporcionar el conocimiento y las perspectivas comerciales para garantizar que las tecnologías se utilicen de la manera más eficaz y eficiente. La colaboración también puede ayudar a identificar las mejores oportunidades de automatización y garantizar que las tecnologías se utilicen en todo su potencial.
La importancia de la cultura de datos
La mayoría de las empresas que implementan la automatización inteligente enfrentan desafíos con la calidad de los datos, pero una cuestión igualmente o incluso más importante es el nivel de cultura de los datos. La cultura de los datos son los comportamientos y creencias colectivos de las personas que utilizan los datos para mejorar la toma de decisiones. Puede considerar que una organización está basada en datos cuando los datos están integrados en la toma de decisiones, las operaciones, la mentalidad y la identidad de una organización.
Muchas organizaciones enfrentan resistencia a la cultura de datos cuando interrumpen las formas de trabajo existentes o implementan nuevas herramientas, procesos o flujos de trabajo. Tener una cultura de datos sólida ayuda a una organización a adaptarse eficazmente al cambio de una manera que aproveche las habilidades y experiencias de la fuerza laboral.
Una buena cultura de datos mejora el nivel de alfabetización en datos y permite a los empleados hacer las preguntas correctas, encontrar información y mejorar las formas de trabajar y la experiencia de los empleados al erradicar la ineficiencia y el trabajo desperdiciado.
Herramientas y software inteligentes de automatización de procesos
Existen muchas soluciones y herramientas de software para que las empresas adapten la automatización inteligente. Ejemplos comunes incluyen:
La automatización inteligente de procesos a menudo requiere varias tecnologías, pero aún así deben trabajar juntas. El Plataforma de orquestación de decisiones reúne flujos de trabajo, reglas comerciales, integraciones, IA y gobernanza en un entorno de código bajo, lo que ayuda a los equipos a coordinar la automatización en todos los sistemas existentes.
Solicite una demostración para ver cómo Decisions respalda la automatización inteligente de procesos en todo su negocio.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la automatización inteligente de procesos?+−
La automatización inteligente de procesos combina IA, automatización del flujo de trabajo y reglas comerciales para mejorar la forma en que se ejecutan los procesos comerciales. Puede interpretar información, realizar tareas rutinarias y enrutar el trabajo a través de sistemas, al tiempo que involucra a personas cuando se necesita juicio, aprobación o manejo de excepciones.
¿Cuál es la diferencia entre la automatización inteligente de procesos y la RPA?+−
La automatización robótica de procesos, o RPA, automatiza tareas repetitivas basadas en reglas, a menudo interactuando con interfaces de aplicaciones. La automatización inteligente de procesos tiene un alcance más amplio: combina tecnologías de automatización con IA, flujos de trabajo y lógica de decisión para respaldar un proceso de negocio. La RPA puede ser un componente de ese enfoque y no una alternativa al mismo.
¿Qué tecnologías apoyan la automatización inteligente de procesos?+−
Las tecnologías comunes incluyen automatización del flujo de trabajo, motores de reglas comerciales, integraciones de aplicaciones, RPA, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y procesamiento inteligente de documentos. Las organizaciones utilizan diferentes combinaciones dependiendo de si un proceso necesita interpretar documentos, evaluar condiciones, intercambiar datos o coordinar acciones entre sistemas.
¿Cómo apoya la orquestación la automatización inteligente de procesos?+−
La orquestación coordina los flujos de trabajo, los sistemas, las personas y las capacidades de IA involucradas en un proceso. Gestiona cómo se mueve el trabajo entre pasos en lugar de dejar desconectadas las automatizaciones individuales. Orquestación universal extiende esa coordinación a toda la empresa en general.
¿Por qué son importantes las reglas de negocio en la automatización inteligente de procesos?+−
Las reglas comerciales definen las condiciones que determinan lo que sucede a continuación, como por ejemplo si una aplicación califica, una transacción requiere revisión o una excepción necesita escalada. A motor de reglas de negocio centraliza esa lógica para que los equipos puedan revisarla, reutilizarla y actualizarla en todos los flujos de trabajo.
15 de octubre de 2026
Herramientas puntuales versus plataforma: qué sucede cuando la orquestación no es nativa
