Principales casos de uso de la automatización basada en IA generativa

Más de 60 casos de uso de la automatización basada en IA generativa

Pocas tecnologías han irrumpido de la misma manera que lo hizo la IA generativa en el escenario mundial y en la economía global. En el primer año desde su lanzamiento, la IA generativa batió récords de crecimiento y adopción, y sigue asombrando por la magnitud y el alcance de su impacto creciente y actual en todo el espectro del trabajo, la vida y la industria. En una evaluación que realizó McKinsey, en la que se tuvieron en cuenta solo 16 casos de uso en diferentes industrias, se estimó un impacto económico de 4,4 billones de dólares al año.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es un tipo de tecnología de inteligencia artificial (IA) entrenada en modelos básicos, por lo general, modelos de lenguaje extenso (LLM), con capacidad para comprender entradas de lenguaje natural (y, fundamentalmente, la intención de la entrada) y responder con contenido útil cuando no existe una única respuesta correcta. La IA generativa tiene la capacidad de analizar conjuntos de datos grandes y no estructurados, y crear entradas de contenido original en una gama de modalidades, principalmente texto, pero cada vez más en otros formatos, como imágenes, código informático y sonido.

Para hacer una analogía, piense en ella como un socio de proyecto que aprende con rapidez, es creativo e inteligente (pero no siempre confiable), para cualquier proyecto de trabajo. Así es como hoy en día se utiliza ampliamente como herramienta independiente; para crear informes, campañas de correo electrónico, traducciones, etc. Al generar contenido original y preciso, la IA generativa proporciona un importante aumento de la productividad.

¿Cómo benefician estas capacidades a las empresas?

El valor previsto de la IA generativa en todas las industrias y funciones es enorme, pero algunas industrias se beneficiarán más y antes que otras. Por ese motivo, comprender las aplicaciones de la IA generativa y los casos de uso específicos de su industria es aún más crítico. Pero puede resultar difícil comprender qué significan las capacidades de la IA generativa en la práctica. Más allá de ser un asistente para la creación de contenidos (con importantes riesgos de seguridad, privacidad y precisión), los líderes empresariales de todas las industrias y funciones se preguntan cuáles son los casos de uso aplicables de la IA generativa en este momento.

Para cerrar la brecha entre el potencial amplio e impreciso y las aplicaciones empresariales del mundo real, este artículo presenta casos de uso de la IA generativa por función de trabajo e industria. El objetivo es proporcionar un puente para aprovechar el potencial de esta tecnología, tanto si implementa un caso de uso directamente o lo toma como punto de partida para generar ideas o desarrollar aplicaciones para sus necesidades comerciales. Este compendio de casos de uso de IA generativa tiene como finalidad poner en marcha su viaje para aprovechar el potencial de la IA generativa.

Lo que hay que saber antes de comenzar con la IA generativa

Una parte esencial de la preparación para aplicar la IA generativa es comprender los posibles riesgos y preocupaciones que conlleva la tecnología, así como la forma de mitigarlos.

Seguridad de los datos

Proteger los datos confidenciales, ya sea información personal identificable (PII) o información comercial patentada, contra el acceso no autorizado o el uso indebido, es primordial a la hora de introducir una nueva tecnología. En el caso de la IA generativa, las cuestiones de seguridad deben abordar las capas inherentes a la tecnología (modelo básico, proveedor de cualquier complemento o plug-in de terceros).

Comience con preguntas clave, como ¿quién puede acceder a los datos de capacitación que pueden incluir información clasificada? Y ¿cómo protege un proveedor los datos de las filtraciones? Es necesario garantizar un cifrado sólido, elegir modelos de IA seguros y establecer controles de acceso estrictos para el uso de la IA generativa.

Preocupaciones de privacidad y normativa

Los modelos de IA generativa se basan en enormes volúmenes de datos, y el uso de datos personales y propiedad intelectual plantea importantes preocupaciones de privacidad y normativa. Es imperativo incorporar la aprobación del cliente para el uso de datos, y garantizar la alineación con los estándares de cumplimiento corporativos y la industria en general, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la PII y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA).

A medida que más regiones establecen y modifican leyes sobre derechos de propiedad intelectual, protección de datos y seguridad, es esencial que las empresas establezcan políticas y una gobernanza sólidas en materia de IA generativa.

Precisión y sesgos

Se requieren controles de la realidad. La IA generativa tiene un historial de alucinaciones, lo que significa que inventa cosas sin ninguna indicación de que el contenido proporcionado contiene información falsa o inventada. Además, los resultados pueden contener sesgos inherentes, que pueden tener ramificaciones políticas o incluso legales para las empresas. Para garantizar la exactitud de los datos y los resultados del sistema, se necesitan conocimientos y supervisión humanos.

¡Tenemos buenas noticias! Existen controles de seguridad y privacidad

Con todo el potencial que conlleva la IA generativa y todos los riesgos, situar la IA generativa en el contexto de la automatización inteligente es un paso fundamental para darse cuenta de su valor potencial. La oportunidad de acelerar las ganancias de productividad empresarial y concretar la siguiente etapa del recorrido de la hiperautomatización y la automatización integral de procesos comienza con la plataforma de automatización adecuada para introducir esta nueva tecnología en los flujos de trabajo de su empresa de forma segura.

La vía principal para que las empresas logren controles de seguridad, privacidad y precisión es aprovechar la IA generativa mediante una plataforma segura de automatización inteligente que ofrezca una orquestación completa entre sistemas y usuarios con gobernanza y controles de seguridad integrados para facilitar el uso seguro y eficaz de la IA generativa.

La clave es orquestar la IA generativa como parte de automatizaciones de procesos de múltiples pasos y sistemas utilizando una plataforma de orquestación empresarial, que cuenta con las herramientas integrales, los controles de seguridad, la gobernanza, los análisis, las integraciones, etc., necesarios para implementar automatizaciones basadas en IA en las operaciones de la empresa.

Cómo funciona esta lista de casos de uso de IA generativa

El objetivo de esta colección de casos de uso es dar forma al valor real de la IA generativa disponible para todas las organizaciones en el presente y demostrar las implementaciones que generan un valor sustancial con el objetivo de guiar a las organizaciones hacia el pleno aprovechamiento del poder combinado de la automatización y la IA.

El objetivo de esta lista, diseñada como un catálogo de búsqueda rápida de aplicaciones de IA generativa por función empresarial y por industria, es ayudar a generar ideas e inspirarlo a comenzar hoy mismo. A medida que la IA generativa avance y las organizaciones empiecen a sacar partido de sus capacidades, surgirán casos de uso valiosos, novedosos y de gran repercusión incluso más rápido de lo que ya lo están haciendo. Manténgase al corriente de las novedades.

Casos de uso de IA generativa por función empresarial

Servicio de Atención al Cliente

Resolución de quejas

La carga de trabajo del Servicio de Atención al Cliente en todas las industrias aumentó dramáticamente en los últimos años, con un aumento del volumen de llamadas de hasta el 600%. La IA generativa combinada con la automatización inteligente puede contribuir a una resolución de quejas del Servicio de Atención al Cliente más rápida y de mayor calidad a escala al ayudar a los agentes con la recuperación de información en tiempo real y la capacidad de resolver casos con rapidez dentro de una única aplicación principal (por ejemplo, Salesforce).

En este caso, la solicitud de un nuevo cliente activa la recuperación automatizada de datos del cliente desde sistemas dispares. La IA generativa envía los expedientes del caso a un agente del Servicio de Atención al Cliente para su revisión. La IA generativa crea una respuesta de correo electrónico personalizada en segundos, que se puede enviar mediante un asistente de automatización desde la misma aplicación de trabajo. El resultado es una mayor eficacia y calidad de respuesta.

Clasificación y respuesta a las solicitudes de información sobre pedidos por correo electrónico

Uno de los mayores desafíos al clasificar las consultas de los clientes es el gran volumen de interacciones con ellos. A nivel empresarial, el Servicio de Atención al Cliente puede recibir cientos de miles de consultas todos los días. Las consultas en industrias como la atención médica, las operaciones bancarias y los seguros suelen ser de naturaleza compleja, con grandes riesgos financieros y personales. Para los agentes puede ser un reto navegar rápidamente por múltiples sistemas, clasificar la consulta y derivarla al equipo adecuado y responder con los conocimientos más actualizados en el momento oportuno.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden facilitar una clasificación y respuesta más rápidas de las consultas del Servicio de Atención al Cliente. Document Automation procesa la nueva consulta de un cliente para extraer su información. La IA generativa analiza los datos y predice la probabilidad de resolver el problema con recomendaciones de acciones basadas en la evaluación. La automatización puede retomar la recomendación elegida para enviarla a procesar y actualizar el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP). La IA generativa puede crear comunicaciones de seguimiento, como un correo electrónico al cliente para solicitar más información.

Análisis de opinión de las consultas de los clientes

El tiempo necesario para investigar y responder a una consulta compleja de un cliente suele ser elevado, lo que dificulta en gran medida la capacidad de los agentes para resolver el problema con rapidez. Algunos casos, como las quejas de los clientes de las aerolíneas y las reclamaciones de atención médica denegadas, pueden ser complejos y requerir más tiempo y recursos para su investigación y resolución. Los flujos de trabajo de escalada a menudo se retrasan debido a datos inadecuados.

En este caso, la IA generativa puede revisar y comprender el contexto y la intención de una consulta entrante del Servicio de Atención al Cliente. La automatización puede ejecutar la búsqueda de las resoluciones pertinentes correspondientes en una base de conocimientos y, luego, la IA generativa puede redactar respuestas que se ajusten a la resolución y a los detalles contextuales específicos de la consulta. En el caso de las consultas sencillas, la respuesta se puede enviar de forma automática sin la participación de un agente. En el caso de problemas complejos, el agente puede revisar el borrador de la respuesta y continuar con el flujo de trabajo desde allí.

Calidad de la respuesta al cliente

La calidad del Servicio de Atención al Cliente es un factor importante para su satisfacción. En el contexto empresarial de grandes volúmenes de consultas de clientes y objetivos de respuesta rápidos, la calidad de la respuesta es un factor difícil de controlar.

En este caso, la automatización impulsada por la IA generativa puede revisar la calidad del contenido de las respuestas a las consultas del Servicio de Atención al Cliente antes de que los agentes respondan. La automatización podría devolver una puntuación o evaluación de la calidad de la respuesta. Las respuestas por debajo de un determinado umbral podrían hacer que la IA generativa escriba sugerencias de contenidos mejorados para que el agente los utilice.

Finanzas y contabilidad

Detección de anomalías y discrepancias en la documentación y la generación de informes financieros

Las auditorías financieras son un aspecto crítico de las operaciones comerciales, ya que garantizan que los datos financieros sean precisos y cumplan con los requisitos reglamentarios. No obstante, las auditorías financieras manuales requieren mucho tiempo, son propensas a errores y es posible que no puedan identificar patrones o anomalías complejos. Esto puede generar informes financieros inexactos, problemas de cumplimiento, así como mayores riesgos de fraude y errores.

En este caso, la IA generativa puede procesar con rapidez grandes volúmenes de datos financieros y aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para identificar irregularidades que podrían pasarse por alto fácilmente en las revisiones manuales. La IA generativa puede examinar cada transacción financiera o contable e identificar patrones indicativos de fraude o errores. Su capacidad para aprender y adaptarse con el tiempo significa que los resultados mejorarán de forma constante a medida que mejoren sus capacidades de detección.

Negociación de descuentos a proveedores

Las empresas establecen presupuestos y requisitos, como descuentos y condiciones de pago. Pero comparar las demandas de un proveedor con las tendencias, el valor de los productos básicos y los costos de la competencia lleva mucho tiempo, es tedioso y requiere muchos recursos. El resultado son retrasos y pérdida de ahorros y descuentos.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden servir para revisar acuerdos no estructurados y datos de tendencias en todas las operaciones financieras, comparar términos y recomendar acciones, así como negociar los siguientes pasos, lo que reduce el tiempo para llegar a los términos finales a cuestión de días.

Datos financieros precisos y oportunos

El análisis y la previsión de datos financieros son aspectos críticos de la planificación empresarial, ya que permiten a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en evaluaciones y proyecciones precisas sobre la salud financiera de la organización. Sin embargo, el análisis y la previsión de datos manuales son propensos a errores y pueden tardar demasiado tiempo en sacar a la luz patrones o anomalías complejas, lo que expone a la organización a un mayor riesgo.

En este caso de uso, la combinación de IA generativa y automatización inteligente puede ayudar a reducir errores, mejorar la gestión de riesgos y acelerar el proceso de generación de informes financieros. La automatización puede recopilar datos financieros y contables actualizados junto con documentos históricos y contextuales. La IA generativa puede revisar, analizar y sintetizar los datos para generar informes y sacar a la luz patrones y valores atípicos, lo que acelera el proceso para que los analistas capaciten a las organizaciones a tomar decisiones más informadas basadas en datos financieros precisos y oportunos, lo que se traduce en mejores resultados empresariales.

Procesamiento de facturas

Las cuentas por pagar (AP) son una función que requiere mucho trabajo y que a menudo implica la extracción manual de los datos de las facturas de los proveedores en el sistema de AP, como el sistema SAP, lo que puede llevar hasta 90 días para completar el proceso de facturación. La entrada manual de datos de facturas es una fuente importante de errores, lo que puede provocar retrasos en los pagos y otros problemas. La normativa sobre seguridad de los datos y prevención del fraude también intensifica el escrutinio en torno al procesamiento de facturas, lo que aumenta el tiempo y los recursos dedicados al proceso de facturación, así como a su supervisión y auditoría.

En el caso del procesamiento de facturas, la IA generativa puede ayudar a mejorar la eficiencia y ahorrar tiempo a los equipos de AP al hacer posible la automatización del procesamiento de facturas de principio a fin. La IA generativa puede detectar con rapidez discrepancias entre las facturas y los formularios de ERP. La IA generativa tiene la capacidad de comprender cualquier formato de factura, incluidos los no estructurados y complejos, para identificar y capturar los detalles requeridos, como el nombre de los proveedores, el número de las facturas y los montos. Una vez que se procesa una factura, la IA generativa puede crear correos electrónicos personalizados para enviarlos al proveedor.

Revisiones de auditoría basadas en riesgos

Con el auge de las finanzas integradas y la digitalización, los auditores se enfrentan a un desafío cada vez mayor: el gran volumen de datos. Cada año, las transacciones financieras se multiplican, lo que hace que la revisión manual y la identificación de riesgos sean cada vez más difíciles y requieran mucho tiempo. La adopción de la IA generativa en la auditoría ahorra tiempo, reduce costos y mitiga el riesgo.

En las revisiones de auditoría, la IA generativa, con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y generar información significativa, puede identificar con rapidez patrones y tendencias que podrían eludir a los auditores humanos. La IA generativa puede realizar pruebas de auditoría mediante el reconocimiento avanzado de patrones y modelos predictivos, lo que permite identificar actividades fraudulentas, errores e incoherencias. Puede determinar la frecuencia de las auditorías en función de la gravedad de los riesgos, priorizar los procesos de alto riesgo y asignar recursos de forma eficaz. Además, genera resúmenes claros y concisos de los resultados de la auditoría, lo que facilita que los responsables de finanzas y contabilidad comprendan los resultados y tomen decisiones informadas.

Informes: MD&A

La preparación del borrador inicial de discusión y análisis de gestión (MD&A) es un proceso que lleva mucho tiempo y que a menudo requiere semanas o incluso meses para compilar, analizar y presentar datos financieros en un formato completo y comprensible. En este proceso crítico, la posibilidad de que se produzcan errores humanos puede suponer un riesgo. La aplicación de la automatización inteligente y la IA generativa a la preparación de informes de MD&A, así como de otros estados financieros internos y externos, puede reducir de forma significativa el tiempo necesario y al mismo tiempo aumentar la precisión y la coherencia de los datos.

Para crear estados financieros, la IA generativa y la automatización inteligente pueden examinar con rapidez grandes cantidades de datos financieros con el fin de identificar tendencias, anomalías y aspectos destacados clave. Con esta información, la IA generativa puede crear un borrador de informe inicial utilizando un lenguaje claro y conciso. Una vez revisado y aprobado, la IA generativa puede ayudar a traducir el informe a otros idiomas y redactar comunicados para acompañar la entrega del informe.

Respuesta automática a los proveedores

La interacción con los proveedores implica numerosos intercambios de correos electrónicos para hablar sobre detalles como las especificaciones de los productos, los plazos de entrega y las condiciones de pago. La respuesta manual a cada caso puede llevar mucho tiempo y ser propensa a errores o retrasos, lo que puede repercutir negativamente en la relación con el proveedor.

Con la automatización inteligente y la IA generativa, las organizaciones pueden automatizar las interacciones con los proveedores. La IA generativa puede escanear los correos electrónicos entrantes, comprender el contexto y generar respuestas adecuadas. En combinación con la automatización inteligente, puede responder directamente a consultas habituales, como el estado de los pedidos, las confirmaciones de pago y los plazos de entrega, lo que libera al personal para que se ocupe de cuestiones más complejas. La IA generativa también puede personalizar las respuestas en función del perfil del proveedor y las interacciones pasadas, lo que mejora la relación con dicho proveedor. Este proceso puede reducir el tiempo de respuesta de días a minutos.

Investigación y evaluación de riesgos de los proveedores

La evaluación de proveedores potenciales implica una revisión exhaustiva de su estabilidad financiera, su capacidad operativa y su reputación. La investigación y el análisis manuales pueden llevar semanas y aun así omitir información crítica.

Para las evaluaciones de riesgos de los proveedores, la automatización inteligente y la IA generativa pueden agilizar este proceso al recopilar automáticamente datos de diversas fuentes, como informes financieros, artículos de noticias y publicaciones en redes sociales. Luego, puede analizar estos datos para evaluar el nivel de riesgo del proveedor y resaltar cualquier señal de alerta, como inestabilidad financiera, problemas legales o críticas negativas. Esta información puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas de forma rápida y segura.

Consultas sobre compras

Manejar las consultas sobre adquisiciones es una tarea crucial, pero requiere mucho tiempo. Las empresas reciben numerosas preguntas sobre la disponibilidad de los productos, los precios, los plazos de entrega, etc. Responder a cada consulta con prontitud y precisión es fundamental para establecer relaciones con los clientes y mantener su satisfacción.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden automatizar el manejo de las consultas sobre compras. La IA generativa puede comprender la naturaleza de la consulta, lo que activa la automatización para recuperar la información necesaria de los sistemas de la empresa y, posteriormente, generar una respuesta detallada. Puede marcar consultas complejas para que intervenga una persona. Este enfoque puede reducir significativamente el tiempo de respuesta y mejorar la precisión de las respuestas.

Revisión de contratos

La revisión de contratos es una tarea crítica que requiere una atención meticulosa a los detalles. Las empresas deben asegurarse de que los términos y condiciones sean favorables, cubran todos los requisitos empresariales y cumplan toda la normativa pertinente. Sin embargo, la revisión manual de contratos puede llevar días o incluso semanas y es propensa a errores.

En las revisiones de contratos, la IA generativa puede escanear el texto del contrato, identificar cláusulas clave y compararlas con los términos estándar de la empresa. Luego, puede marcar cualquier condición desfavorable o posibles problemas de cumplimiento para que el equipo de operaciones contractuales los revise más a fondo. Este proceso puede acelerar de forma significativa las revisiones de contratos, reducir errores y garantizar que todos los contratos se ajusten a los requisitos comerciales.

Pagos atrasados

Las empresas suelen tratar con clientes que retrasan los pagos más allá de la fecha de vencimiento. Esto puede alterar el flujo de caja y tensar las relaciones comerciales. El seguimiento manual de los pagos atrasados puede llevar mucho tiempo, lo que podría añadir más retrasos a la recuperación de los pagos y aumentar la carga de trabajo del equipo financiero.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden agilizar el proceso mediante el seguimiento de las fechas de vencimiento de las facturas, la identificación de las facturas vencidas, el cálculo de los recargos por demora y la generación de correos electrónicos recordatorios personalizados. El proceso de cobros automatizados también puede escalar los casos persistentes para que se tomen medidas adicionales.

Conciliación de facturas

La conciliación de facturas consiste en cotejar las facturas con las órdenes de compra y los recibos para verificar la exactitud de las transacciones. Las discrepancias pueden provocar pérdidas financieras o problemas de cumplimiento, pero el proceso de conciliación manual puede ser lento y propenso a errores.

Con la IA generativa combinada con la automatización inteligente, es posible automatizar el proceso de conciliación de facturas. La IA generativa puede escanear documentos de facturas en cualquier formato, extraer detalles relevantes y compararlos entre sí, lo que marca cualquier discrepancia para su posterior investigación y permite que las facturas conciliadas sin errores continúen a través del proceso automatizado. La automatización de este proceso puede acelerar significativamente la conciliación, reducir errores y garantizar informes financieros precisos.

Controles SOX

La Ley Sarbanes-Oxley (SOX) exige que las empresas establezcan controles y procedimientos internos para la generación de informes financieros a fin de reducir el riesgo de fraude. Implementar y supervisar estos controles puede ser complejo y, por lo tanto, requerir mucho tiempo y recursos. La aplicación de la automatización inteligente con IA generativa puede ayudar a garantizar el cumplimiento continuo, reducir el riesgo de sanciones y ahorrar un valioso tiempo de auditoría.

En este caso, la IA generativa puede ayudar en el proceso al verificar automáticamente las transacciones de la empresa con los controles de la SOX. Puede identificar infracciones y generar informes detallados para el equipo de auditoría, en colaboración con la automatización para notificar y entregar informes a las partes interesadas.

Detección de fraude

Las actividades fraudulentas pueden provocar importantes pérdidas financieras y daños a la reputación. La detección del fraude requiere un control constante de las transacciones y de los patrones que puedan indicar una actividad sospechosa. El control de las transacciones para detectar signos de posible fraude ya se ha beneficiado de la llegada de herramientas de IA diseñadas para detectar esquemas de fraude sofisticados que pueden eludir la supervisión manual.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden mejorar aún más la detección de fraude mediante el análisis de grandes volúmenes de datos con el objetivo de identificar patrones inusuales o anomalías que puedan indicar fraude. Marcar transacciones o patrones de uso sospechosos puede activar una automatización para alertar a los equipos de seguridad en tiempo real, lo que permite actuar con rapidez. Este proceso puede mejorar de forma significativa las tasas de detección y reducir el impacto del fraude al permitir una contención más rápida.

Contabilidad: acumulaciones

El seguimiento preciso de las acumulaciones y la estimación de pagos y recibos futuros implica la identificación de las transacciones que requieren acumulaciones, la estimación de montos y la correspondencia de los ingresos y gastos con sus períodos correctos. El proceso se caracteriza por matices y complejidades, sobre todo en los gastos, que hacen que la contabilidad manual sea lenta y propensa a errores.

En este caso, la IA generativa con automatización inteligente puede automatizar el proceso de acumulación mediante la identificación de transacciones que requieren acumulaciones, la estimación de montos y su registro en el sistema contable. La IA generativa también puede generar informes que detallan todas las acumulaciones para que el equipo de finanzas los revise y que, una vez aprobados, se puedan enviar de forma automática con la ayuda de la automatización inteligente. Este enfoque puede garantizar la precisión de los informes financieros, reducir la carga de trabajo del equipo financiero y minimizar el riesgo de errores.

Elaboración de presupuestos y previsiones

La elaboración de presupuestos y previsiones es la base de las decisiones empresariales e implica predicciones complejas sobre ingresos y gastos futuros. La revisión del desempeño pasado, la identificación de las tendencias del mercado y la evaluación de los planes de negocios requieren un análisis matizado de diversos datos, lo que dificulta que se tengan en cuenta todos los factores relevantes.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden ayudar mediante el análisis automático de datos relevantes y la generación de presupuestos y previsiones detallados. También pueden resaltar riesgos u oportunidades potenciales en función de las predicciones. Este enfoque puede mejorar la precisión de los presupuestos y las previsiones, facilitar la toma de decisiones proactiva y ahorrar un valioso tiempo de planificación.

Identificación de oportunidades de mejora de la rentabilidad

La identificación de oportunidades para mejorar la rentabilidad requiere una evaluación amplia de las operaciones comerciales, incluidos los contratos, a fin de encontrar áreas donde se puedan mejorar los términos, reducir los costos o aumentar los ingresos. Este trabajo, valioso pero lento de realizar, requiere conocimientos profundos del negocio y la capacidad de analizar grandes cantidades de datos no estructurados.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente, en particular Process Discovery, pueden ayudar a agilizar el proceso mediante el análisis de los procesos comerciales y la información no estructurada en operaciones, contratos y datos financieros a fin de resaltar áreas con costos altos, ingresos bajos o ineficiencias.

Identificación de oportunidades de crecimiento de los ingresos

La identificación de oportunidades de crecimiento de los ingresos implica realizar análisis estratégicos y pensar de forma creativa para centrarse en nuevos mercados, productos o estrategias que puedan aumentar las ventas. Es un trabajo complejo que requiere un conocimiento profundo de la industria, los mercados y sus segmentos relevantes, las preferencias de los clientes y el panorama competitivo. La recopilación y el análisis manuales de la información pueden no captar todas las oportunidades potenciales o llevar demasiado tiempo, lo que hace que se pierdan oportunidades de ingresos.

En este caso, la IA generativa puede acelerar el proceso al analizar automáticamente información no estructurada, incluidos los datos de mercado, el comportamiento de los clientes y las actividades de la competencia, a fin de identificar posibles vías de crecimiento de los ingresos. A partir del análisis, puede sugerir la introducción en nuevos mercados, el desarrollo de productos o la adopción de estrategias. Este enfoque puede acelerar el crecimiento de los ingresos, mejorar la competitividad y respaldar la planificación estratégica.

Optimización de la liquidez y el capital

La gestión de la liquidez y la optimización del capital son tareas multifacéticas que requieren conocimientos complejos de las operaciones comerciales, las tendencias financieras y los indicadores económicos. Los métodos tradicionales pueden requerir mucho trabajo y es posible que no capturen todos los matices que influyen en el flujo de caja.

En este caso, la IA generativa puede analizar grandes cantidades de datos financieros, aprender patrones y predecir flujos de caja futuros basándose en datos históricos y tendencias del mercado. La automatización inteligente puede utilizar estas predicciones para optimizar la asignación de capital, lo que garantiza que los fondos estén disponibles donde y cuando se necesiten. El resultado es una mejor gestión de la liquidez, que, a su vez, reduce el riesgo de déficit del efectivo y maximiza la eficiencia del capital.

Gestión de las inversiones

En el complejo ámbito de la gestión de inversiones, la diversidad y el volumen de datos estructurados y no estructurados, desde gráficos y estados financieros hasta informes industriales, son abrumadores, lo que presenta un desafío para los métodos de análisis existentes, que a menudo no logran captar todo el espectro de las dinámicas del mercado y las preferencias de los inversores individuales.

En la gestión de carteras, la IA generativa puede analizar conjuntos de datos complejos y categorizar las inversiones según la geografía, la industria, el sector y los parámetros medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG). A partir de la investigación sobre inversiones, la IA generativa también puede ofrecer recomendaciones personalizadas para carteras de inversión de distintos instrumentos financieros, como fondos cotizados en bolsa (ETF), acciones, criptomonedas, bonos y fondos de inversión.

El valor de la IA generativa para la gestión de inversiones se extiende a la gestión de riesgos, donde puede respaldar un análisis de riesgos en profundidad que cubra los riesgos de liquidez, crédito y mercado, y proporcione los respectivos niveles de confianza, junto con análisis de riesgo de cola, mediante la generación de datos a fin de someter a la cartera a pruebas de estrés en escenarios hipotéticos de condiciones de mercado. Por último, la IA generativa puede crear informes para comunicar estos análisis de forma eficaz.

Optimización fiscal

La predicción y planificación de las obligaciones fiscales requieren tiempo y recursos que siguen siendo escasos en los equipos de impuestos y finanzas, que dedican casi las tres cuartas partes de su tiempo al trabajo rutinario, como la preparación de datos, el cumplimiento de las declaraciones fiscales y la conciliación. Una planificación fiscal precisa requiere comprender las leyes fiscales, predecir las obligaciones fiscales y planificar estrategias para minimizarlas.

En este caso, la IA generativa puede analizar las leyes tributarias, los datos impositivos históricos y las finanzas empresariales para predecir con precisión las obligaciones fiscales futuras y garantizar el cumplimiento de dichas leyes. Por lo general, los beneficios se pueden ver de inmediato; una empresa obtuvo 120 millones de dólares en ahorros fiscales en tres semanas.

Asistencia en materia de cobros

La recuperación de deudas es un aspecto fundamental para mantener un flujo de caja correcto. Con la evolución de la normativa mundial, el cumplimiento es un reto constante para los equipos de cobros, que repercute en el rendimiento y complica la incorporación de nuevos agentes.

En este caso, la combinación de la IA generativa y la automatización inteligente puede impulsar la eficiencia, la calidad y la toma de decisiones informadas. Con la supervisión automatizada de llamadas en tiempo real, la IA generativa puede ayudar a los nuevos agentes a cumplir las normas y activar alertas cuando las llamadas de cobro no sigan las mejores prácticas de cumplimiento. Para aumentar la recuperación de deudas a través de estrategias de cobro más personalizadas, la IA generativa puede evaluar los datos históricos de cobros, los comportamientos de pago y los factores de mercado con el fin de recomendar enfoques de recuperación y predecir el éxito. A partir de los datos de las llamadas, la IA generativa puede ofrecer análisis de cumplimiento e identificar tendencias, como el aumento del uso de motivos específicos de la falta de pago.

TI

Análisis de las opiniones sobre las consultas de los clientes del Servicio de Asistencia Técnica de TI

Responder a consultas complejas de los clientes, como quejas de aerolíneas o reclamaciones de atención médica denegadas, lleva tiempo, lo que dificulta la resolución rápida. Ya sea para investigar el caso del cliente, rellenar las faltas de información del cliente o redactar las comunicaciones adecuadas, el potencial de la IA generativa y la automatización inteligente para acelerar la respuesta y la resolución de las consultas de los clientes es enorme. Con la IA generativa, los agentes pueden manejar más interacciones en menos tiempo y alcanzar una resolución con mayor rapidez, lo que reduce los tiempos de espera y mejora la experiencia del cliente.

En este caso, la IA generativa puede ayudar con el análisis de las opiniones de las consultas del Servicio de Atención al Cliente al comprender el contexto y la intención de los mensajes entrantes de los clientes. Con la intención categorizada y la opinión identificada, la automatización inteligente puede buscar la resolución pertinente en la base de conocimientos e iniciar las acciones de seguimiento correspondientes, en particular activando la IA generativa para redactar una comunicación de respuesta y enviarla al cliente o, en casos más complejos, enviar un borrador de respuesta a un agente del Servicio de Atención al Cliente para que lo revise y determine los pasos por seguir.

Respuesta automatizada a los tickets de TI

Un aumento de los tickets del servicio de asistencia técnica de TI puede ralentizar los tiempos de respuesta y afectar la productividad. Con la IA generativa y la automatización inteligente, se puede optimizar el proceso de emisión de tickets de TI y mejorar la velocidad y la calidad de las respuestas.

En este caso, la IA generativa puede revisar instantáneamente los tickets de TI entrantes, y comprender el tipo y la urgencia del problema. Luego, puede generar una respuesta adecuada o proponer una solución basada en tickets y resoluciones anteriores. La automatización inteligente integrada ofrece estas respuestas a los usuarios, lo que ahorra al equipo de asistencia técnica un tiempo valioso y reduce el tiempo de resolución para los usuarios finales.

Clasificación y priorización de los tickets del servicio de asistencia técnica de TI

Clasificar y asignar un orden de prioridad a los tickets del servicio de asistencia técnica de TI es un paso crucial para garantizar que los problemas se aborden a tiempo y lo haga el equipo adecuado. La priorización manual lleva mucho tiempo y puede provocar errores, mientras que las reglas de autocategorización no tienen en cuenta la prioridad de los tickets. Al automatizar la clasificación y la priorización con la ayuda de la IA generativa, el equipo de TI puede centrarse en resolver problemas en lugar de clasificar tickets, lo que mejora la eficiencia general y la satisfacción del cliente.

En este caso, la IA generativa puede analizar los tickets entrantes y clasificarlos según el tipo de problema, la gravedad, la urgencia y cualquier otro parámetro relevante. Luego, puede asignarles un orden de prioridad, con la ayuda de la automatización inteligente integrada en su aplicación de emisión de tickets para derivarlos al equipo o la persona adecuados.

Análisis de detección de amenazas de ciberseguridad

Las amenazas de ciberseguridad aumentan y evolucionan constantemente, lo que dificulta que los equipos de seguridad de TI las identifiquen y respondan a todas a tiempo para contener o mitigar el riesgo de manera efectiva. La aplicación de la IA generativa y la automatización inteligente ofrece un enfoque proactivo de la ciberseguridad para reducir la vulnerabilidad y mejorar la solidez de la infraestructura de TI.

En este caso, la IA generativa puede ayudar mediante el análisis del tráfico de red, el comportamiento de los usuarios y los registros del sistema para identificar posibles amenazas a la seguridad. Puede predecir la probabilidad de una amenaza genuina y recomendar acciones basadas en esa evaluación. La automatización inteligente puede activar medidas de protección inmediatas cuando se detecta una amenaza, como aislar los sistemas afectados o iniciar copias de seguridad. La IA generativa también puede proporcionar informes detallados del incidente, lo que ayuda en el análisis posterior al incidente y en la prevención de amenazas futuras.

Asistencia de TI automatizada

En la búsqueda de una asistencia de TI fluida, rápida y eficiente, muchas organizaciones están lanzando chatbots orientados a los empleados para ofrecer una experiencia de conversación automatizada. Aunque los chatbots pueden ofrecer una integración perfecta con los sistemas corporativos y acceso a la base de conocimientos existente en la empresa, no están preparados para interpretar la intención, lo que frustra el potencial de la herramienta como vía más rápida de información y resolución de problemas. Sin embargo, agregar IA generativa hace que la asistencia eficaz de un chatbot no solo sea posible, sino una realidad.

En este caso, se puede agregar IA generativa a una experiencia de chatbot existente para comprender la intención. Luego, la automatización inteligente trabaja para iniciar acciones reales en los sistemas y datos en función del contenido de la conversación de chat.

Mantenimiento y recuperación de la automatización

El mantenimiento de la automatización de procesos comerciales es parte del panorama más amplio de las operaciones empresariales digitales. Las automatizaciones en producción necesitan ajustes debido a los cambios en las aplicaciones, los procesos o las estructuras de datos subyacentes. El mantenimiento de la automatización es esencial para su gobernanza y para garantizar el estado de los procesos comerciales automatizados; no obstante, identificar, diagnosticar y corregir manualmente las fallas de automatización requiere mucho tiempo para los desarrolladores de TI. Eso significa que cuando las automatizaciones fallan, las operaciones pueden detenerse por completo, lo que repercute en la productividad, la eficiencia y los costos.

Para el mantenimiento de la automatización, la IA generativa puede monitorear de forma continua las automatizaciones a fin de detectar automáticamente los cambios en las aplicaciones o los procesos subyacentes que podrían provocar su interrupción. De esta manera, la IA generativa puede iniciar un proceso de “autocuración”, que adapte la automatización a los cambios de la interfaz de usuario y recupere el proceso. Además, puede proporcionar recomendaciones para actualizar las rutas de los elementos de la interfaz de usuario dentro de la automatización y ayudar a garantizar la continuidad mediante el empleo de un mecanismo alternativo. El proceso de seguimiento, detección y reparación es rastreable de principio a fin. La aplicación de la IA generativa para mantener y corregir los procesos automatizados aumenta la capacidad de recuperación de la automatización, lo que reduce el tiempo de inactividad, los costos de mantenimiento y la carga de los equipos de TI.

Registro y notificaciones de eventos de seguridad

Para mantener una postura proactiva contra las amenazas a la seguridad, las organizaciones de TI deben registrar de manera efectiva los eventos de seguridad y notificar con rapidez a los administradores del sistema. Los procesos manuales de seguimiento y notificación requieren la dedicación de recursos informáticos limitados y pueden conllevar errores humanos, lo que puede provocar retrasos en la respuesta a problemas críticos y poner en peligro la integridad de los sistemas y la seguridad de los datos. Con la automatización impulsada por la IA, las organizaciones pueden automatizar los procesos de notificación de respuesta a incidentes, mejorar la postura general de la seguridad informática y reducir la carga operativa de los equipos de TI.

En este caso, la IA generativa combinada con la automatización puede impulsar la supervisión continua de eventos y la recopilación de datos de amenazas de múltiples fuentes, que incluyen los registros del sistema, el tráfico de red y las alertas de seguridad. La IA generativa puede preprocesar todos los datos para identificar patrones o actividades inusuales y permitir que la IA detecte anomalías en tiempo real. En función de criterios predefinidos, las amenazas detectadas pueden activar flujos de trabajo automatizados que notifiquen de inmediato a los administradores del sistema la puesta en marcha de protocolos de respuesta.

Cierre de accesos no autorizados

El acceso no autorizado presenta un riesgo continuo para la seguridad de los datos y los sistemas de una organización. La detección de accesos no autorizados depende de la supervisión atenta de los sistemas, a fin de que el equipo de TI cierre dichos accesos de inmediato en el momento en que sea necesario. Cualquier paso manual en el proceso crea una posibilidad de error y retraso, lo que pone en peligro los sistemas, los datos confidenciales y, en última instancia, la continuidad operativa. Al aplicar la IA generativa combinada con la automatización, las organizaciones pueden aumentar la eficacia de la gestión del acceso privilegiado con una supervisión continua y cambios automatizados del control de acceso a fin de garantizar una respuesta instantánea, mejorar la postura de seguridad y reducir la carga de los equipos de TI.

Para cerrar el acceso no autorizado, las organizaciones de TI pueden utilizar la IA generativa para monitorear continuamente los registros de acceso, así como las actividades de la red y las alertas de seguridad. En tiempo real, la IA generativa puede analizar todas las fuentes de datos para detectar patrones o anomalías que puedan indicar intentos de acceso no autorizados. Cuando se identifica una infracción, la IA generativa puede activar flujos de trabajo automatizados para que notifiquen a los administradores pertinentes y cierren el acceso o ejecuten procesos de respuesta predefinidos, como bloquear cuentas sospechosas, revocar privilegios de acceso y realizar análisis forenses para contener la amenaza.

Área legal

Revisiones de contratos

Los equipos legales dedican mucho tiempo a revisar meticulosamente contratos largos y complejos en busca de términos o cláusulas que puedan ser problemáticos para evitar posibles dificultades legales y de cumplimiento. El lenguaje legal y la complejidad de los contratos también tienden a hacerlos difíciles de entender para las partes interesadas, lo que dificulta la comprensión de sus términos y condiciones.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden gestionar de forma segura los datos confidenciales del contrato. Puede aprender pautas legales y normativas de la industria para revisar el cumplimiento de los contratos de manera automática. Además, puede resaltar áreas de preocupación, sugerir enmiendas y generar resúmenes en lenguaje sencillo para las partes interesadas.

Localización

Traducción de idiomas

En el entorno empresarial globalizado actual, traducir el contenido corporativo a varios idiomas es esencial para una comunicación y una participación efectivas. Los servicios de traducción manual son costosos, y el tiempo de respuesta puede ser mayor que el ritmo de las demandas comerciales.

En este caso, la IA generativa puede automatizar este proceso. Puede comprender el contexto y los matices del contenido corporativo a partir de textos de sitios web y materiales de marketing, y traducirlos con precisión al idioma deseado. Además, la aplicación de la automatización inteligente puede programar traducciones automáticas de nuevos contenidos, lo que garantiza que las comunicaciones corporativas sean oportunas y accesibles para todas las partes interesadas, independientemente del idioma.

Ventas

Comunicaciones de ventas

Para impulsar el crecimiento de la empresa, es fundamental establecer una comunicación de ventas eficaz. Sin embargo, elaborar mensajes personalizados puede ser una tarea ardua y laboriosa.

En este caso, el uso de la IA generativa para las comunicaciones de ventas puede analizar los datos de los clientes, comprender sus preferencias y necesidades, y generar mensajes persuasivos y personalizados. La integración de la IA generativa con la automatización inteligente potencia el proceso de las comunicaciones de ventas, lo que garantiza una interacción oportuna y coherente con los clientes potenciales y aumenta las posibilidades de conversión.

Limpieza de datos de CRM

Una de las quejas habituales de los equipos de ventas es la mala calidad de los datos en los sistemas de administración de relaciones con los clientes (CRM), lo que afecta la precisión del análisis y dificulta la toma de decisiones. Sin embargo, la limpieza manual de datos es tediosa, sigue siendo propensa a errores y tiende a caer en la lista de prioridades de los administradores de ventas con poco tiempo.

En este caso, la IA generativa puede automatizar el proceso de limpieza de datos. Puede identificar y corregir errores en los datos de los sistemas CRM, eliminar duplicados y completar la información faltante. Con la automatización inteligente, se pueden enviar errores de datos o registros que puedan requerir intervención humana para su revisión. La combinación de la automatización inteligente y la IA generativa permite programar una limpieza periódica para mantener los datos de los sistemas CRM precisos y actualizados.

Operaciones de servicio

Incorporación de agentes

Ahora más que nunca, a medida que aumentan la complejidad de los problemas de los clientes y el volumen de las solicitudes de servicio, lograr la incorporación y la capacitación adecuadas se ha convertido en una pieza fundamental, no solo para impulsar las métricas de servicio diarias, sino también para obtener el valor a largo plazo de agentes de servicio bien preparados y comprometidos. De hecho, los equipos de atención al cliente pueden ser una fuente oculta de talento para las organizaciones. Pero los procesos de incorporación que siguen los métodos tradicionales pueden tardar semanas en poner al día a los nuevos agentes del Servicio de Atención al Cliente, y mucho más en alcanzar el nivel de conocimientos y habilidades de ejecución de un empleado experimentado.

En este caso, combinar la IA generativa con Automation Co-Pilot impulsado por IA puede acelerar la incorporación al conectar a los agentes del Servicio de Asistencia al Cliente con conocimientos expertos y asistencia en el flujo de trabajo en tiempo real, integrados en la aplicación en la que trabajan. La IA generativa puede recurrir al instante a la base de conocimientos de las operaciones de servicio (y actualizarla), acceder a múltiples fuentes de conocimientos como procedimientos, guías, manuales, documentos técnicos, etc., para obtener información, aportar conocimientos especializados y guiar las acciones de los agentes. Esto significa que los nuevos agentes pueden acceder rápidamente a información relevante y recibir instrucciones paso a paso sobre cómo manejar problemas complejos y cuándo iniciar flujos de trabajo automatizados, lo que reduce el tiempo que necesitan para dominar plenamente su rol.

Eliminación de PII

La recopilación y el procesamiento de información de identificación personal (PII) presentan un desafío continuo para las operaciones de servicio. Identificar y manejar correctamente (es decir, anonimizar o eliminar) la PII es esencial para mantener la confianza del consumidor y el cumplimiento normativo. Los elevados volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes complican aún más el problema, ya que incluso con procesos estrictos, y a pesar de los esfuerzos realizados, los errores humanos pueden producir divulgaciones accidentales, que pueden causar daños a la reputación y multas normativas. La aplicación de la IA generativa y la automatización impulsada por IA puede ayudar a minimizar el riesgo de filtraciones de datos, mejorar el cumplimiento y agilizar las operaciones de servicios.

Para eliminar la PII, la IA generativa puede impulsar un sistema automatizado de supervisión permanente para analizar los datos que fluyen a través de las operaciones de servicio, y que son generados por ellas, incluidos los datos de tickets, informes de incidentes, interacciones con clientes y documentos y registros relacionados. El sistema basado en IA generativa se puede entrenar para que identifique y marque la PII en estos conjuntos de datos basándose en datos y patrones históricos, y en normas de cumplimiento.

Cuando se detecta PII, se puede activar la automatización para manejar los datos según su tipo y nivel de confidencialidad. Por ejemplo, la automatización podría anonimizar o redactar los datos de forma inmediata o retener registros específicos para marcarlos y que los revise un miembro del equipo de operaciones de servicio. En todos los casos, el sistema puede registrar todas las acciones para la elaboración de informes y auditorías.

Clasificación de tickets

En las operaciones de servicio, la gestión y clasificación de una afluencia de tickets entrantes en múltiples categorías puede dejar a los equipos en una situación de constante esfuerzo de resolución de problemas. La clasificación inadecuada de los tickets es una fuente de ineficacia operativa y aumenta el tiempo de resolución, lo que afecta a la calidad general del servicio, ya que los agentes se ven desbordados al intentar equilibrar rapidez y precisión. Para la clasificación de tickets, la combinación de automatización e IA generativa puede acelerar el proceso, mejorar la precisión y reducir la carga de los equipos de operaciones de servicio.

En este caso, la IA generativa se puede aprovechar para crear un agente de IA para las operaciones de servicio. El agente de IA generativa está integrado en el flujo de trabajo de automatización para supervisar de forma continua los tickets entrantes y clasificarlos en función de sus características, por ejemplo, el tipo de problema, el nivel de prioridad y la experiencia necesaria para resolverlos. Esta clasificación activa los siguientes pasos automatizados para derivar los tickets al agente, equipo de servicio o proceso correcto de forma automática basándose en una lógica predefinida. La IA generativa puede proporcionar aún más información sobre los patrones y las tendencias de clasificación de tickets para contribuir a la mejora general de las operaciones de servicio.

Casos de uso de IA generativa por industria

Servicios bancarios y financieros

Litigios sobre transacciones (tarjeta de crédito, cuenta corriente o de ahorros)

La gestión de los litigios sobre transacciones, esencial para garantizar la integridad y la confianza de las cuentas de los clientes y para protegerlos del fraude, sigue siendo un proceso en gran medida manual. Los sistemas dispares y el creciente volumen de litigios suponen una carga para una labor ya de por sí propensa a errores y que requiere mucho tiempo.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden funcionar en conjunto para reducir las pérdidas transaccionales, aumentar la eficacia operativa y mejorar la satisfacción del cliente. La automatización comienza al recibir las solicitudes de los clientes, que se registran de forma automática en la cola de Fiserv u otro sistema bancario central. Luego, la IA generativa y la automatización escanean y resumen la solicitud del cliente, y la envían para que la revise un representante.

El representante del banco puede iniciar un flujo de trabajo automatizado para recuperar datos históricos y relacionados en sistemas como de ERP, pagos y CRM, que luego se resumen mediante la IA generativa. Con la información disponible, el representante del banco puede adjudicar la transacción en litigio e iniciar acciones asociadas con la resolución determinada a través de la automatización, con el apoyo de la IA generativa para redactar las comunicaciones apropiadas para el cliente.

Detección de fraude e investigación de SAR

El análisis atento de los datos de las transacciones para detectar posibles comportamientos fraudulentos es vital para la integridad de los bancos y las empresas de servicios financieros. El análisis de detección de fraude abarca múltiples fuentes de datos, desde registros de transacciones e información del cliente hasta datos externos, incluidas listas de denegación y listas de seguimiento. La creciente complejidad del fraude y las altas tasas de falsos positivos pueden abrumar a los equipos de investigación con recursos insuficientes, que ya tienen dificultades para trabajar en sistemas bancarios dispares.

Los obstáculos de costo y tiempo para la integración de sistemas siguen dificultando la detección del fraude en tiempo real. En la detección de fraude y la investigación de informes sobre actividades sospechosas (SAR), la IA generativa y la automatización inteligente pueden ayudar a reducir las pérdidas operativas, aumentar la eficacia, mejorar la satisfacción del cliente y fortalecer el cumplimiento normativo.

En este caso, un sistema permanente impulsado por la IA generativa y la automatización puede recopilar y supervisar datos las 24 horas del día mientras analiza continuamente los patrones de comportamiento, la información de dispositivos y la actividad en las redes sociales. La IA generativa puede preprocesar datos y luego analizarlos para identificar patrones de posible fraude (p. ej., robo de identidad, pagos o transferencias no autorizados, apertura o cierre de cuentas no autorizadas, solicitudes de crédito falsificadas, etc.) basándose en información histórica.

Cuando se identifican actividades o transacciones sospechosas, la IA generativa puede activar flujos de trabajo automatizados con tareas inmediatas para que los investigadores las ejecuten. Los datos están disponibles para una revisión en profundidad, y los investigadores pueden solicitar información adicional con la ayuda de un asistente de automatización o activar los siguientes pasos automatizados (p. ej, retención de transacciones, congelación de cuentas, denegación de crédito, etc.).

Monitoreo de transacciones de AML

El cumplimiento de las normas de lucha contra el lavado de dinero (AML) depende en gran medida de la experiencia de las personas que deben tomar decisiones y seguir procesos, lo que a veces puede generar errores e inconsistencias en la identificación y notificación de actividades sospechosas. El volumen cada vez mayor de datos de transacciones presenta un desafío importante para los bancos y las instituciones financieras. Explorar esta enorme cantidad de datos y sortear la elevada tasa de falsos positivos puede abrumar a los investigadores, lo que provoca retrasos en las transacciones legítimas y un aumento de los costos.

Para el monitoreo de transacciones de AML, la introducción de la IA generativa y la automatización inteligente puede proporcionar a los investigadores datos completos para que puedan tomar decisiones más seguras e iniciar los siguientes pasos automatizados, como la retención de transacciones, la congelación de cuentas, etc., lo que reduce la carga de los investigadores, aumenta la eficacia operativa y garantiza un mayor nivel de cumplimiento de las normas de AML.

En este caso, un sistema permanente impulsado por la IA generativa y la automatización puede asimilar y analizar continuamente grandes volúmenes de datos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, de diversas fuentes, incluidos registros de transacciones, sistemas de CRM, información pública en la web y listas de seguimiento. La IA generativa puede preprocesar y organizar los datos por montos de transacciones, tipos, datos demográficos de los clientes y ubicación geográfica para facilitar el análisis y la identificación de valores atípicos e inconsistencias.

La IA generativa puede aplicar modelos de aprendizaje automático para identificar patrones basados en datos históricos de posible fraude, como transacciones de alto riesgo, posible lavado de dinero, financiación del terrorismo, transacciones prohibidas por sanciones económicas y otras actividades delictivas. Si el sistema detecta una transacción o actividad sospechosa, alerta a la automatización, lo que activa tareas inmediatas para que los investigadores intervengan. Los investigadores pueden revisar todos los datos y solicitar otros mediante un asistente de automatización directamente en el sistema bancario.

Toma de decisiones sobre la suscripción de préstamos

La suscripción de préstamos consiste en evaluar el riesgo de los posibles prestatarios y determinar si cumplen con los criterios para la concesión de préstamos. Es un proceso que requiere mucho tiempo y es propenso a errores humanos, sobre todo cuando se trata de tipos de préstamos complejos, como hipotecas, préstamos para automóviles, tarjetas de crédito y préstamos comerciales. El desafío se complica aún más por la necesidad de cumplir con la legislación sobre préstamos justos y evitar los prejuicios o la discriminación en la toma de decisiones.

Para la toma de decisiones sobre la suscripción de préstamos, la IA generativa aporta velocidad, precisión y eficacia al proceso. Con la automatización inteligente, la IA generativa puede profundizar en los detalles de un solicitante, extraer e interpretar los datos necesarios y compararlos con criterios de préstamo predefinidos y datos históricos. La evaluación contribuye a la decisión final, en la que el agente de seguros puede activar flujos de trabajo de automatización inteligente para aprobar, ajustar o rechazar el préstamo. En situaciones de alto riesgo, las solicitudes pueden marcarse para su revisión humana antes de pasar a la automatización del flujo de trabajo de decisión.

Toma de decisiones sobre el límite de crédito

La toma de decisiones sobre el límite de crédito debe equilibrar la gestión de riesgos con la satisfacción del cliente. Con la integración de la IA generativa y la automatización inteligente, el proceso se puede optimizar significativamente, lo que mejora la precisión, la eficacia y la velocidad.

En este caso, la IA generativa puede profundizar en los intrincados detalles no estructurados del historial crediticio de los solicitantes y analizar sus comportamientos financieros pasados, su situación financiera actual y los riesgos potenciales. Al interpretar estos datos en función de criterios de préstamo predefinidos y datos históricos, la IA generativa puede producir un perfil de riesgo resumido de cada solicitante, con historial de pagos y transacciones, para ayudar al agente de seguros a tomar decisiones sobre el límite de crédito en cuentas complejas o facilitar los siguientes pasos automatizados. La IA generativa y la automatización pueden redactar comunicaciones y realizar un seguimiento con los clientes en función de la decisión del límite de crédito, lo que mejora la eficacia operativa y favorece la satisfacción del cliente con una comunicación transparente.

Préstamos en situación de incumplimiento y ejecuciones hipotecarias

La gestión de préstamos en situación de incumplimiento y casos de ejecución hipotecaria es compleja, y las empresas de servicios financieros pueden beneficiarse mucho si encuentran formas de optimizar el contenido y la cadencia de las comunicaciones, crear planes de reembolso y gestionar los trámites legales. La integración de la IA generativa y la automatización inteligente puede agilizar y acelerar la toma de decisiones al mismo tiempo que reduce los costos.

En este caso, la IA generativa puede sintetizar información de diversos datos no estructurados, como el perfil del prestatario, los detalles de la garantía y el historial de transacciones de pago. La IA generativa puede elaborar perfiles de riesgo integrales para cada préstamo moroso, lo que ayuda a los agentes de seguros a determinar los programas de resolución óptimos, como la revisión de los calendarios de pago o la condonación parcial del préstamo. En función de su decisión, la automatización inteligente puede ejecutar los flujos de trabajo correspondientes, lo que impulsa la velocidad y la eficacia.

Resolución de quejas

La resolución de quejas es un aspecto crítico del Servicio de Atención al Cliente en la industria de servicios financieros. Por lo general, conlleva el análisis de múltiples fuentes de información del cliente, como la cuenta, el producto y el historial de transacciones, para determinar las rutas de resolución adecuadas.

Para la resolución de quejas, la IA generativa puede recopilar con rapidez datos de la cuenta y analizar el historial de transacciones y productos para comprender el contexto de la queja, lo que reduce el tiempo que se dedica a buscar información de múltiples fuentes. Además, la IA generativa puede buscar patrones y tendencias en el comportamiento del cliente que puedan arrojar luz sobre la queja, y lograr una resolución más precisa y oportuna. Con esta información, la automatización inteligente puede acelerar las acciones de resolución que correspondan, ya sea un reembolso, una disculpa o un cambio en el servicio, y los casos complejos pueden derivarse para una revisión humana.

Habilitación del CSR y mejor acción siguiente para las solicitudes de servicio

La habilitación del representante del Servicio de Atención al Cliente (CSR) y la determinación de la siguiente mejor acción (NBA) para las solicitudes de servicio son aspectos críticos de dicho servicio en la industria de servicios financieros. Garantizar la calidad del Servicio de Atención al Cliente implica un conocimiento profundo de la información del cliente, el historial de transacciones y una predicción precisa de sus necesidades. El proceso puede ser complejo y llevar mucho tiempo, sobre todo cuando se trata de múltiples sistemas y un gran volumen de solicitudes.

En este caso, la IA generativa integrada dentro de un asistente de automatización inteligente puede aumentar la eficacia del CSR. La IA generativa puede proporcionar un resumen conciso de la información del cliente, sugerir guiones introductorios y documentar las interacciones con el cliente después de la llamada. Además, puede brindar información sobre patrones y tendencias en el comportamiento del cliente, lo que permite predecir con mayor precisión sus necesidades e impulsar un Servicio de Atención al Cliente de mayor calidad. En conjunto, la automatización inteligente puede acelerar las acciones del CSR, ya sea resolviendo una consulta, sugiriendo un producto o derivando la llamada.

Venta cruzada

La venta cruzada es una estrategia clave en la industria de servicios financieros, cuyo objetivo es mejorar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento de los ingresos. Implica un conocimiento exhaustivo del historial de productos y la información de los clientes, junto con la predicción de sus necesidades. La determinación de las oportunidades de venta cruzada y la actuación en consecuencia es una tarea compleja, sobre todo cuando se trata de una base de clientes grande.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden aumentar la eficacia e impulsar las ventas al proporcionar un análisis profundo de los perfiles de los clientes y el historial de productos, con el fin de sugerir productos y servicios potenciales que satisfagan las necesidades de los clientes o aumenten la retención. La IA generativa puede identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes, lo que permite una mayor precisión en la predicción de sus necesidades y potencia las recomendaciones de productos específicos. La automatización inteligente hace avanzar aún más el proceso mediante la implementación de modelos de aprendizaje automático para perfeccionar las recomendaciones y producir ofertas personalizadas de productos para diversas situaciones, como tarjetas de crédito para clientes de cuentas corrientes, cuentas de corretaje para clientes de cuentas de ahorro o certificados de depósito, o préstamos para automóviles o viviendas para clientes existentes.

Atención médica

Resumen médico para médicos

Los médicos dedican un promedio de 16 minutos a revisar los registros médicos electrónicos (EHR) de los pacientes, independientemente de la duración de la visita. Este tiempo incluye intentar reunir las piezas importantes del historial de un paciente para sintetizar el cuadro médico general, establecer prioridades y prescribir el tratamiento adecuado o los siguientes pasos. Incluso en casos sencillos, la tarea requiere revisar muchas fuentes de información, como notas del hospital, notas no estructuradas de médicos y enfermeros, exámenes de laboratorio e imágenes, historial de medicación, antecedentes familiares y sociales, registros de proveedores anteriores, derivaciones a especialistas y mucho más. Esta tarea se hace aún más difícil cuando el paciente tiene antecedentes médicos complejos y múltiples afecciones que pueden perjudicarse entre sí.

En este caso, la automatización robótica de procesos (RPA) recopila datos de los pacientes, y la IA generativa crea un resumen claro y conciso que señala cuestiones importantes que deben abordarse o deficiencias en la atención que deben subsanarse. El resultado es un ahorro estimado de entre el 70% y el 80% de tiempo en la búsqueda y síntesis de información, y un aumento de la productividad del 40%.

Triaje de mensajes de pacientes

El 33% de los médicos pasan dos horas o más fuera del horario de oficina respondiendo a los correos electrónicos y mensajes de los pacientes, lo que les quita tiempo personal y familiar. Es una de las principales causas de agotamiento en un alarmante 63% de los médicos, lo que plantea importantes riesgos para la práctica médica, como un comportamiento perturbador, un aumento de los errores médicos y del riesgo de negligencia, abuso de sustancias, menores índices de satisfacción de los pacientes y una recuperación más prolongada de los pacientes.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden ejecutar la clasificación de mensajes de los pacientes, mediante el aprovechamiento de la RPA y la IA generativa para analizar el contenido no estructurado de los mensajes con el fin de identificar preocupaciones y problemas, y resumir con rapidez el mensaje después de comprobar el sistema de EHR en busca de contexto. Esta ayuda permite a los médicos dedicar aproximadamente un 75% menos de tiempo a descifrar el problema.

La IA generativa también puede enumerar recomendaciones iniciales. El médico puede considerar las recomendaciones propuestas y realizar cambios. Luego, puede utilizar Automation Co-Pilot para iniciar las respuestas apropiadas, ya sea enviar al paciente a la sala de emergencias, programar una cita para el día siguiente, solicitar análisis de laboratorio o medicamentos, etc.

Resumen posterior a la visita para pacientes

En estudios realizados, se indica que un porcentaje significativo de pacientes no entienden las instrucciones de los medicamentos y no pueden transmitir con precisión las expectativas de su médico después de las visitas. No obstante, en estos estudios también se destaca el valor que los pacientes otorgan a un resumen médico escrito o a un resumen posterior a la visita (AVS). Un AVS ayuda a los pacientes a recordar los detalles de la visita, lo que le permite poner al día a sus familiares con mayor precisión, y fomenta una mejor comunicación entre el paciente y el médico. Los pacientes se sienten impulsados a hacer más preguntas, mientras que los médicos creen que esto solidifica sus planes de tratamiento y fomenta el cumplimiento del tratamiento por parte del paciente. A pesar de estos beneficios, los médicos consideran que el proceso lleva mucho tiempo y discrepan sobre si vale la pena invertir tiempo en él.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden acelerar la recopilación y el cotejo de datos de pacientes y redactar un AVS personalizado para que el médico lo revise, en una fracción del tiempo. La automatización puede aprovechar la RPA para recuperar, validar, seleccionar, formatear y reunir de forma rápida y segura datos de pacientes de diversos sistemas, incluidos sistemas de EHR, cobertura de seguros y datos demográficos, para permitir que la IA generativa comprenda el contexto médico completo antes de crear un resumen.

Luego, la IA generativa puede sintetizar y resumir, utilizando su capacidad para comprender la información no estructurada y el contexto, y su habilidad para adaptar los resultados a parámetros de personalización, como el idioma, la edad, la cultura, el nivel educativo, los conocimientos de atención médica, etc. El borrador de AVS estará listo para que el médico lo revise, valide, edite o actualice según sea necesario, e incluya la información actual de la visita, los diagnósticos, las recomendaciones de tratamiento y el seguimiento, antes de entregárselo al paciente y a su familia o cuidador.

Análisis de la salud de la población

Los análisis de la salud de la población, que son fundamentales para identificar tendencias, preparar investigaciones, comprender las disparidades sanitarias y planificar intervenciones para mejorar los resultados en materia de salud en distintas poblaciones, implican examinar conjuntos de datos amplios y variados, como EHR, datos de censos, bases de datos de seguros y determinantes sociales de la salud, cada uno con su formato y estructura únicos, lo que requiere mucho tiempo y recursos.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden recopilar, seleccionar y analizar de manera eficaz los datos necesarios para los análisis de la salud de la población. La automatización inteligente puede utilizar la RPA para recuperar, validar y recopilar datos de forma segura y rápida de múltiples sistemas dispares a fin de crear una visión integral del estado de salud de una población.

Con este conjunto de datos preparado, la IA generativa puede identificar patrones, tendencias y correlaciones. Además, puede generar información sobre la prevalencia de las enfermedades, los factores de riesgo, las disparidades sanitarias y el impacto de los determinantes sociales en los resultados en materia de salud. Esta información se puede resumir en un formato adaptado a cada público objetivo, ya sean formuladores de políticas, proveedores de atención médica o el público en general. La IA generativa también puede crear modelos predictivos en función de los datos analizados para ayudar a modelar y pronosticar tendencias y resultados en materia de salud, lo que permite una planificación e intervención proactivas.

Documentación de la investigación

Los investigadores dedican una parte sustancial de su tiempo a recopilar, cotejar y analizar datos de investigación. Mejorar el proceso de documentación de la investigación garantiza una transición más rápida de la investigación a las aplicaciones prácticas, lo que beneficia de forma significativa los resultados de los pacientes y la comunidad médica en general.

En este caso, la implementación de la automatización inteligente y la IA generativa puede acelerar de inmediato la documentación de la investigación y el procesamiento de datos. Al aprovechar las capacidades de la RPA para recopilar y organizar sistemáticamente datos de investigación de diversas fuentes (incluidos ensayos clínicos, registros de pacientes y resultados de laboratorio), los investigadores pueden minimizar el esfuerzo manual necesario para la gestión de datos. La IA generativa puede mejorar aún más este proceso mediante el análisis inteligente de los datos para identificar patrones, anomalías y correlaciones.

Planificación del alta

Como punto crucial de transición del hospital al hogar u otro entorno de atención, la planificación del alta presenta un desafío complejo en el sector de la salud. El proceso, que involucra a múltiples profesionales de la salud, requiere una cuidadosa consideración de varios factores, incluida la condición médica del paciente, los recursos disponibles y las necesidades de atención posteriores al alta. Una mejor planificación del alta puede permitir hacer frente a los riesgos asociados con las transiciones de la atención, como los reingresos o los acontecimientos adversos relacionados con los medicamentos. Al aprovechar la automatización inteligente y la IA generativa, el proceso de planificación del alta puede ser más rápido, preciso y eficaz en el uso de los recursos, lo que minimiza el riesgo de errores y mejora el cumplimiento.

En este caso, la aplicación de IA generativa y automatización inteligente comienza con la implementación de la automatización para extraer datos esenciales de los pacientes de fuentes pertinentes, como EHR, detalles de la cobertura del seguro e información demográfica. La automatización inteligente recupera, valida y reúne de forma segura los datos para elaborar un panorama holístico del contexto médico del paciente.

Con la supervisión del proveedor de atención, la IA generativa puede analizar toda esta información no estructurada en contexto para generar planes de alta personalizados adaptados a la situación única del paciente, teniendo en cuenta factores como el historial médico, el estado de salud actual, los recursos accesibles y las alternativas de atención posteriores al alta. Es importante destacar que la IA generativa puede incorporar parámetros de personalización como el idioma, la edad, la cultura, el nivel educativo y los conocimientos sobre atención médica para producir planes de alta detallados y altamente personalizados en un formato claro y conciso, tanto para los profesionales de atención médica como para los pacientes.

Facturación y codificación médicas

La facturación y codificación médicas, fundamentales en la industria de la atención médica, suelen ser procesos largos y complicados. Exigen la conversión de procedimientos, diagnósticos y tratamientos médicos en códigos estandarizados para seguros y facturación. La codificación manual es propensa a errores, y las actualizaciones frecuentes de la normativa de codificación aumentan esta complejidad, lo que a menudo se traduce en denegaciones de reclamos y pérdidas financieras. La IA generativa ofrece un camino para mejorar la velocidad, la precisión y la eficacia de la codificación médica, al mismo tiempo que garantiza el cumplimiento y reduce los costos.

En este caso, los proveedores de atención médica pueden integrar herramientas de automatización inteligente impulsadas por IA generativa en sus sistemas de codificación existentes para ayudar y, en última instancia, automatizar el proceso de codificación médica. La IA generativa puede analizar documentación médica, extraer información clave y recomendar códigos precisos basados en las últimas pautas de codificación. De esta manera, la precisión de la codificación mejora con el tiempo.

Seguros

Administración de reclamaciones

La gestión de reclamos constituye el núcleo de las operaciones de seguros, donde el desafío clave radica en procesar de manera eficaz reclamos en grandes volúmenes, cada uno de los cuales requiere una validación y evaluación exhaustivas. Este trabajo minucioso, en gran parte manual, contribuye a tiempos de procesamiento lentos, evaluaciones de reclamos inconsistentes y, en consecuencia, una menor satisfacción del cliente y mayores costos operativos. La IA generativa y la automatización inteligente, cuando se aplican a la gestión de reclamos, pueden reducir significativamente los plazos de procesamiento, minimizar los errores humanos y, a la larga, aumentar los resultados y la satisfacción del cliente.

Con la IA generativa, las compañías de seguros tienen la capacidad de analizar la información incluida en los documentos de reclamos, como detalles de pólizas, informes médicos y evaluaciones de daños, para identificar patrones y anomalías. Este análisis se incorpora al flujo de trabajo integral con automatización inteligente para validar y verificar reclamos de forma automática y marcar inconsistencias que requieren un examen más detallado para una evaluación humana.

Detección de fraude

La industria de seguros continúa enfrentándose a una ardua batalla en la importante cuestión de la detección del fraude. El tiempo es esencial para identificar actividades fraudulentas y tomar las medidas preventivas necesarias para mantener la velocidad del servicio y al mismo tiempo protegerse contra riesgos. La aplicación de la IA generativa y la automatización inteligente puede acelerar de forma significativa el proceso de detección y la velocidad de acción para limitar las actividades fraudulentas.

En la detección de fraude, el caso de uso inmediato de la IA generativa es analizar grandes volúmenes de datos derivados de reclamos de seguros, datos de pólizas y patrones históricos de fraude. Gracias a su capacidad para comprender datos no estructurados y su contexto, puede detectar anomalías y patrones que indiquen actividades fraudulentas. Integrados en los flujos de trabajo de automatización inteligente, los hallazgos de la IA generativa pueden activar el proceso automatizado de marcar los reclamos sospechosos para un examen más detallado.

Además, la automatización inteligente puede agilizar el proceso de investigación al recopilar información pertinente de diversas fuentes, como plataformas de redes sociales, registros públicos y datos de reclamos anteriores. Esto permite a las compañías de seguros evaluar con rapidez la autenticidad de los reclamos, iniciar las acciones necesarias para contrarrestar las prácticas fraudulentas y mejorar la eficacia operativa general.

Suscripción

En un entorno creciente de incertidumbre y volatilidad, los agentes de seguros enfrentan el desafío de medir con rapidez el riesgo, fijar tasas de primas y determinar la aceptación o el rechazo de las solicitudes de seguros. El proceso de suscripción manual convencional requiere mucho tiempo, es subjetivo y propenso a errores humanos, lo que culmina en una toma de decisiones desigual y posibles pérdidas financieras para las empresas de seguros. La IA generativa y la automatización inteligente prosperan en el panorama de la información no estructurada y los flujos de trabajo complejos que respaldan la suscripción, lo que presenta una oportunidad inmediata para un cambio radical en la capacidad de toma de decisiones, la precisión de la evaluación de riesgos y la eficacia operativa.

En este caso, la IA generativa puede examinar inmensos volúmenes de datos, incluidas las credenciales de los solicitantes, el historial de reclamos y los factores de riesgo externos, para descubrir patrones, hacer predicciones sobre los riesgos potenciales y estimar resultados. La automatización inteligente puede hacer operativo el proceso de suscripción, tomando decisiones sobre la emisión de pólizas y la fijación de precios basadas en información procedente de la IA.

Fabricación

Recuperación de conocimientos

Los fabricantes disponen de vastos repositorios de conocimientos, que abarcan procedimientos operativos estándares (SOP), manuales de instrucciones, registros, informes de incidentes y mucho más. Los operadores pueden perder un tiempo valioso buscando en un banco de conocimientos diverso y, a menudo disperso, la información específica que necesitan. Aprovechar la capacidad de la IA generativa para resumir contenidos permite ahorrar tiempo y acelerar los flujos de trabajo de fabricación.

En este caso, los operadores pueden aprovechar los asistentes de automatización inteligente basados en IA generativa para obtener y resumir información operativa difícil de encontrar. Este tipo de copiloto de automatización emplea IA generativa integrada para acelerar los flujos de trabajo de rutina al recuperar e interpretar de inmediato grandes volúmenes de datos de sistemas dispares, además de responder y tomar medidas según las indicaciones de su contraparte humana.

Planificación de la producción

Entre las fluctuaciones de la demanda, las limitaciones de los recursos y la complejidad de la producción, los fabricantes caminan por la cuerda floja de la optimización continua. Incluso cuando se gestionan eficazmente variables que están bajo el control de los fabricantes, como los plazos y la capacidad, los factores externos y la volatilidad del mercado son compañeros constantes que generan incógnitas y sorpresas en el ciclo de planificación de la producción. Los fabricantes pueden aprovechar la IA generativa para aumentar el análisis de datos históricos complejos y ayudar a simular planes de producción al permitir la comparación, el ajuste y la optimización entre diferentes restricciones y parámetros. Una planificación de la producción más eficaz impulsa la fabricación dentro de los plazos previstos, lo que a su vez favorece la precisión de las previsiones de ventas y la programación de proyectos.

En este caso, la IA generativa puede impulsar la planificación de productos mediante la creación de escenarios reales generados a partir de datos sobre materiales, equipos y recursos disponibles, así como de las condiciones y expectativas del mercado. La automatización inteligente puede monitorear los sistemas de ERP y equipos, e introducir datos en tiempo real en la IA generativa para actualizar las simulaciones y recomendar ajustes. Mediante el uso de la automatización inteligente y la IA generativa, los fabricantes pueden poner en práctica los cambios recomendados en el plan de producción, con umbrales que activan automatizaciones para actualizar los equipos y ejecutar ajustes en la línea de producción.

Optimización de la cadena de suministro

En la fabricación, la eficacia operativa y la efectividad del sistema de entrega de productos dependen de la gestión de la cadena de suministro. La optimización de la cadena de suministro, desde la planificación hasta la distribución, tiene un enorme potencial para aumentar la rentabilidad y facilitar el crecimiento. La aplicación de la IA generativa a lo largo del ciclo de vida de la cadena de suministro puede aportar mejoras a gran velocidad para la optimización en cada punto y dentro de cada proceso de apoyo a la gestión de dicha cadena.

En la cadena de suministro, existen inmensas oportunidades para aplicar los puntos fuertes de la IA generativa en la supervisión y el análisis de grandes volúmenes de datos, combinados con información poderosa y casi instantánea, y recomendaciones granulares. A través de una plataforma segura de automatización inteligente, conecte la IA generativa con fuentes de datos de la cadena de suministro para entrenar modelos de IA en los datos de su empresa con el fin de generar análisis de riesgos, previsiones y recomendaciones para los procesos de su cadena de suministro. Convierta las recomendaciones en optimizaciones de procesos con la automatización inteligente para crear automatizaciones y ejecutar tareas con rapidez.