Qué procesos empresariales se pueden automatizar con agentes de IA

Los agentes de IA permiten automatizar procesos empresariales que requieren coordinar varios pasos, consultar información, interactuar con diferentes sistemas y tomar determinadas decisiones para alcanzar un resultado.

Su mayor oportunidad no está necesariamente en sustituir automatizaciones simples que ya funcionan, sino en procesos donde hoy una persona debe intervenir para interpretar información, decidir qué hacer a continuación, pasar de una aplicación a otra o gestionar excepciones.

Por eso, no todos los procesos ofrecen el mismo potencial. Los mejores candidatos suelen tener un objetivo claramente definido, datos disponibles, reglas identificables y acciones que pueden ejecutarse dentro de límites establecidos. También deben permitir determinar en qué situaciones el agente puede actuar de forma autónoma y cuándo necesita intervención humana.

Esta diferencia es importante frente a la automatización tradicional. Mientras una automatización basada en reglas ejecuta una secuencia previamente definida, un agente de IA puede interpretar un objetivo, determinar los pasos necesarios, utilizar diferentes herramientas y adaptar sus acciones según la información que encuentra durante el proceso.

Esto amplía el alcance de la automatización hacia procesos que combinan ejecución, análisis, toma de decisiones y coordinación entre sistemas.

Estos son 4 tipos de procesos donde pueden aplicarse agentes de IA:

1. Agentes de IA en procesos de atención y relación con clientes
2. Agentes de IA en procesos B2B de compras y ventas
3. Agentes de IA en procesos operativos y de TI
4. Agentes de IA en procesos financieros y generación de reportes

1. Agentes de IA en procesos de atención y relación con clientes

Los procesos relacionados con clientes son candidatos naturales para incorporar agentes de IA porque suelen requerir consultar información, interpretar una solicitud y ejecutar diferentes acciones antes de resolverla.

Esto puede aplicarse, por ejemplo, al onboarding de nuevos clientes, soporte postventa, personalización de interacciones, calificación de oportunidades comerciales o seguimiento de solicitudes.

La diferencia frente a un chatbot tradicional está principalmente en el alcance.

Un chatbot puede responder una pregunta. Un agente puede recibir una solicitud, identificar qué necesita el cliente, consultar su información, acceder a diferentes sistemas y ejecutar determinadas acciones para completar el proceso.

El modelo puede ampliarse mediante sistemas multiagente, donde diferentes agentes especializados colaboran dentro del mismo flujo. Uno puede interpretar la intención del cliente, otro consultar información y otro ejecutar una acción dentro de una aplicación empresarial.

De esta forma, la inteligencia artificial deja de participar únicamente en la conversación con el cliente y puede intervenir en diferentes etapas del proceso necesario para resolver su solicitud.

El cambio está en pasar de utilizar IA para responder consultas a utilizarla para ejecutar diferentes etapas de una interacción con el cliente.

2. Agentes de IA en procesos B2B de compras y ventas

Los procesos de compras y ventas entre empresas suelen combinar reglas, documentación, análisis de información, aprobaciones e interacción entre diferentes sistemas.

Por ejemplo, un proceso de compras puede incluir:

• Identificar una necesidad.
• Buscar o comparar proveedores.
• Revisar condiciones comerciales.
• Analizar información de desempeño o riesgo.
• Preparar una orden.
• Solicitar una aprobación.
• Registrar la operación.

Un agente de IA puede participar en diferentes etapas del proceso, consultar información disponible, comparar alternativas y ejecutar determinadas acciones según las reglas establecidas por la organización.

En un proceso de compras, por ejemplo, puede recopilar información de proveedores, revisar determinadas condiciones, comparar alternativas y preparar la información necesaria para una decisión. Dependiendo de las políticas establecidas, algunas acciones pueden ejecutarse automáticamente y otras mantenerse bajo aprobación humana.

La misma lógica puede aplicarse a procesos comerciales B2B que requieren recopilar información, preparar documentación, consultar condiciones o coordinar actividades entre diferentes herramientas.

Los procesos B2B son especialmente interesantes para los agentes de IA porque combinan actividades estructuradas con decisiones que dependen de información distribuida entre diferentes sistemas.

3. Agentes de IA en procesos operativos y de TI

Las áreas de tecnología pueden incorporar agentes de IA para automatizar actividades relacionadas con infraestructura, soporte, procesamiento de documentos y orquestación de procesos.

Un agente puede recibir un objetivo operativo, consultar el estado de diferentes sistemas, identificar una condición determinada y ejecutar acciones utilizando las herramientas disponibles.

Esto puede aplicarse a procesos como:

• Clasificación y resolución inicial de incidentes.
• Consulta de logs y documentación técnica.
• Ejecución de tareas operativas.
• Procesamiento de solicitudes internas.
• Monitoreo y análisis de infraestructura.
• Coordinación de flujos entre diferentes herramientas.

Aquí la diferencia frente a una automatización tradicional vuelve a estar en la capacidad de trabajar con un objetivo y no únicamente con una secuencia fija.

Por ejemplo, ante un incidente, el agente puede recopilar información de diferentes fuentes, consultar documentación, analizar posibles causas y ejecutar determinadas acciones según las políticas definidas para ese tipo de situación.

En este escenario, el papel humano puede concentrarse en definir objetivos, políticas, excepciones y límites de actuación, mientras los agentes ejecutan determinadas actividades dentro de esos parámetros.

La automatización agéntica en TI no consiste únicamente en ejecutar comandos, sino en coordinar diferentes acciones para resolver un objetivo operativo.

4. Agentes de IA en procesos financieros y generación de reportes

Los procesos financieros combinan dos características relevantes para los agentes de IA: muchas de sus actividades siguen estructuras y reglas definidas, pero también existen puntos donde es necesario interpretar resultados, investigar diferencias o decidir qué requiere atención.

Esto ocurre en procesos como:

• Conciliaciones.
• Consolidaciones de información.
• Análisis de variaciones.
• Preparación de reportes.
• Validación de información.
• Seguimiento de excepciones.

Como desarrollamos en nuestro artículo sobre IA en finanzas para automatizar reportes, una parte importante del trabajo financiero todavía se concentra en recopilar, organizar, validar y explicar información antes de que el equipo pueda analizarla.

Los agentes de IA pueden modificar ese flujo.

Por ejemplo, en una conciliación, un agente puede comparar información, identificar coincidencias, investigar determinadas diferencias y presentar al equipo únicamente las excepciones que requieren revisión.

Esto permite pensar en modelos combinados, donde el agente ejecuta determinadas actividades y el equipo financiero mantiene el control sobre las excepciones, aprobaciones o decisiones que requieren mayor criterio.

El objetivo no es eliminar la participación del equipo financiero, sino concentrarla en los puntos del proceso donde realmente aporta criterio y análisis.

Qué características hacen que un proceso sea adecuado para agentes de IA

No todos los procesos tienen el mismo potencial de automatización. Más que preguntar únicamente si una actividad puede ejecutarse con IA, conviene analizar qué características hacen que un proceso sea un mejor candidato para incorporar agentes.

Estas características permiten distinguir entre automatizar una tarea y delegar parte de la ejecución de un proceso.

Una tarea aislada puede consistir en resumir un documento o clasificar una solicitud. Un proceso completo puede requerir recibir esa solicitud, identificar qué necesita, consultar información, ejecutar una acción, registrar el resultado y escalar una excepción cuando sea necesario.

Precisamente ahí aparece una de las principales oportunidades de los agentes de IA: conectar diferentes actividades dentro de un mismo flujo y trabajar hacia un resultado definido, en lugar de automatizar cada tarea de manera independiente.

Qué evaluar antes de automatizar un proceso con agentes de IA

Antes de implementar un agente, la empresa debería determinar no solo si la tecnología puede ejecutar el proceso, sino qué nivel de autonomía tiene sentido permitirle.

Algunas preguntas que ayudan a realizar esta evaluación son:

• ¿El proceso tiene un objetivo claramente definido?
• ¿Sus reglas y pasos pueden documentarse?
• ¿Qué decisiones puede ejecutar el agente y cuáles requieren aprobación?
• ¿Los datos que necesita están disponibles, gobernados y son confiables?
• ¿Qué sistemas debe consultar o modificar?
• ¿Qué permisos necesitará para ejecutar esas acciones?
• ¿Qué ocurre cuando encuentra una excepción?
• ¿Cómo se registrarán las acciones realizadas por el agente?
• ¿Qué indicador permitirá medir si la automatización generó el resultado esperado?

Este análisis es importante porque no todos los procesos necesitan el mismo nivel de autonomía.

Un proceso de menor riesgo puede permitir que el agente ejecute diferentes acciones automáticamente. En otro proceso, el agente puede encargarse de recopilar información, realizar verificaciones y preparar una recomendación, pero necesitar aprobación humana antes de ejecutar una acción determinada.

También conviene evaluar el impacto antes de iniciar la implementación. Automatizar un proceso técnicamente posible no necesariamente significa que exista una oportunidad relevante para el negocio. El tiempo liberado, la reducción de errores, el costo operativo, la velocidad del proceso o la mejora del nivel de servicio deberían permitir determinar si la iniciativa justifica el esfuerzo necesario.

Por eso, seleccionar el proceso correcto es tan importante como seleccionar la tecnología.

En FPA Latam podemos acompañar a las empresas a identificar qué procesos tienen mayor potencial para incorporar agentes de IA, evaluando su estructura actual, los datos disponibles, los sistemas involucrados, el nivel de autonomía posible y el impacto esperado para el negocio.

También podemos apoyar en la definición y priorización de casos de uso, diseño del flujo, integración con datos y aplicaciones empresariales y construcción de una hoja de ruta para avanzar desde automatizaciones específicas hacia procesos con mayor participación de agentes.

Si tu empresa está evaluando agentes de IA, el primer paso es identificar qué procesos están realmente preparados para utilizarlos y dónde pueden generar un impacto medible.

FAQs

¿Qué procesos empresariales se pueden automatizar con agentes de IA?

Los agentes de IA pueden utilizarse en procesos que requieren ejecutar varios pasos, consultar información, interactuar con sistemas y tomar determinadas acciones para alcanzar un objetivo. Algunos ejemplos se encuentran en atención al cliente, compras, ventas, operaciones de TI y procesos financieros.

¿Qué diferencia hay entre un agente de IA y la automatización tradicional RPA?

La automatización tradicional suele ejecutar reglas y secuencias previamente definidas. Un agente de IA puede interpretar un objetivo, determinar qué acciones necesita realizar, utilizar diferentes herramientas y adaptar su comportamiento según la información que encuentra durante el proceso.

Ambas tecnologías pueden coexistir dentro de una misma arquitectura de automatización.

¿Qué tipos de procesos son mejores candidatos para agentes de IA?

Los procesos con objetivos claros, información disponible, reglas identificables y resultados medibles suelen ofrecer mejores condiciones para evaluar una automatización con agentes.

También es importante que la empresa pueda definir las excepciones y situaciones donde debe intervenir una persona.

¿Los agentes de IA pueden ejecutar procesos sin supervisión humana?

Depende del proceso, del riesgo y de las políticas de la organización. Algunas actividades pueden tener mayor autonomía, mientras otras pueden requerir aprobación humana antes de ejecutar determinadas decisiones.

Por eso, el nivel de supervisión debe definirse como parte del diseño del proceso.

¿Qué es un sistema multiagente?

Es un sistema donde varios agentes especializados colaboran para alcanzar un objetivo. Cada agente puede encargarse de una parte del proceso y compartir información con otros agentes para completar el flujo.

¿Por qué pueden fracasar los proyectos de agentes de IA?

Entre los problemas que pueden afectar estos proyectos están una mala selección del proceso, datos insuficientes o poco confiables, falta de controles, costos de implementación difíciles de justificar y ausencia de indicadores claros para medir resultados.

¿Los agentes de IA reemplazan a los sistemas de RPA?

No necesariamente. RPA puede seguir siendo útil para actividades altamente repetitivas y basadas en reglas. Los agentes de IA pueden complementar estas automatizaciones cuando el proceso requiere interpretar información, coordinar diferentes herramientas o adaptarse a distintas situaciones.

¿Por dónde debería empezar una empresa que quiere utilizar agentes de IA?

Un buen punto de partida es identificar procesos con un problema concreto, un impacto potencial medible y condiciones suficientes para implementarlos.

Después conviene evaluar los datos, sistemas, reglas, riesgos y nivel de supervisión necesarios antes de definir qué tecnología utilizar y qué grado de autonomía debería tener el agente.