Lo que debe saber al contratar una agencia de automatización de IA

¿Se enfrenta a cuellos de botella operativos y elevadas tasas de error? ¿Desperdicia dinero debido a la lentitud de los procedimientos empresariales? ¿Ha reducido el tamaño del equipo, pero debe gestionar la misma carga de trabajo? Diseñar procesos empresariales y automatizar al menos algunos de ellos es la única solución eficaz.

Gracias a los avances en la tecnología de IA, ahora podemos crear automatizaciones más avanzadas que nunca. Aquí es donde entran en escena las agencias de automatización de IA.

Actualmente, la mayoría de los esfuerzos de automatización de IA implican la creación de chatbots o herramientas internas. Los chatbots orientados al cliente son arriesgados. DPD desplegó un chatbot en su sitio web, y el bot les llamó la peor empresa de reparto. Por eso me centro en crear herramientas internas para acelerar las operaciones administrativas y abaratarlas. Por supuesto, puedes seguir utilizando un chatbot, pero no lo hagas público. Te daré algunos ejemplos de este tipo de automatización en este artículo.

¿Qué es una agencia de automatización de IA?

La agencia de automatización de IA crea soluciones de IA personalizadas para empresas. Una agencia de automatización de IA es una casa de software, ¿verdad? Sí y no. Una casa de software normalmente construye programas basados estrictamente en sus especificaciones. En cambio, una agencia de automatización de IA no solo desarrolla software, sino que también le ayuda a documentar y perfeccionar sus procesos empresariales, identificando las mejores oportunidades para la automatización. Y, por supuesto, utilizarán la IA cuando sea necesario.

Definición de la automatización de la IA

Llevamos años utilizando el término automatización, como automatización robótica de procesos, flujo de trabajo automatizado, etc. En realidad, cualquier software es una automatización. ¿Cuál es la diferencia entre esa automatización de la vieja escuela y la automatización de la IA?

Cuando utilizamos IA, podemos realizar tareas más avanzadas. Antes, era imposible construir una automatización que extrajera una parte relevante del texto de un documento a menos que la parte extraída tuviera una estructura predefinida como una dirección de correo electrónico, un código postal, un número de teléfono, etc. Ahora, utilizamos grandes modelos lingüísticos (LLM), un tipo de IA, y los LLM ya no tienen esas limitaciones.

Por ejemplo, podríamos clasificar la opinión del cliente como positiva o negativa utilizando la tecnología de aprendizaje automático de la vieja escuela. Con la IA, podemos clasificar la opinión y encontrar la cita que explica por qué se ha clasificado así. Ahora no sólo sabemos que la opinión era negativa, sino también de qué se quejaba el cliente.

No sólo obtenemos más información procesable, sino que podemos utilizar la explicación para perfeccionar la automatización con el tiempo, porque no sólo sabemos lo que hizo la automatización, sino también por qué lo hizo.

La IA no se limita a trabajar con texto. Incluso podemos automatizar decisiones reversibles y de bajo riesgo, como el envío de correos electrónicos a la persona correcta, la preparación de borradores de ofertas, la búsqueda de casos de asistencia similares del pasado para ayudar a resolver el problema actual o la extracción de datos de varias fuentes para crear un informe personalizado.

Por ahora, debemos mantener a un humano en el bucle, por lo que yo no utilizaría la IA para tomar decisiones de contratación (la Ley de IA de la UE ilegaliza este tipo de automatización de todos modos), enviar ofertas a los clientes o realizar compras en nombre de la empresa.

Para asegurarse de que la automatización responde a las necesidades específicas de su empresa, debe designar a un empleado que trabaje con el consultor de automatización de IA a lo largo del proceso y esté disponible para responder preguntas, explicar el proceso empresarial y delegar decisiones en las personas adecuadas de su organización.

El papel de las agencias en la automatización de la IA

¿Por qué necesita una agencia? ¿No puede hacerlo todo su equipo informático? Seguro que sí. La cuestión es cuánto tiempo necesitan si tienen que construir la automatización y aprender sobre automatización al mismo tiempo.

La combinación de su equipo con una agencia de automatización de IA es la configuración más eficaz. La agencia construye la automatización y enseña a su equipo a manejarla para que usted pueda hacer cambios por su cuenta en el futuro. Mientras tanto, su equipo se asegura de que la automatización se integre bien con su software existente. De este modo, cada uno hará lo que mejor sabe hacer y obtendremos resultados más rápidos.

«¿Quién trabaja así?», se preguntará. Yo lo hago. Mi objetivo principal es enseñar al equipo del cliente a utilizar la IA para que no tengan que llamarme cuando necesiten pequeños ajustes. Realmente creo en la verdadera consultoría, no en que «consultoría» sea una palabra clave para una subcontratación glorificada.

Ventajas de utilizar una agencia de automatización de IA

Todo el conocimiento sobre IA está en Internet, y se puede encontrar de forma gratuita, así que ¿por qué debería considerar la contratación de un consultor o agencia de automatización de IA?

Aumento de la eficiencia en los procesos empresariales

Un consultor de IA lo ha hecho antes. Tienen un conjunto de herramientas favoritas que utilizan para obtener resultados rápidamente. Aunque ceñirse a un conjunto de herramientas predefinidas puede ser limitante, todo es código. Podemos cambiarlo, pegar diferentes partes y utilizar nuestro código entre ellas.

Disponer de un conjunto de herramientas y procesos favoritos significa que la agencia tiene experiencia en su uso y sabe qué puede salir mal y cómo solucionarlo. Su equipo de TI actual no siempre debate si deben seguir los procesos de Scrum o Kanban o utilizar Java con Spring Framework o PHP con Laravel. Saben lo que funcionaba antes y cómo resolver los problemas con sus herramientas.

¿Cómo podemos saber si hemos alcanzado el objetivo? Por el camino, tenemos que establecer una infraestructura de monitorización para determinar cuánto tiempo lleva el proceso y cuánto tiempo ahorra la automatización. La monitorización puede ser amarga porque te puedes enterar de que algo aparentemente sencillo lleva una semana e implica a ocho personas. Esté preparado.

Reducir errores y mejorar la precisión

Construir una automatización de IA no está terminado cuando la ejecutas por primera vez. Debido a la naturaleza probabilística de la IA y los modelos de aprendizaje automático, es difícil construir una solución que nunca cometa un error.

Las agencias de automatización de IA adoptan un enfoque iterativo. En primer lugar, construimos una prueba de concepto para gestionar correctamente la mayoría de los casos. Después, analizamos qué errores comete la IA, determinamos por qué la IA comete esos errores y ajustamos el código.

Hablemos del elefante en la habitación. El 100% de precisión sólo es alcanzable en las automatizaciones más sencillas. La IA aún no ha alcanzado el nivel humano; incluso si lo hiciera, los humanos también cometen errores.

Una agencia de automatización de IA se enfrenta a esta incertidumbre limitando lo que la IA puede hacer y pidiendo a un operador humano competente que apruebe cualquier decisión crítica. El sistema de IA también puede recopilar comentarios de sus empleados, de modo que pueda utilizarlos como datos de entrenamiento para construir las versiones posteriores de la automatización.

Racionalización de tareas repetitivas

El ahorro de dinero más significativo proviene del ahorro de tiempo dedicado a tareas repetitivas. ¿Necesitan sus empleados encontrar información en un directorio de documentos cuando preparan una oferta? ¿Qué ocurre cuando lo hacen? Han mirado esos documentos durante 3 horas al día durante los últimos cinco años. Primero, se toman un descanso y se preparan un té porque la tarea les va a resultar tediosa, así que quieren posponer el trabajo. Luego, buscan sin pensar en los documentos mientras piensan en otra cosa. Cualquier cosa. La comida. Renovar su casa. En invitar a salir a William/Emily del departamento de al lado.

¿Deben sus mejores empleados dedicar tiempo a pulsar CMD+F para abrir una ventana de búsqueda y escribir repetidamente el texto exacto? La IA puede hacerlo.

¿Necesitan copiar y pegar partes de la descripción del producto de los documentos internos en la oferta enviada al cliente? La IA puede prepararles un borrador. Deje que su equipo se centre en lo que hace que la oferta sea única y esté adaptada al cliente.

El papel de la automatización de la IA en las operaciones de back-office

¿Qué puede hacer la IA por usted? Todo el mundo está creando chatbots. Aunque los chatbots son una forma de ofrecer automatización a las personas que los utilizan, la automatización puede hacer mucho más que chatear.

Reducción del coste de las operaciones comerciales mediante la generación aumentada de recuperaciones

Retrieval Augmented Generation es una forma elegante de decir que utilizamos la IA para consultar una base de datos, buscar documentos o solicitar datos a otro software integrado con los sistemas de IA. A continuación, pedimos a la IA que consolide los datos recuperados y escriba una respuesta a una persona que utilice el sistema.

¿Qué puede hacer RAG? Si vende equipos de fabricación, la automatización puede encontrar información relevante en las especificaciones técnicas y presentar los datos a los vendedores que preparan la oferta. En el sector financiero, la automatización puede encontrar partes relevantes de los términos y condiciones. En la asistencia al cliente, la IA puede buscar casos de asistencia similares del pasado y redactar una sugerencia de solución basada en los pasos que funcionaron en el pasado. O incluso mejor, clasificar automáticamente el caso de asistencia y extraer la solución de una colección de sus procedimientos operativos estándar.

Garantizar el cumplimiento de la normativa con la supervisión automatizada

También podemos utilizar la IA después de ponernos en contacto con los clientes. Si se graban todas las llamadas telefónicas, la IA puede analizar las transcripciones para encontrar lo que se dijo y determinar si los vendedores se ciñen al guión de ventas, no proporcionan asesoramiento financiero si no están autorizados a hacerlo o gestionan las objeciones de los clientes de la forma en que usted les formó.

Aprovechar la tecnología de IA para el seguimiento de KPI y el análisis de datos

¿Necesita molestar a un analista de datos cada vez que quiere saber algo sobre su negocio? ¿Ha pedido a los ingenieros de datos que construyan montones de cuadros de mando, pero no hay forma de recordar cuál muestra qué datos? La IA puede ayudar con ambos problemas.

Imagine un sistema de IA en el que usted escribe su pregunta en un cuadro de texto, y la IA consulta todas las bases de datos pertinentes y ofrece una respuesta de una sola frase un minuto después. Lo más probable es que sea al menos 30 veces más rápido que un analista de datos. El analista puede centrarse en problemas más complejos y utilizar la creatividad humana en lugar de ocuparse de preguntas aburridas y puntuales.

Servicios clave ofrecidos por las agencias de automatización de IA

Aunque el alcance de las posibles soluciones es infinito, como ocurre con cualquier software, las agencias de automatización de IA suelen centrarse en estas cinco cosas:

Automatización de procesos empresariales con toma de decisiones mediante IA.

Lo más sencillo, pero a menudo lo más beneficioso que puede hacer un consultor de automatización de IA es automatizar un proceso guionizado. Si una tarea debe realizarse siempre de una determinada manera pero requiere tomar algunas decisiones, deje que alguien automatice el proceso por usted, utilice la IA para tomar esas decisiones y pida a un humano que revise y apruebe el resultado final.

No es brillante. No se ve bien en las demostraciones. A menudo, ni siquiera se sabe si han utilizado IA o no. Pero este tipo de automatización hace ganar dinero a su empresa al ahorrar tiempo y permitir que la gente haga más trabajo en una jornada laboral.

El problema es que se necesita un proceso. Para automatizar un proceso, se necesita un proceso seguido por las personas que realizan la tarea manualmente. Si todo el mundo hace el trabajo de forma ligeramente distinta, habrá que idear primero un proceso unificado. Si eso es imposible, tienes 2-3 procesos que cubren el 80% de todos los casos y puedes automatizarlos.

Automatización de la atención al cliente

Como ya se ha mencionado, gran parte del trabajo de atención al cliente consiste en buscar una solución en un caso similar del pasado o en sus procedimientos operativos estándar. Nadie inventa un método nuevo para cada correo electrónico de un cliente. Al menos, espero que no lo hagan.

No recomendaría enviar la solución de la IA directamente al cliente. (Después de todo, las redes sociales están llenas de ejemplos que muestran cómo la IA comete errores.) Sin embargo, el servicio de atención al cliente puede utilizar el resultado de la IA como punto de partida, ahorrándoles un poco de tiempo.

Incluso si la automatización reduce el tiempo medio necesario para gestionar un caso de asistencia en sólo un 10%, ¿cuántos más puede gestionar el mismo equipo sin contratar y formar a nuevos empleados?

Análisis de datos e informes

Otra cosa que he mencionado antes es hacer preguntas puntuales a un analista de datos sobre su empresa o departamento. Esas preguntas cortas y sencillas les desconcentran y les impiden realizar un trabajo más complejo. Imagine a sus analistas trabajando sin interrupciones mientras un sistema de IA recupera rápidamente las respuestas de sus bases de datos.

Incluso puede hacer que el sistema de IA esté disponible como bot en Slack, MS Team o cualquier software de chat que utilice. Ahora, envíe su pregunta a un bot en lugar de al analista de datos y, en uno o dos minutos, obtendrá una respuesta real en lugar de una respuesta diciendo que se ocuparán de su pregunta en cuanto terminen de trabajar en la gran cosa que están haciendo ahora mismo.

Análisis predictivo

La predicción mediante aprendizaje automático no desapareció cuando empezamos a utilizar los modelos de lenguaje de gran tamaño. Ahora, pueden ser incluso mejores porque podemos automatizar la preparación de los datos.

¿Y si su sistema de predicción de bajas pudiera utilizar la información que tiene cuantificada en la base de datos y los datos extraídos de las llamadas telefónicas con el cliente o las respuestas a las encuestas que han enviado?

¿Y si el sistema de recomendación pudiera aprender lo que es importante para los clientes basándose en sus opiniones sobre los productos y servicios que compraron en el pasado?

Automatización de la recuperación de datos como asistente en la toma de decisiones

Las empresas tienen terabytes de datos con los que no tienen ni idea de qué hacer. La IA no resolverá el problema por arte de magia. (Sobre todo si ha olvidado qué contienen los datos y qué representan.) Sin embargo, puede utilizar la IA para consultar múltiples fuentes de datos y preparar un informe procesable que responda a sus preguntas.

No se trata sólo de un informe con datos, ni de una mera herramienta de respuesta a preguntas. Una automatización de este tipo incorpora tus valores en la respuesta que genera.

Imagínese lo siguiente: Tienes una automatización que genera notas de reuniones a partir de transcripciones. Existen miles de herramientas de resumen, pero la suya no genera un resumen más. En su lugar, la IA encuentra el objetivo de negocio, explica cómo el objetivo se refiere a sus OKRs, y encuentra los elementos de acción y las personas responsables de esas acciones. Cuando apruebas el informe de la reunión, la automatización añade las acciones a las listas de tareas pendientes de las personas adecuadas y genera un orden del día para una reunión de seguimiento. Incluso puede pedir periódicamente a las personas que actualicen sus tareas asignadas.

Pasos para contratar una agencia de automatización de IA

Las agencias de automatización de IA no son Amazon. Usted no va a ir a su sitio web, añadir un sistema de IA a un carrito de la compra, pagar y obtener una aplicación de trabajo al día siguiente. Son más bien una mezcla de una empresa de software estándar y una empresa de consultoría empresarial. Por supuesto, no le dirán cómo llevar su negocio, pero necesitan entender cómo lo hace usted para crear la automatización adecuada.

Por eso, un contrato típico con un consultor de automatización de IA tiene este aspecto:

Consulta inicial y evaluación de necesidades

Durante la consulta inicial, el consultor evaluará lo que está buscando y si puede ayudarle. Un buen consultor debe ser capaz de explicar una visión general de alto nivel y proporcionar algunos ejemplos. El consultor puede enviarle enlaces para mostrarle las posibilidades.

Si esto se convierte en un discurso de venta en el que te dicen que pueden hacer todo lo que necesitas, estás en las manos equivocadas. Todavía no tienen forma de saber lo que deben construir.

Sólo hay dos resultados posibles de la consulta inicial: «Quizá podamos trabajar juntos» o «No, no podemos hacerlo». He disuadido a algunas personas de utilizar la IA para su flujo de trabajo porque se sentirían decepcionadas y tendrían que dedicar demasiado tiempo a corregir manualmente las decisiones de la IA. Sobre todo porque no tenían un proceso empresarial real, y todos los que trabajaban en la tarea hacían lo que «les parecía bien» en ese momento. No se puede automatizar el caos.

Comprender los flujos de trabajo y las tareas

Durante la segunda conversación, el consultor debería hacerle preguntas sobre su flujo de trabajo y el proceso empresarial que automatiza. Podrían repasar juntos un caso de ejemplo durante la llamada. También hablará de las fuentes de datos a las que accede mientras trabaja en el proceso.

Esta vez, el consultor debería idear una forma de automatizar algunas partes del proceso. La implementación real requerirá probablemente un desarrollo iterativo en colaboración con alguien de su organización. Esta reunión es el momento de discutir las reglas de la colaboración.

Lo mejor sería implicar a las personas que vayan a utilizar la automatización. Ellos entienden el flujo de trabajo y pueden explicar lo que ocurre, pero también necesitan conocer las ventajas de la automatización. Participar desde el principio es una forma excelente de ver las ventajas.

Propuesta y diseño de soluciones

El consultor debe presentar una demostración de la prueba de concepto. La versión inicial puede funcionar con un pequeño subconjunto de datos, pero debe explicar más o menos cómo funciona toda la solución. También debe explicar cómo será la solución completa y qué trabajo requiere.

Deberá hablar del trabajo del consultor y del trabajo que deberá realizar el equipo responsable de integrar el sistema de IA con sus aplicaciones.

Implantación e integración con los sistemas existentes

Es probable que la fase de integración implique varias iteraciones de cambios porque siempre se descubren casos extremos que se olvidaron mencionar antes. Del mismo modo, la implementación puede dividirse en hitos en los que se comience con un sistema de IA que gestione los casos más comunes y se añadan capacidades adicionales más adelante.

Adoptar un enfoque ágil y empezar con un Producto Mínimo Viable (PMV) es crucial. El MVP permite a los usuarios empezar a utilizar la herramienta rápidamente y aportar valiosos comentarios, esenciales para perfeccionar el producto final. De lo contrario, construirá algo que ralentizará su empresa y molestará a sus empleados.

Formación y gestión del cambio

Un sistema de IA que no se utiliza es una pérdida de dinero. Por el camino, el consultor debe formar a su equipo para que maneje la solución que construya. Si el sistema se integra en su aplicación actual, suele ser mejor que la formación la realice su equipo pero con la ayuda del consultor. Si se trata de una aplicación nueva, el consultor puede encargarse de toda la formación.

Sin embargo, la gestión del cambio es responsabilidad suya. Un consultor externo no puede obligar a la gente a cambiar sus hábitos. Por eso sugerí implicar a los usuarios finales al principio del proceso.

Soporte y optimización continuos

La IA no es perfecta. Querrá gestionar nuevos casos, cambiar el comportamiento actual o incluir pasos adicionales en el flujo de trabajo. Involucrar al consultor en cada uno de esos cambios no tiene sentido. A mí me gusta formar a los desarrolladores sobre la marcha, para que puedan pedir a su equipo que se encargue de los cambios.

Por supuesto, el consultor puede estar siempre disponible para responder a sus preguntas si decide que ese es el modelo de compromiso por el que quiere pagar. También puede iniciar un proyecto posterior en el que el consultor cree nuevas funciones sobre el sistema de IA existente.

Tendencias futuras en la automatización empresarial con IA

Según Jason Liu, la automatización de la IA pasará de la Generación Aumentada de Recuperación y la respuesta a preguntas a herramientas de generación de informes personalizados que rellenan plantillas utilizando IA y datos solicitados a otros sistemas. Jason cree que pasaremos de utilizar la IA como un motor de búsqueda más avanzado a una herramienta de toma de decisiones que puede incorporar tus valores al tomar la decisión.

Al mismo tiempo, Andrew Ng cree que los flujos de trabajo agénticos serán el futuro de la IA. Los flujos de trabajo agénticos permiten a la IA realizar tareas y modificar datos de forma independiente. Nos acostumbraremos a delegar tareas en la IA y esperar pacientemente una respuesta.

Ambas tendencias son emocionantes porque podemos automatizar tareas que consumen mucho tiempo y hacer que los procesos empresariales sean más predecibles, eficientes y baratos.


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