Principales casos de uso para la automatización impulsada por IA generativa

Más de 40 casos de uso principales para la automatización impulsada por IA generativa

Pocas tecnologías han surgido de la misma manera que la IA generativa ha irrumpido en el escenario mundial y en la economía global. En el primer año desde su lanzamiento, la IA generativa ha batido récords de crecimiento y adopción, y continúa sorprendiendo con el tamaño y alcance de su impacto actual y cada vez mayor en todo el espectro del trabajo, la vida y la industria. Una evaluación realizada por McKinsey, que consideraba solo 16 casos de uso en todas las industrias, estimó un impacto económico de USD 4,4 billones al año.

¿Qué es la IA generativa?

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

Para hacer una analogía, imagine que se trata de un compañero de proyecto que aprende rápidamente, es creativo e inteligente (pero no siempre confiable), para cualquier proyecto de trabajo. Por eso, 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 gran impulso a la productividad.

¿De qué manera estas capacidades benefician a las empresas?

El valor proyectado de la IA generativa en todas las industrias y funciones es enorme, pero algunas industrias se beneficiarán más y antes que otras. Eso hace que comprender las aplicaciones de la IA generativa y los casos de uso específicos para su industria sea aún más importante. Pero puede resultar complicado comprender lo que significan las capacidades de la IA generativa en la práctica. Más allá de un asistente de creación de contenido (con importantes señales de alerta en materia de seguridad, privacidad y precisión), los líderes empresariales de todas las industrias y funciones se preguntan: ¿cuáles son los casos de uso adecuados para la IA generativa en este momento?

Para acortar la distancia entre el enorme pero indeterminado potencial y las aplicaciones empresariales del mundo real, este artículo presenta casos de uso de IA generativa por función laboral e industria. El objetivo es proporcionar un puente para aprovechar el potencial de esta tecnología, ya sea que implemente un caso de uso directamente o lo tome como punto de partida para generar ideas o desarrollar aplicaciones para sus propias necesidades empresariales únicas. Este compendio de casos de uso de IA generativa está destinado a impulsar su recorrido para aprovechar el potencial de la IA generativa.

Lo que debe saber antes de empezar con la IA generativa

Una parte esencial de prepararse para aplicar la IA generativa consiste en comprender los riesgos y las preocupaciones potenciales que conlleva la tecnología, así como también la manera de mitigarlos.

Seguridad de los datos

Proteger los datos confidenciales, ya sea información personal de identificación o información comercial patentada, del acceso no autorizado o el uso indebido es una preocupación primordial al introducir una nueva tecnología. En el caso de la IA generativa, las preguntas de seguridad deben abordar las capas inherentes de la tecnología (modelo fundamental, proveedor de complementos o complementos de terceros).

Comience por hacer preguntas clave, como ¿quién puede acceder a los datos de entrenamiento que pueden incluir información clasificada? ¿De qué manera un proveedor protege los datos de vulneraciones? Es necesario garantizar un cifrado sólido, elegir modelos de IA seguros y establecer controles de acceso estrictos para el uso de IA generativa.

Preocupaciones sobre normativa y privacidad

Los modelos de IA generativa se basan en enormes volúmenes de datos y el uso de datos personales y de propiedad intelectual plantea importantes preocupaciones normativas y de privacidad. Es imprescindible incorporar la aprobación del cliente para el uso de datos, a fin de garantizar el cumplimiento de estándares corporativos y de toda la industria, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la información personal de identificación (PII) y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (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 sobre la IA generativa.

Precisión y sesgos

Se requiere una visión realista. La IA generativa tiene un historial de “alucinaciones”, es decir, la invención de cosas sin ningún indicio de que el contenido proporcionado contiene información falsa o inventada. Además, el resultado puede contener sesgos inherentes, que pueden tener consecuencias políticas o incluso legales para las empresas. Se necesita la competencia y supervisión humanas para garantizar la exactitud de los datos y de los resultados del sistema.

¡Buenas noticias! Hay controles de seguridad y privacidad disponibles

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

La vía principal para que las empresas logren controles de seguridad, privacidad y precisión consiste en aprovechar la IA generativa a través de una plataforma segura de automatización inteligente que ofrezca una organización integral entre sistemas y usuarios con gobernanza y barreras de seguridad integradas para facilitar la seguridad y eficacia del uso de la IA generativa.

La clave es organizar la IA generativa como parte de automatizaciones de procesos de múltiples pasos y sistemas a través de una plataforma de organización empresarial, que tenga las herramientas integrales, barreras de seguridad, gobernanza, análisis, integraciones y más, que son necesarios para implementar automatizaciones con IA en las operaciones empresariales.

Cómo funciona esta lista de casos de uso de IA generativa

Esta recopilación de casos de uso tiene como objetivo determinar el valor en el mundo real de la IA generativa, disponible para todas las organizaciones en este momento, e ilustrar 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.

Diseñada como un catálogo de búsqueda rápida de aplicaciones de IA generativa por función empresarial y por industria, esta lista está destinada a ayudar a generar ideas y alentarlo a comenzar hoy. A medida que la IA generativa avance de manera constante y las organizaciones comiencen a capitalizar sus capacidades, surgirán casos de uso valiosos, novedosos e impactantes incluso con mayor rapidez que la actual. ¡Vuelva a consultar las actualizaciones continuas!

Casos de uso de IA generativa por función empresarial

Servicio de Atención al Cliente

Resolución de quejas

La carga de trabajo del servicio al cliente en todas las industrias ha aumentado considerablemente en los últimos años, con un incremento del volumen de llamadas de hasta un 600%. La IA generativa combinada con la automatización inteligente puede brindar un servicio al cliente más rápido y de mayor calidad para la resolución de quejas en gran escala al permitir a los agentes obtener información en tiempo real y darles la capacidad de resolver casos rápidamente dentro de una única aplicación primaria (por ejemplo, Salesforce).

En este caso, la solicitud de un nuevo cliente activa la obtención automatizada de datos del cliente desde diferentes sistemas. La IA generativa entrega los expedientes del caso a un agente de servicio 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 eficiencia y calidad de respuesta.

Clasificación y respuesta a 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 los clientes. 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 sanitaria, la banca y los seguros suelen ser de naturaleza compleja, con grandes riesgos financieros y personales. Puede ser muy difícil para los agentes navegar rápidamente por varios sistemas, clasificar la consulta para el equipo adecuado y responder con la información más actualizada de manera oportuna.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden brindar una clasificación y respuesta más rápidas a las consultas del Servicio de Atención al Cliente. Document Automation procesa una nueva consulta de un cliente para extraer la información del cliente. 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 para su procesamiento y actualizar el sistema de planificación de recursos de la empresa (ERP). La IA generativa puede crear comunicaciones de seguimiento, como un correo electrónico, para solicitarle más información al cliente.

Análisis del sentimiento 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 limita en gran medida la capacidad de los agentes de resolver el problema rápidamente. Algunos casos, como las quejas de clientes de aerolíneas y las reclamaciones de atención sanitaria denegadas, pueden ser complejos y requerir más tiempo y recursos para su investigación y resolución. Los flujos de trabajo de escalamiento a menudo se retrasan debido a información inadecuada.

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 resoluciones relevantes correspondientes en una base de conocimiento, y luego la IA generativa puede redactar respuestas que coincidan con la resolución y los detalles contextuales específicos de la consulta. En el caso de consultas simples, la respuesta se puede enviar automáticamente sin la participación de un agente. En el caso de asuntos 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 en la satisfacción del cliente. En el contexto empresarial, en el que hay un gran volumen 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 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 generar una evaluación o calificación de la calidad de la respuesta. Las respuestas por debajo de un cierto umbral podrían activar la escritura de contenido mejorado a cargo de la IA generativa para que lo utilice el agente.

Finanzas y contabilidad

Detección de anomalías y discrepancias en la información y documentación financiera

Las auditorías financieras son un aspecto fundamental de las operaciones empresariales, ya que garantizan que los datos financieros sean precisos y cumplan con los requisitos reglamentarios. Sin embargo, las auditorías financieras manuales requieren mucho tiempo, son propensas a errores y es posible que no puedan identificar patrones o anomalías complejos. Esto puede dar lugar a informes financieros inexactos, problemas de cumplimiento y mayores riesgos de fraude y errores.

En este caso, la IA generativa puede procesar rápidamente grandes volúmenes de datos financieros y aprovechar algoritmos de aprendizaje automático para identificar irregularidades que pueden 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 hace que los resultados mejoren constantemente a medida que mejoran 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, los valores de los productos básicos y los costos de la competencia requiere mucho tiempo, es tedioso y consume muchos recursos. Como resultado, hay demoras y pérdidas de ahorros y descuentos.

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

Datos financieros precisos y oportunos

El análisis y la previsión de datos financieros son aspectos fundamentales de la planificación empresarial, que permiten a las organizaciones tomar decisiones fundamentadas 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 revelar patrones o anomalías complejos, lo que expone a la organización a un mayor riesgo.

Para este caso de uso, la combinación de IA generativa y la automatización inteligente puede ayudar a reducir errores, mejorar la gestión de riesgos y acelerar el proceso de presentación 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 descubrir patrones y valores atípicos, lo cual acelera el proceso para que los analistas capaciten a las organizaciones para tomar decisiones más fundamentadas basadas en datos financieros precisos y oportunos, y genera mejores resultados comerciales.

procesamiento de facturas;

Las cuentas por pagar (AP) son una función que requiere mucho trabajo y que a menudo implica extraer manualmente datos de facturas de proveedores del sistema de AP, como SAP, lo que puede hacer que se tarde hasta 90 días en completar el proceso de facturación. La entrada manual de datos de facturas es una fuente importante de errores, que pueden provocar demoras en los pagos y otros problemas. Las regulaciones para la seguridad de los datos y la prevención del fraude también aumentan el escrutinio en torno al procesamiento de facturas, lo que incrementa el tiempo y los recursos invertidos en el proceso de facturación en sí, así como en el monitoreo y auditoría del proceso.

En el caso del procesamiento de facturas, la IA generativa puede ayudar a aumentar la eficiencia y ahorrar tiempo a los equipos de AP al posibilitar la automatización del procesamiento de facturas de manera integral. La IA generativa puede detectar rápidamente discrepancias entre facturas y formularios de ERP. La IA generativa es capaz de comprender cualquier formato de factura, incluidos los no estructurados y complejos, para identificar y capturar los detalles requeridos, como nombres de proveedores, números de factura y montos. Una vez que se procesa una factura, la IA generativa puede crear correos electrónicos personalizados para enviarlos al proveedor.

Revisión de auditorías basada 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 las auditorías permite ahorrar tiempo, reducir costos y mitigar el riesgo.

En el caso de las revisiones de auditoría, la IA generativa, con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y generar conocimientos significativos, puede identificar rápidamente patrones y tendencias que los auditores humanos podrían pasar por alto. La IA generativa puede realizar pruebas de auditoría mediante el reconocimiento de patrones avanzado y el modelado predictivo, lo que le permite identificar actividades fraudulentas, errores e inconsistencias. 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 las partes interesadas de Finanzas y Contabilidad comprendan los resultados y tomen decisiones fundamentadas.

Informes: MD&A

La preparación del borrador inicial de discusión y análisis de gestión (MD&A) es un proceso que requiere mucho tiempo en el que a menudo se tardan semanas o incluso meses para compilar, analizar y presentar datos financieros en un formato completo y comprensible. En el camino, la posibilidad de que se produzcan errores humanos puede introducir riesgos en este proceso crucial. La aplicación de la automatización inteligente y la IA generativa a la preparación de informes de MD&A, así como de otros informes financieros, puede reducir significativamente el tiempo requerido mientras aumenta la precisión y coherencia de los datos.

Para crear informes financieros, la IA generativa y la automatización inteligente pueden examinar rápidamente grandes cantidades de datos financieros para 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 idiomas adicionales y redactar comunicaciones que acompañen la entrega del informe.

Respuesta automática del proveedor

Interactuar con proveedores implica numerosos intercambios de correo electrónico para discutir detalles como las especificaciones del producto, los cronogramas de entrega y las condiciones de pago. Responder manualmente a cada caso puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores o demoras, lo que puede afectar negativamente 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 comunes, como el estado del pedido, confirmaciones de pago y plazos de entrega, con lo cual libera al personal para manejar problemas más complejos. La IA generativa también puede personalizar las respuestas en función del perfil del proveedor y las interacciones pasadas, y así mejorar la relación con el proveedor. Este proceso puede reducir el tiempo de respuesta de días a minutos.

Investigación y riesgos de proveedores

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

En el caso de las evaluaciones de riesgos de 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, pueden 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 fundamentadas de forma rápida y segura.

Consultas sobre adquisiciones

Manejar las consultas sobre adquisiciones es una tarea crucial pero que requiere mucho tiempo. Las empresas reciben numerosas preguntas sobre la disponibilidad de productos, precios, cronogramas de entrega y más. 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 consultas sobre adquisiciones. La IA generativa puede comprender la naturaleza de la consulta y activar la automatización para obtener la información necesaria de los sistemas de la empresa y luego generar una respuesta detallada. Puede señalar consultas complejas para la intervención humana. 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 muy importante 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 con todas las regulaciones pertinentes. Sin embargo, la revisión manual de contratos puede llevar días o incluso semanas y es propensa a errores.

Para realizar 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 señalar cualquier condición desfavorable o posibles problemas de cumplimiento para su revisión posterior por parte del equipo de Operaciones contractuales. Este proceso puede acelerar significativamente las revisiones de contratos, reducir errores y garantizar que todos los contratos se ajusten a los requisitos empresariales.

Pagos vencidos

Las empresas suelen tratar con clientes que demoran 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 vencidos puede llevar mucho tiempo, lo que podría añadir más demoras a la obtención de los pagos y aumentar la carga de trabajo del equipo de Finanzas.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden acelerar el proceso mediante el seguimiento de las fechas de vencimiento de las facturas, la identificación de facturas vencidas, el cálculo de cargos por pago atrasado y la generación de correos electrónicos recordatorios personalizados. El proceso de cobro automatizado también puede escalar los casos persistentes para tomar medidas adicionales.

Conciliación de facturas

La conciliación de facturas implica cotejar las facturas con las órdenes de compra y los acuses de recibo para verificar la exactitud de las transacciones. Cualquier discrepancia puede 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, y en el proceso señalar cualquier discrepancia para una mayor investigación y para permitir que las facturas conciliadas sin errores continúen a través del proceso automatizado. Automatizar este proceso puede acelerar significativamente la conciliación, reducir errores y garantizar informes financieros precisos.

Controles de SOX

La Ley Sarbanes-Oxley (SOX) exige que las empresas establezcan controles y procedimientos internos para la presentación de informes financieros a fin de reducir el riesgo de fraude. Implementar y monitorear estos controles puede ser complejo y, por lo tanto, consumir 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 SOX. Puede identificar cualquier infracción y generar informes detallados para el equipo de auditoría, y trabajar 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 de fraude requiere un seguimiento constante de las transacciones y los patrones que pueden indicar actividad sospechosa. El seguimiento de las transacciones para detectar indicios de posible fraude ya se ha beneficiado del surgimiento de herramientas de inteligencia artificial diseñadas para detectar sofisticados esquemas de fraude que la supervisión manual puede pasar por alto.

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

Contabilidad: devengos

El seguimiento preciso de los devengos y la estimación de pagos y recibos futuros implica identificar transacciones que requieren devengos, estimar montos y hacer coincidir los ingresos y gastos con sus períodos correctos. El proceso se caracteriza por matices y complejidades, especialmente en relación con los gastos, que hacen que la contabilidad manual de devengos requiera mucho tiempo y sea propensa a errores.

En este caso, la IA generativa con la automatización inteligente puede automatizar el proceso de devengos identificando las transacciones que requieren devengos, estimando los montos y registrándolos en el sistema contable. La IA generativa también puede generar informes que detallan todos los devengos para que los revise el equipo de Finanzas y que, una vez aprobados, se pueden enviar automáticamente con la ayuda de la automatización inteligente. Este enfoque puede garantizar informes financieros precisos, reducir la carga de trabajo del equipo de Finanzas y minimizar el riesgo de errores.

Generación de presupuestos y previsión

La elaboración de presupuestos y las previsiones son la parte más importante de las decisiones empresariales e implican predicciones complejas sobre ingresos y gastos futuros. Revisar el desempeño pasado, identificar las tendencias del mercado y evaluar los planes de negocios requiere un análisis matizado de una amplia gama de datos, lo que dificulta la consideración de todos los factores relevantes.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden ayudar al analizar automáticamente los datos relevantes y generar presupuestos y pronósticos detallados. También pueden resaltar riesgos u oportunidades potenciales basados en las predicciones. Este enfoque puede mejorar la precisión de los presupuestos y las previsiones, permitir una toma de decisiones proactiva y ahorrar un valioso tiempo de planificación.

Identificación de oportunidades de mejora de la rentabilidad

Identificar oportunidades para mejorar la rentabilidad requiere una evaluación amplia de las operaciones empresariales, incluidos los contratos, para encontrar áreas donde se puedan mejorar los términos, reducir los costos o aumentar los ingresos. Este trabajo, valioso pero lento de ejecutar, requiere una comprensión profunda 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 procesos empresariales e información no estructurada en operaciones, contratos y datos financieros para resaltar áreas con altos costos, bajos ingresos o ineficiencias.

Identificación de oportunidades de crecimiento de ingresos

Identificar oportunidades para el crecimiento de los ingresos implica un análisis estratégico y un pensamiento creativo 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 los segmentos de mercado relevantes, las preferencias de los clientes y el panorama competitivo. Es posible que la recopilación y el análisis de la información manuales, que requieren mucho tiempo, no capturen todas las oportunidades potenciales o conduzcan a la pérdida de oportunidades de ingresos.

En este caso, la IA generativa puede acelerar el proceso al analizar automáticamente información no estructurada, incluidos los datos del mercado, el comportamiento del cliente y las actividades de la competencia, para identificar posibles vías de crecimiento de los ingresos. En función del análisis, puede sugerir nuevos mercados a los que ingresar, productos que desarrollar o estrategias que adoptar. Este enfoque puede acelerar el crecimiento de los ingresos, mejorar la competitividad y respaldar la planificación estratégica.

Optimización de la liquidez y el capital

Gestionar la liquidez y optimizar el capital es una tarea multifacética que exige una comprensión compleja de las operaciones empresariales, 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 efectivo futuros basándose en datos históricos y tendencias del mercado. La automatización inteligente puede utilizar estas predicciones para optimizar la asignación de capital y garantizar 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 de efectivo y maximiza la eficiencia del capital.

Gestión de inversiones

En el complejo ámbito de la gestión de inversiones, la diversidad y el volumen de datos estructurados y no estructurados, desde gráficos y extractos 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 preferencias individuales de los inversores.

En el caso de 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 ambientales, sociales y de gobernanza (ESG). Mediante el uso de conocimientos de la investigación de inversiones, la IA generativa también puede proporcionar recomendaciones personalizadas para tenencias de carteras de instrumentos financieros, como fondos negociables en el mercado (ETF), acciones, criptomonedas, bonos y fondos mutuos.

El valor de la IA generativa para la gestión de inversiones se extiende a la gestión de riesgos, donde puede respaldar análisis de riesgos detallados que abarquen los riesgos de liquidez, crédito y mercado, y proporcionar los niveles de confianza respectivos, junto con análisis de riesgos de eventos excepcionales, mediante la generación de datos para realizar pruebas de estrés a la cartera en escenarios de condiciones de mercado hipotéticas. Por último, pero no menos importante, la IA generativa puede crear informes para comunicar estos análisis de forma eficaz.

Optimización tributaria

La predicción y planificación de las obligaciones tributarias requieren tiempo y recursos que siguen siendo escasos en los equipos de Impuestos y Finanzas, quienes dedican casi tres cuartas partes de su tiempo a tareas rutinarias, como la preparación de datos, el cumplimiento de las declaraciones de impuestos y la conciliación. Una planificación tributaria precisa requiere comprender las leyes tributarias, predecir las obligaciones tributarias y planificar estrategias para minimizar las obligaciones tributarias.

En este caso, la IA generativa puede analizar las leyes tributarias, los datos tributarios históricos y las finanzas de la empresa para predecir las obligaciones tributarias futuras con precisión y garantizar el cumplimiento de las leyes tributarias. Los beneficios a menudo se pueden ver de inmediato: una empresa logró un ahorro tributario de USD 120 millones en tres semanas.

Asistencia para el cobro

El cobro de deudas es un aspecto fundamental para mantener un flujo de caja saludable. Debido a las cambiantes regulaciones globales, el cumplimiento es un desafío constante para los equipos de Cobro, lo que afecta el rendimiento y complica la incorporación de nuevos agentes.

En este caso, la combinación de IA generativa y automatización inteligente puede impulsar la eficiencia, la calidad y la toma de decisiones fundamentadas. Con el monitoreo automatizado de llamadas en tiempo real, la IA generativa puede ayudar a los nuevos agentes a mantener el cumplimiento y activa alertas cuando las llamadas de cobro no siguen las prácticas recomendadas de cumplimiento. Para aumentar el cobro de deudas a través de estrategias de cobro más personalizadas, la IA generativa puede evaluar datos históricos de cobro, comportamientos de pago y factores del mercado para recomendar enfoques de cobro y predecir el éxito. Mediante el uso de datos de llamadas, la IA generativa puede ofrecer análisis de cumplimiento e identificar tendencias, como un mayor uso de motivos específicos de falta de pago.

TI

Análisis de sentimiento de las consultas de clientes del Servicio de Asistencia de TI

Responder a consultas complejas de los clientes, como quejas de clientes de aerolíneas o reclamaciones de atención sanitaria denegadas, lleva tiempo, lo que desafía el objetivo de una resolución rápida. Ya sea al investigar el caso del cliente, llenar vacíos en la información del cliente o redactar comunicaciones apropiadas, el potencial de la IA generativa y la automatización inteligente para acelerar la respuesta y la resolución de las consultas de los clientes es grande. Con la IA generativa, los agentes pueden manejar más interacciones en menos tiempo y alcanzar una resolución más rápidamente, lo que permite reducir los tiempos de espera y mejorar la experiencia del cliente.

En este caso, la IA generativa puede ayudar con el análisis de sentimiento de las consultas del Servicio de Atención al Cliente al comprender el contexto y la intención de los mensajes entrantes de los clientes. Al categorizar la intención e identificar el sentimiento, la automatización inteligente puede buscar la resolución relevante en la base de conocimiento e iniciar las acciones de seguimiento correspondientes, en particular al activar la IA generativa para redactar una respuesta para enviar al cliente o, en casos más complejos, enviar un borrador de respuesta a un agente de Servicio de Atención al Cliente para su revisión y próximos pasos por seguir.

Respuesta automática de tickets de TI

Un aumento en los tickets del Servicio de Asistencia de TI puede ralentizar los tiempos de respuesta y afectar la productividad. Con la IA generativa y la automatización inteligente, puede optimizar el proceso de emisión de tickets de TI y mejorar tanto la velocidad como la calidad de las respuestas.

En este caso, la IA generativa puede revisar instantáneamente los tickets de TI entrantes y comprender el tipo de problema y su urgencia. 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 permite al equipo de Servicio de Asistencia ahorrar un tiempo valioso y reducir el tiempo de resolución para los usuarios finales.

Clasificación y organización de tickets del Servicio de Asistencia de TI

Clasificar y organizar los tickets del Servicio de Asistencia de TI es un paso crucial para garantizar que los problemas se aborden a tiempo y por parte del equipo adecuado. La clasificación manual requiere mucho tiempo y conlleva el riesgo de que se cometan errores, mientras que las reglas de categorización automática no consideran la prioridad de los tickets. Al automatizar la clasificación y la organización 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 de asistencia técnica entrantes y clasificarlos según el tipo de problema, la gravedad, la urgencia y cualquier otro parámetro relevante. Luego, puede clasificar los tickets, trabajando con la automatización inteligente integrada en su aplicación de emisión de tickets, para dirigirlos al equipo o persona que corresponda.

Análisis de detección de amenazas a la ciberseguridad

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

En este caso, la IA generativa puede ayudar mediante el análisis del tráfico de la red, el comportamiento del usuario 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 técnica de TI fluida, rápida y eficiente, muchas organizaciones están lanzando chatbots orientados a los empleados para ofrecer una experiencia de conversación automatizada. Si bien los chatbots pueden proporcionar una integración perfecta con los sistemas corporativos y acceso a la base de conocimiento empresarial existente, no están equipados para interpretar la intención, lo que frustra el potencial de la herramienta como una ruta más rápida para obtener información y resolver problemas. Sin embargo, agregar IA generativa hace que la asistencia técnica efectiva de 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.

Departamento Jurídico

Revisiones de contratos

Los equipos legales dedican una gran cantidad de ancho de banda a revisar meticulosamente contratos largos y complejos en busca de términos o cláusulas que podrían ser problemáticos para evitar posibles inconvenientes legales y de cumplimiento. El lenguaje legal y la complejidad de los contratos también tienden a hacer que los contratos sean muy complicados para las partes interesadas del negocio, lo que dificulta una comprensión clara de los términos y condiciones.

En este caso, la IA generativa con automatización inteligente puede manejar de forma segura los datos confidenciales de los contratos. Puede aprender pautas legales y regulaciones 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 un compromiso efectivos. 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 el proceso de traducción. 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

Las comunicaciones de ventas eficaces son clave para impulsar el crecimiento de la empresa. Sin embargo, elaborar mensajes de divulgación personalizados puede ser una tarea complicada y que requiere mucho tiempo.

En este caso, la IA generativa para las comunicaciones de ventas puede analizar los datos de los clientes, comprender sus preferencias y necesidades, y generar mensajes de divulgación persuasivos y personalizados. La integración de la IA generativa con la automatización inteligente potencia el proceso de comunicaciones de ventas, lo que garantiza una comunicación oportuna y consistente 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 gestión de las 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, propensa a errores y tiende a estar última 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 CRM, eliminar datos 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 automatización inteligente e IA generativa permite programar la limpieza periódica de datos para mantener los datos de CRM precisos y actualizados.

Casos de uso de IA generativa por industria

Servicios bancarios y financieros

Disputas de transacciones (tarjeta de crédito, cuenta corriente o de ahorros)

El manejo de disputas de transacciones es esencial para garantizar la integridad y la confianza de las cuentas de los clientes y para protegerlos contra el fraude, y sigue siendo un proceso en gran medida manual. Los distintos sistemas y el creciente volumen de disputas ponen a prueba un esfuerzo que ya es propenso a errores y que requiere mucho tiempo.

En este caso, la IA generativa y la automatización inteligente pueden trabajar en conjunto para reducir las pérdidas transaccionales, aumentar la eficiencia operativa y mejorar la satisfacción del cliente. La automatización comienza al recibir las solicitudes de los clientes, que se registran automáticamente en la lista de prioridades de Fiserv u otro sistema bancario central. A continuación, la IA generativa y la automatización escanean y resumen la solicitud del cliente y la envían para que la revise un representante.

El representante bancario puede iniciar un flujo de trabajo automatizado para recuperar datos históricos y relacionados en sistemas como ERP, pagos y CRM, que luego se resumen mediante la IA generativa. Con la información disponible, el representante bancario puede adjudicar la transacción en disputa 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 distintos sistemas bancarios.

Las barreras de costo y tiempo para las integraciones de sistemas continúan obstaculizando la detección de fraude en tiempo real. En el caso de la detección de fraude y la investigación de informes de actividad sospechosa (SAR), la IA generativa y la automatización inteligente pueden ayudar a reducir las pérdidas operativas, aumentar la eficiencia, mejorar la satisfacción del cliente y fortalecer el cumplimiento normativo.

En este caso, un sistema siempre activo impulsado por IA generativa y automatización puede recopilar y monitorear datos las 24 horas del día, mientras analiza continuamente patrones de comportamiento, información de dispositivos y actividad en las redes sociales. La IA generativa puede preprocesar datos y luego analizarlos para identificar patrones de posible fraude (por ejemplo, robo de identidad, pagos o transferencias no autorizados, apertura o cierre de cuentas no autorizados, falsificación de solicitudes de crédito, 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 realicen los investigadores. Los datos están disponibles para una revisión detallada y los investigadores pueden solicitar información adicional con la ayuda de un asistente de automatización o activar los siguientes pasos automatizados (por ejemplo, retenciones de transacciones, congelaciones de cuentas, denegaciones de crédito, etc.).

Monitoreo de transacciones AML

El cumplimiento de las normas contra el lavado de dinero (AML) depende en gran medida de los conocimientos 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. Extraer esta gran cantidad de datos y navegar por la alta tasa de falsos positivos puede abrumar a los investigadores y provocar demoras en transacciones legítimas y mayores costos.

Para el monitoreo de transacciones AML, la introducción de la IA generativa y la automatización inteligente puede proporcionar a los investigadores datos completos para permitir la toma de decisiones más seguras y activar los siguientes pasos automatizados, como retenciones de transacciones, congelaciones de cuentas, etc., lo que permite reducir la carga de los investigadores, aumentar la eficiencia operativa y garantizar un mayor nivel de cumplimiento AML.

En este caso, un sistema siempre activo impulsado por IA generativa y 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, 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 tomen medidas. Los investigadores pueden revisar todos los datos y solicitar datos adicionales utilizando un asistente de automatización directamente en el sistema bancario.

Toma de decisiones de aprobación de suscripción de préstamos

La suscripción de préstamos implica evaluar el riesgo de los prestatarios potenciales y determinar si cumplen con los criterios del préstamo. Es un proceso que requiere mucho tiempo y es propenso a errores humanos, especialmente cuando se trata de tipos de préstamos complejos, como hipotecas, préstamos para automóviles, tarjetas de crédito y préstamos comerciales. El desafío se intensifica aún más por la necesidad de cumplir con las leyes de Préstamos Justos y evitar sesgos o discriminación en la toma de decisiones.

Para la toma de decisiones de aprobación de suscripción de préstamos, la IA generativa aporta velocidad, precisión y eficiencia 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 influye en la decisión final en la que el asegurador puede activar flujos de trabajo de automatización inteligente con la aprobación, la adecuación o la denegación del préstamo. En escenarios de alto riesgo, las solicitudes se pueden marcar para revisión humana antes de pasar a la automatización del flujo de trabajo de decisiones.

Decisión sobre límite de crédito

La decisión 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 cual mejora la precisión, la eficiencia y la velocidad.

En este caso, la IA generativa puede profundizar en los intrincados detalles no estructurados del historial crediticio de los solicitantes, analizando los comportamientos financieros pasados, la situación financiera actual y los riesgos potenciales. Al interpretar estos datos en comparación con criterios de préstamo predefinidos y datos históricos, la IA generativa puede generar un perfil de riesgo resumido de cada solicitante, con un historial de pagos y transacciones, para ayudar al asegurador a tomar decisiones sobre límites de crédito en cuentas complejas o activar los siguientes pasos automatizados. La IA generativa y la automatización pueden redactar comunicaciones y realizar un seguimiento de los clientes en función de la decisión del límite de crédito, lo que permite mejorar la eficiencia operativa y respaldar la satisfacción del cliente con una comunicación transparente.

Reestructuración de préstamos en mora y ejecución hipotecaria

El manejo de préstamos en mora y casos de ejecución hipotecaria es complejo, con un gran potencial de ganancias para las empresas de servicios financieros si encuentran formas de optimizar el contenido y la cadencia de las comunicaciones, crean planes de pago y gestionan los pasos legales. La integración de la IA generativa y la automatización inteligente puede agilizar y acelerar la toma de decisiones y, al mismo tiempo, reducir los costos.

En este caso, la IA generativa puede sintetizar información a partir 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 en mora, lo que ayuda a los aseguradores a determinar programas de solución óptimos, como calendarios de pago revisados​ o condonaciones parciales de préstamos. En función de su decisión, la automatización inteligente puede ejecutar los flujos de trabajo correspondientes e impulsar la velocidad y la eficiencia.

Resolución de quejas

La resolución de quejas es un aspecto fundamental del Servicio de Atención al Cliente en la industria de los servicios financieros. Por lo general, implica examinar 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 rápidamente datos de la cuenta y analizar el historial de transacciones y productos para comprender el contexto de la queja, lo que reduce el tiempo dedicado a buscar información de múltiples fuentes. Además, la IA generativa puede buscar patrones y tendencias en el comportamiento del cliente que puedan esclarecer la información sobre la queja y lograr una resolución más precisa y oportuna. Con base en estos conocimientos, la automatización inteligente puede acelerar las acciones de resolución apropiadas, ya sea un reembolso, una disculpa o un cambio en el servicio, y los casos complejos pueden derivarse para la revisión humana.

Habilitación de CSR y siguiente acción recomendada para solicitudes de servicio

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

En este caso, la IA generativa integrada en un asistente de automatización inteligente puede aumentar la eficacia de CSR. La IA generativa puede proporcionar un resumen conciso de la información del cliente, guiones introductorios sugeridos y documentación posterior a la llamada para las interacciones con el cliente, junto con información sobre patrones y tendencias del comportamiento del cliente, lo que permite predicciones más precisas de las necesidades del cliente e impulsa un servicio de atención al cliente de mejor calidad. En conjunto, la automatización inteligente puede acelerar las acciones de CSR, ya sea al resolver una consulta, sugerir un producto o escalar 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 una comprensión integral de la información del cliente y el historial del producto, junto con la predicción de las necesidades del cliente. Determinar oportunidades de venta cruzada y actuar en consecuencia es una tarea compleja, especialmente para una gran base de clientes.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden aumentar la eficiencia e impulsar las ventas al proporcionar un análisis detallado de los perfiles de los clientes y el historial del producto para sugerir productos y servicios potenciales que satisfagan las necesidades de los clientes o aumenten la retención de clientes. La IA generativa puede identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes, lo que permite una mayor precisión en la predicción de las necesidades de los clientes y potencia las recomendaciones de productos específicos. La automatización inteligente potencia aún más el proceso mediante la implementación de modelos de aprendizaje automático para precisar las recomendaciones y generar ofertas de productos personalizados para diversos escenarios, como tarjetas de crédito para clientes de cuentas corrientes, cuentas de corretaje para clientes de cuentas de ahorros o certificados de depósito (CD) o préstamos para automóviles o viviendas para clientes existentes.

Atención sanitaria

Resúmenes médicos para profesionales

Los médicos dedican un promedio de 16 minutos a revisar las historias clínicas electrónicas (EHR) de los pacientes, independientemente de la duración de la consulta. Este tiempo incluye tratar de reunir las piezas importantes de la historia clínica de un paciente para sintetizar el cuadro médico general, establecer prioridades y prescribir el tratamiento adecuado o determinar los próximos pasos para seguir. Incluso en casos que no sean complicados, la tarea requiere revisar muchas fuentes de información, como notas hospitalarias, notas no estructuradas de médicos y profesionales de enfermería, pruebas de laboratorio y de imágenes, historial de medicamentos, antecedentes familiares y sociales, registros de proveedores anteriores, derivaciones a especialistas y 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 carencias en la atención que deben subsanarse. El resultado es un ahorro estimado de tiempo de búsqueda y síntesis de información de entre el 70% y el 80% y un aumento de la productividad del 40%.

Clasificación de mensajes de pacientes

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

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden ejecutar la clasificación de mensajes de los pacientes, aprovechando la RPA y la IA generativa para analizar el contenido no estructurado de los mensajes para identificar inquietudes y problemas, y resumir rápidamente el mensaje después de verificar el contexto del sistema de EHR. Esta asistencia 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 usar Automation Co-Pilot para generar las respuestas apropiadas, ya sea enviar al paciente a la sala de emergencias, programar una cita para el día siguiente, indicar pruebas de laboratorio o medicamentos, etc.

Resumen posterior a la consulta para pacientes

Los estudios indican que un porcentaje significativo de pacientes malinterpreta las instrucciones de los medicamentos y no puede transmitir con precisión las expectativas de su médico después de las consultas. Sin embargo, los estudios también destacan el valor que los pacientes otorgan a un resumen médico por escrito o a un resumen posterior a la consulta (AVS). Un AVS ayuda a los pacientes a recordar los detalles de la consulta, lo que les permite informar a sus familiares con mayor precisión y fomenta una mejor comunicación entre el médico y el paciente. Los pacientes se sienten capacitados para 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 tienen opiniones divididas con respecto a si vale la pena invertir tiempo en esto.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden acelerar la recopilación y el cotejo de datos de pacientes para redactar un AVS personalizado para que el médico lo revise, en una fracción de tiempo. La automatización puede aprovechar la RPA para obtener, validar, seleccionar, formatear y reunir de forma rápida y segura datos de pacientes de diversos sistemas, incluidos 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 la información, aprovechando su fortaleza para comprender la información y el contexto no estructurados, y su capacidad para adaptar los resultados de manera que coincidan con parámetros de personalización como el idioma, la edad, la cultura, el nivel educativo, los conocimientos de atención sanitaria, etc. El borrador del AVS estará listo para su revisión, validación y edición o actualización por parte del médico, según sea necesario, con información de la consulta actual, diagnósticos, recomendaciones de tratamiento y seguimiento, antes de entregárselo al paciente y su familia o cuidador.

Análisis de salud de la población

Los análisis de salud de la población, cruciales para identificar tendencias, preparar investigaciones, comprender las disparidades de salud y planificar intervenciones para mejorar los resultados de salud en diferentes poblaciones, implican examinar vastos y variados conjuntos de datos, como EHR, datos de censos, bases de datos de seguros y determinantes sociales de la salud, cada uno de ellos con su formato y estructura únicos, que requieren mucho tiempo y recursos.

En este caso, la automatización inteligente y la IA generativa pueden recopilar, seleccionar y analizar de manera eficiente los datos necesarios para los análisis de salud de la población. La automatización inteligente puede aprovechar 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. Puede generar conocimientos sobre la prevalencia de enfermedades, los factores de riesgo, las disparidades en salud y el impacto de los determinantes sociales en los resultados de salud. Estos conocimientos se pueden resumir en un formato adaptado a cada público objetivo, ya sean responsables de elaborar políticas, proveedores de atención sanitaria o público en general. La IA generativa también puede crear modelos predictivos basados en los datos analizados para ayudar a modelar y pronosticar tendencias y resultados de salud, lo que permite una planificación e intervención proactivas.