Flujos de trabajo de agentes: Una guía completa para empresas.
Los flujos de trabajo de agentes, o procesos con capacidad de agencia, ponen a los agentes de IA a trabajar para la gestión de tareas y la automatización, lo que aporta flexibilidad, capacidad de respuesta y un grado de independencia a los procesos empresariales.
Los agentes de IA emplean tecnologías como modelos de lenguaje extensos (LLM), aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para entender el contexto, interpretar información e interactuar con otros sistemas y usuarios. A medida que operan dentro de flujos de trabajo, pueden adaptarse a nuevas entradas y circunstancias cambiantes en tiempo real mediante el aprendizaje continuo de sus experiencias para mejorar su rendimiento. Esto permite a las organizaciones manejar tareas como entidades dinámicas, impulsar nuevos niveles de eficiencia y permitir una respuesta ágil a las necesidades empresariales en evolución.
Flujos de trabajo de agentes frente a flujos de trabajo tradicionales.
Los flujos de trabajo tradicionales pasan factura: si pensaba que esperar en línea era agotador, no es nada comparado con el lío de sistemas, secuencias de copiar y pegar y obstáculos de autenticación que los equipos de Servicio de Atención al Cliente navegan al otro lado de la línea, una y otra vez. Predecibles pero demasiado complejos para delegar fácilmente en una automatización simple, los flujos de trabajo tradicionales consumen recursos valiosos, tiempo y energía mientras los trabajadores humanos toman decisiones que reflejan las complejidades de las necesidades comerciales o del cliente en el momento, para encajar las piezas del proceso en el ángulo correcto y completar el rompecabezas del proceso en general.
Si bien las herramientas de automatización como la automatización robótica de procesos (RPA) pueden ejecutar tareas repetitivas basadas en reglas fijas y procesos lineales para mejorar la eficiencia, no son suficientes cuando el trabajo requiere adaptabilidad y toma de decisiones rápidas. Aquí es donde los flujos de trabajo de agentes entran en juego para permitir que las empresas logren una agilidad sin precedentes en la gestión de tareas y automatización.
Este artículo tiene como objetivo proporcionar una comprensión fundamental de los flujos de trabajo de agentes, sus beneficios y aplicaciones para ayudar a dar forma a sus próximos pasos hacia la adopción de esta tecnología innovadora.
¿Cuáles son los flujos de trabajo de agentes?
Los flujos de trabajo de agentes representan secuencias de tareas bien definidas que son ejecutadas de forma dinámica por agentes de IA y articuladas como parte de una automatización integral de los procesos de negocio. De esta manera, los flujos de trabajo de agentes son la aplicación de agentes de IA a la automatización de procesos. Organizan tareas, asignan trabajo a agentes especializados y facilitan la colaboración entre agentes y humanos para mejorar el resultado.
A veces denominados procesos con capacidad de agencia o procesos habilitados por agentes de IA, los flujos de trabajo de agentes aprovechan la capacidad de los agentes de IA para razonar, resolver problemas, elegir un curso de acción y ejecutar estas acciones. A diferencia de las aplicaciones existentes de IA dentro de los flujos de trabajo automatizados que se utilizan para analizar datos y conformar la toma de decisiones, los agentes de IA están diseñados para tomar medidas basadas en sus análisis mediante la toma de decisiones y la adaptación de procesos a circunstancias cambiantes en tiempo real.
En resumen, el cambio radical de los flujos de trabajo de agentes en comparación con los enfoques existentes de automatización es que los agentes de IA tienen la capacidad de tratar las tareas como las entidades dinámicas que son. Esta agencia se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para tomar decisiones independientes, adaptarse a circunstancias cambiantes y ejecutar tareas sin intervención humana constante. Estos sistemas, los agentes de IA, sirven como los conductores inteligentes de flujos de trabajo de agentes; pueden analizar datos, tomar decisiones y ejecutar tareas sin supervisión humana constante.
El rol de los agentes de IA
En el núcleo de los flujos de trabajo de agentes están los agentes de IA, que actúan como los conductores inteligentes de los sistemas automatizados. Los agentes de IA permiten un alto grado de flexibilidad en el flujo de trabajo. Son capaces de formular planes, evaluar el progreso y ajustar el rumbo mientras ejecutan tareas hacia un objetivo complejo.
Los agentes de IA combinan las capacidades cognitivas de la IA generativa con la acción y la automatización de los sistemas y datos. Concretamente, esto significa que los agentes de IA pueden utilizar las capacidades cognitivas de los modelos de lenguaje extenso (LLM) para tomar decisiones, aprender de los datos y el contexto, interactuar con los humanos a través de lenguaje natural y, en última instancia, actuar para alcanzar objetivos definidos. La solidez de los modelos subyacentes determina la capacidad del agente para realizar tareas complejas de manera precisa y eficiente.
Por ejemplo, volviendo a nuestro escenario de servicio de asistencia al cliente, un agente de IA puede manejar consultas mediante la comprensión del contexto de la solicitud de un cliente y el acceso a datos relevantes para proporcionar respuestas apropiadas. Los agentes de IA pueden reducir los tiempos de manejo de llamadas brindando apoyo a los agentes humanos con la ejecución automatizada de flujos de trabajo relacionados, como pedir una pieza de repuesto o incluso manejar consultas comunes de manera independiente de principio a fin.
Evolución hacia flujos de trabajo de agente complejos
Hasta la aparición de los LLM, los sistemas de IA receptivos eran notoriamente difíciles de implementar. Al depender de la programación compleja basada en reglas o del entrenamiento intensivo y profundo de modelos de aprendizaje automático, los flujos de trabajo de agente de primera generación eran pocos y distantes entre sí. Con los LLM, los agentes de IA tienen motores preconstruidos para potenciar su capacidad de responder a entradas e indicaciones para las que no han sido entrenados explícitamente, lo que elimina la necesidad de programación laboriosa basada en reglas.
En cambio, cualquiera puede solicitar a un modelo de IA generativa, como a través de ChatGPT, una respuesta sin entrenamiento previo, donde el modelo completa toda la tarea de principio a fin en el momento en que se presiona enter, sin detenerse para planificar, revisar o referenciar otra información. Si bien los modelos funcionan notablemente bien en este escenario y alcanzan alrededor del 50% de precisión en el resultado, la incorporación de contexto para las indicaciones y la generación aumentada por recuperación (RAG), entre otras técnicas, puede mejorar de forma significativa el rendimiento.
Sin embargo, el salto hacia los flujos de trabajo de agentes proviene de encadenar indicaciones y agregar llamadas a funciones (acceso a herramientas) para permitir la planificación, reflexión, iteración y acción, creando agentes de IA. La iteración efectiva a menudo se apoya en la colaboración o bucles de retroalimentación, donde los modelos trabajan juntos para mejorar el rendimiento al ser controles y equilibrios del resultado de cada uno mediante técnicas como la ingeniería de flujo.
Beneficios de los flujos de trabajo de agentes.
Sin embargo, los flujos de trabajo de agentes no son solo un avance técnico; representan la base para un cambio de paradigma en las operaciones empresariales. Los flujos de trabajo de agentes amplían las herramientas de automatización existentes proporcionando un soporte de tareas y procesos más adaptable y escalable. ¿Cómo se ve eso en términos de beneficios empresariales?
Eficiencia aumentada
Los flujos de trabajo de agentes llevan las ganancias de eficiencia de la automatización a un nuevo nivel y pueden asumir tareas complejas pero repetitivas, como la generación de informes, que típicamente requerirían una cantidad no banal de tiempo y recursos para completar. Por ejemplo, en las operaciones financieras, los flujos de trabajo de agentes pueden procesar facturas y gestionar aprobaciones en una fracción del tiempo ejacutándose de manera continua y a mayor velocidad, mientras reducen cuellos de botella, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos.
Toma de decisiones mejorada
Los flujos de trabajo de agentes empoderan a las organizaciones para tomar decisiones basadas en datos con mayor confianza. Los agentes de IA son capaces de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para identificar patrones, generar conocimientos y ofrecer recomendaciones a las partes interesadas.
En el caso de las decisiones de rutina, los agentes pueden actuar de manera autónoma, como elegir la acción adecuada de mitigación de riesgos para una amenaza de ciberseguridad y ejecutar la acción asociada, como aislar servidores. Esta capacidad permite a las empresas responder más rápido a los cambios del mercado u operativos, así como tomar decisiones más informadas basadas en la información más actual y relevante.
Aumento de la precisión
Los flujos de trabajo de agentes reducen la probabilidad de errores dado que emplean las habilidades combinadas de la IA y la automatización para ejecutar tareas con consistencia y alta precisión. Se aseguran de que las discrepancias se identifiquen y aborden de inmediato, ya sea por un agente de IA dentro del flujo de trabajo en sí o mediante la activación de procesos de intervención humana para destacar excepciones para revisión y aporte humano. El resultado es una mayor precisión, lo que mejora la integridad de los datos y genera confianza en la información utilizada para la toma de decisiones.
Mayor agilidad
Los flujos de trabajo de agentes son receptivos a los cambios en tiempo real en su entorno, capaces de ajustar acciones y pivotar para alinearse con nuevos parámetros o prioridades. Esto aporta un nuevo nivel de flexibilidad a los procesos automatizados y apoya la agilidad operativa y la resiliencia.
Escalabilidad
Los flujos de trabajo de agentes son inherentemente escalables, capaces de manejar grandes volúmenes de trabajo sin comprometer la calidad o la eficiencia. Los agentes de IA pueden gestionar cargas de trabajo aumentadas mediante la distribución de tareas de manera inteligente y la optimización de la asignación de recursos. Por ejemplo, en un contexto de comercio electrónico, emplear agentes de IA para gestionar las consultas de los clientes, procesar pedidos y rastrear los niveles de inventario asegura niveles de servicio continuos incluso cuando ocurren picos de demanda, como antes de las principales festividades como Navidad.
Ahorro de costos
Siguiendo los pasos de la automatización inteligente, los flujos de trabajo de agentes pueden ofrecer ahorros significativos para las organizaciones dado que permiten un horizonte ampliado de automatización de procesos y una mejor asignación de recursos, al mismo tiempo que reducen errores y mejoran la eficiencia operativa. Para las operaciones del cliente, McKinsey estimó más de $400 000 millones solo en aumento de productividad.
Casos de uso prácticos para flujos de trabajo de agentes.
Si bien el valor de la IA generativa en diversas industrias y funciones es inmenso, traducir el potencial en un impacto tangible requiere comprender las aplicaciones del mundo real relevantes de los flujos de trabajo de agentes. A medida que más organizaciones adoptan flujos de trabajo de agentes, el potencial para la innovación y el crecimiento continúa expandiéndose.
Administración de Recursos Humanos
Los flujos de trabajo de agentes para los departamentos de RR. HH. pueden acelerar y mejorar los procesos de gestión del talento, incluido el reclutamiento, la incorporación y la gestión del desempeño. Los agentes de IA dentro de los flujos de trabajo de agentes pueden automatizar la revisión de currículums para identificar candidatos calificados y programar entrevistas; esto no solo acelera el abastecimiento de la reserva de talento, sino que también reduce posibles sesgos que pueden estar asociados con la revisión tradicional de candidatos.
Durante la incorporación, los agentes de IA pueden actuar como guías interactivas para los nuevos empleados, ayudarlos a navegar por los módulos de capacitación, completar los formularios y registros necesarios y responder preguntas comunes.
Gestión de proyectos
La gestión de proyectos tradicional suele depender de actualizaciones y comunicaciones manuales, lo que puede exacerbar cualquier desalineación y contribuir a retrasos. La aplicación de flujos de trabajo de agentes puede automatizar tareas de gestión de proyectos, como el monitoreo del progreso del proyecto en tiempo real, mediante actualizaciones cuando se alcanzan hitos o alertas y recordatorios cuando surgen posibles cuellos de botella, y el registro de tareas para equilibrar cargas de trabajo y utilizar recursos de manera efectiva.
Este nivel de automatización no solo mejora la productividad, sino que también permite a los gerentes de proyecto centrarse en la toma de decisiones estratégicas en lugar de en tareas administrativas. Por ejemplo, en un entorno de desarrollo de software, un agente de IA puede rastrear el progreso de las tareas de desarrollo y asignar recursos según sea necesario para cumplir con los plazos.
Atención al cliente
El despliegue de agentes de IA en el servicio de atención al cliente es una de las aplicaciones más visibles de los flujos de trabajo agénticos. La automatización de agentes ya está en funcionamiento para el manejo de consultas rutinarias; asiste a los agentes de servicio, acelera su trabajo y proporciona recomendaciones personalizadas. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) permite a los agentes de IA entender y responder a los clientes y al personal de servicio en tiempo real.
Los agentes de IA pueden manejar muchos casos de uso comunes en el servicio de atención al cliente, desde responder preguntas frecuentes hasta ayudar con el seguimiento de pedidos, y proporcionar conocimiento a nivel experto al nuevo personal de servicio. Cuando surgen problemas complejos que requieren intervención humana, los agentes de IA pueden escalar estos casos a agentes humanos, lo que asegura que los clientes reciban el nivel adecuado de soporte. Este enfoque híbrido no solo mejora los tiempos de respuesta, sino que también permite a los agentes humanos centrarse en resolver problemas sensibles y poco comunes para mejorar la calidad del servicio en general.
Finanzas
Debido a que las operaciones financieras implican grandes conjuntos de datos y una toma de decisiones rápida y precisa, los flujos de trabajo de agentes son una oportunidad obvia para impulsar el valor: los agentes de IA pueden procesar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias e inconsistencias y evaluar riesgos potenciales analizando datos históricos y las condiciones comerciales actuales para conformar decisiones financieras. Este enfoque proactivo mejora la capacidad de la organización para tomar decisiones informadas, responder a las fluctuaciones del mercado y minimizar las pérdidas potenciales.
Otro ejemplo de flujos de trabajo de agentes en finanzas es la negociación de descuentos con proveedores. Los agentes de IA pueden revisar acuerdos no estructurados y datos de tendencias en operaciones financieras, comparar términos y recomendar acciones, así como negociar los próximos pasos. Otra aplicación de los flujos de trabajo de los agentes en finanzas es para los controles SOX: los agentes de IA pueden verificar automáticamente las transacciones de la empresa contra los controles SOX para identificar violaciones, generar informes detallados para el equipo de auditoría y notificar a las partes interesadas.
La optimización fiscal es otra oportunidad inmediata para aplicar flujos de trabajo de agentes. Los agentes de IA pueden comprender las leyes fiscales, predecir las obligaciones fiscales y planificar estrategias para minimizarlas. Por lo general, los beneficios se pueden ver de inmediato; en el caso de Petrobras, se obtuvieron $120 millones en ahorros fiscales en solo tres semanas.
Componentes clave de los flujos de trabajo de agentes.
Los flujos de trabajo de agentes se construyen sobre una base de automatización inteligente, lo que permite a las empresas crear procesos automatizados impulsados por IA seguros y gobernados. Los componentes clave de los flujos de trabajo de agentes (RPA, NLP, agentes de IA, articulación de flujos de trabajo e integraciones) trabajan en sinergia para crear procesos dinámicos y automatizados.
Automatización robótica de procesos (RPA)
Las herramientas de RPA permiten a las organizaciones crear robots de software que imitan acciones humanas, como la entrada de datos, el procesamiento de transacciones y la generación de informes. La RPA es un componente clave de los flujos de trabajo de agentes, dado que permite a los agentes de IA ejecutar tareas basadas en reglas de manera precisa y confiable a través de aplicaciones. Dentro de un flujo de trabajo de agentes, la RPA podría usarse, por ejemplo, para ingresar automáticamente los datos de facturas obtenidos por un agente de IA a partir de datos de documentos de facturas no estructurados en un sistema de contabilidad.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El NLP permite a los agentes de IA comprender, interpretar y responder al lenguaje humano de una manera que es tanto significativa como contextualmente relevante. Esta capacidad hace que interactuar con agentes de IA sea una experiencia de usuario fluida y elimina la necesidad de capacitación especializada o conocimientos de programación. El NLP es esencial para las tareas de flujo de trabajo de agentes en el servicio de asistencia al cliente, la generación de contenido y el análisis de sentimientos. El NLP es parte del conjunto de herramientas subyacente del flujo de trabajo de agentes que permite la creación de agentes conversacionales, o bots de charla, que interactúan con los usuarios en tiempo real.
Agentes de IA
Los agentes de IA son las entidades inteligentes en el corazón de los flujos de trabajo de agentes que realizan tareas complejas, toman decisiones y aprenden de sus interacciones. Los agentes de IA se construyen y ejecutan en un motor semántico, generalmente un modelo de lenguaje extenso (LLM). El modelo semántico/fundación de LLM proporciona la capacidad de razonar, planificar y reflexionar, así como también una capa de interacción conversacional para que el agente pueda buscar aclaraciones o aprobación del trabajo.
Para realizar el trabajo, los agentes de IA incorporan el uso de funciones, o el uso de herramientas, para permitirles conectarse a sistemas, ejecutar automatizaciones y buscar información, entre otros. Por eso el nivel de automatización en el que se basan los agentes es tan crítico: proporciona un conjunto seguro y sólido de acciones para que los agentes de IA completen sus objetivos.
Articulación del flujo de trabajo
La articulación del flujo de trabajo es el proceso de coordinar y gestionar los diversos componentes y tareas dentro de un flujo de trabajo de agentes. Esto implica definir la secuencia de acciones, gestionar las dependencias y asegurar que las tareas se ejecuten de manera eficiente y en el momento adecuado.
Las herramientas de articulación de flujos de trabajo ofrecen una interfaz visual para diseñar y monitorear flujos de trabajo, lo que facilita a las organizaciones la gestión de procesos complejos que integran múltiples tecnologías y sistemas. Para un flujo de trabajo de marketing, eso podría parecerse a conectar los clientes potenciales que llegan de campañas en redes sociales a sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) y activar flujos de trabajo de asignación automática de clientes potenciales para asegurar que las oportunidades de ventas se atiendan de inmediato.
Integraciones
Las integraciones y las API son fundamentales para crear flujos de trabajo de agentes que conecten diferentes sistemas, aplicaciones y tecnologías para permitir una comunicación fluida, intercambio de datos y ejecución de tareas. Los flujos de trabajo de agentes requieren conectarse con aplicaciones y plataformas para realizar el trabajo y asegurar un proceso cohesivo, como conectar agentes de IA con herramientas RPA integradas en sistemas CRM para automatizar actualizaciones de información y proporcionar a los equipos de ventas y soporte la información más actual del cliente.
Prácticas recomendadas para construir flujos de trabajo de agentes.
Construir flujos de trabajo de agentes efectivos es similar a desarrollar cualquier automatización de los procesos de negocio, ya que seguir las prácticas recomendadas contribuye en gran medida a garantizar su eficiencia y efectividad. Las plataformas de automatización avanzadas que ofrecen la creación de agentes de IA con las prácticas recomendadas ya integradas proporcionan un camino simplificado y acelerado para construir flujos de trabajo de agentes.
Definir metas claras y específicas
El objetivo que desea lograr es el propósito común al que los agentes de IA involucrados en el flujo de trabajo se alinearán. Definir este objetivo de manera clara y explícita no solo ayuda a medir la efectividad del flujo de trabajo; también guía el diseño y la implementación de los agentes mismos.
Por ejemplo, si el objetivo es mejorar la satisfacción del cliente mediante tiempos de respuesta más rápidos, el flujo de trabajo debe diseñarse para priorizar tareas que mejoren las interacciones con el cliente. Esta alineación asegura que cada elección y acción subsiguiente tomada por los agentes de IA contribuya al objetivo general.
Aprovechar las fortalezas de los agentes de IA
Los flujos de trabajo de agentes robustos aprovechan múltiples agentes de IA especializados, cada uno con diferentes fortalezas y conjuntos de habilidades.
De forma similar a los empleados humanos, cada agente tendrá capacidades centrales para colaborar, comunicarse y coordinarse entre sí y con usuarios humanos, mientras incorpora habilidades específicas para tareas y fortalezas subyacentes (impulsadas por modelos) que son tanto diferentes entre sí como diversas en su alcance. Reconocer la oportunidad de aprovechar agentes de IA especializados es clave para construir flujos de trabajo de agentes efectivos que involucren múltiples tareas complejas.
En un entorno de atención médica, un agente de IA analítica podría analizar los datos de los pacientes mientras un agente de calendario gestiona la programación de citas. Combinados, contribuyen a un flujo de trabajo general de atención al paciente.
Mantener la intervención humana
Los flujos de trabajo de agentes requieren encontrar un equilibrio entre las capacidades de agencia y la supervisión. Cree flujos de trabajo de agentes para mantener a los humanos involucrados y validar las decisiones de IA, de modo que las acciones y los resultados se alineen con los objetivos empresariales.
Aprovechar la colaboración multiagente
Diseñar flujos de trabajo que apoyen la colaboración entre múltiples agentes de IA es vital para abordar procesos complejos y de múltiples pasos. Al permitir que los agentes compartan información y coordinen sus acciones, las organizaciones pueden crear automatizaciones agénticas más resilientes y eficientes.
En un escenario de gestión de la cadena de suministro, un agente de seguimiento de inventario podría monitorear los niveles de existencias mientras otro gestiona las comunicaciones con los proveedores. Conectarlos no solo a través de la articulación, sino también permitirles colaborar directamente puede crear un flujo de trabajo más ágil que pueda responder por sí mismo a los cambios en la demanda o a las interrupciones en la cadena de suministro.
Emplear una gobernanza de datos rigurosa
La transparencia de datos sustenta la confianza y seguridad de los flujos de trabajo de agentes. Rastree interacciones de datos y aplique metadatos para crear responsabilidad. Los metadatos permiten construir registros de auditoría desde el origen de los datos a través de cada actividad, acceso y transformación en el contexto de dónde y cuándo se utilizaron. Apoye la privacidad de los datos y el cumplimiento con políticas claras y estándares para la gestión de datos.
Ejemplos de flujos de trabajo de agentes.
Cadena de suministro: Procesamiento de pedidos pendientes
El procesamiento eficiente de pedidos pendientes contribuye a la eficiencia operativa y a la satisfacción del cliente. Los flujos de trabajo existentes para el procesamiento de pedidos pendientes automatizan tareas dispares como las actualizaciones de pedidos y las verificaciones de inventario, con el objetivo de responder rápidamente para proporcionar opciones alternativas, lo que ayuda a retener clientes y proteger los ingresos.
Proceso típico
Para un nuevo caso de pedido pendiente, un sistema automatizado abre el caso y envía una notificación por correo electrónico al equipo de servicio de atención al cliente. Un empleado revisa el correo electrónico y accede al caso en el CRM. Verifican los detalles y consultan el sistema ERP para identificar posibles productos de reemplazo. El empleado luego inicia una automatización que verifica el inventario del almacén en busca de alternativas disponibles. Una vez que se encuentra un reemplazo adecuado, el empleado finaliza la orden de reemplazo, lo que activa el flujo de trabajo del proceso de cumplimiento, que involucra a empleados adicionales en el envío y la logística.
Flujo de trabajo de agentes
Cuando se abre un caso de pedido pendiente, un agente de revisión lo toma de inmediato para actualizar los sistemas asociados, como el CRM, y validar la información y los detalles del pedido pendiente; también se comunica directamente con el cliente según sea necesario para comentar las preferencias de productos de reemplazo.
El agente de revisión entrega el caso a un agente de reemplazo, quien identifica alternativas potenciales, verifica los niveles de inventario y finaliza el pedido de reemplazo.
El pedido es recogido por un agente de cumplimiento, quien coordina con los equipos de logística y envío para ejecutar el proceso de cumplimiento.
Finanzas: Procesamiento de facturas
Los equipos de finanzas buscan optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de facturas para acelerar los ciclos de pago, fortalecer las relaciones con los proveedores y mejorar la gestión del flujo de efectivo. Hasta la fecha, la automatización de tareas de procesamiento de facturas, como la entrada de datos, verificación y aprobación, ha ayudado a las organizaciones a minimizar errores y discrepancias, lo que lleva a un mejor cumplimiento y precisión financiera.
Proceso típico
Al recibir una factura en la bandeja de entrada de AP, una herramienta de automatización la captura e ingresa los datos en los sistemas de gestión de facturas, como SAP, lo que desencadena una notificación al equipo de cuentas por pagar para su verificación. El departamento a cargo de cuentas por pagar revisa la factura en comparación con los términos acordados, para lo que alterna entre los sistemas de facturación y gestión de contratos. Para cualquier discrepancia, AP se comunica tanto con el proveedor como con el responsable interno del negocio asociado con la orden de compra para resolver los problemas.
Una vez que se realizan todos los ajustes, el analista inicia una solicitud de pago que envía un mensaje automatizado a los aprobadores. Después de la aprobación, la solicitud de pago a menudo se ingresa de forma manual en el sistema de contabilidad para iniciar el flujo de trabajo de procesamiento de pagos. Cuando se emite el pago, una automatización separada actualiza los sistemas relacionados para reflejar que la factura fue pagada.
Flujo de trabajo de agentes
En primer lugar, un agente de admisión revisa las facturas entrantes para verificar la información y asegurarse de la precisión antes de crear una solicitud de pago. Si se detectan discrepancias, el agente se comunica de forma proactiva con el vendor y el propietario del negocio para resolver problemas y confirmar detalles.
Una vez verificada, la solicitud de pago se pasa a un agente de aprobación, quien la evalúa en función de los datos históricos y el contexto empresarial de la factura. El agente de aprobación recomienda la aprobación y busca confirmación del propietario del negocio.
Al recibir la aprobación, el agente de aprobación crea una requisición en el sistema de contabilidad, que se asigna a un agente de pago que ejecuta el flujo de trabajo de procesamiento de pagos, con la emisión de fondos y la actualización de los sistemas empresariales para confirmar que la factura fue pagada, así como la notificación a las partes interesadas y al proveedor.
TI: detección de amenazas en la red
Los equipos de TI trabajan para mejorar la detección de amenazas en la red con el fin de proteger los datos sensibles, fortalecer la postura general de seguridad y mantener la continuidad del negocio. Al implementar sistemas de monitoreo, las organizaciones suelen automatizar la recopilación y el análisis del tráfico de red y la inteligencia de amenazas. Esto respalda un enfoque proactivo que busca mitigar los riesgos antes de que escalen y reducir el tiempo y los recursos necesarios para la respuesta a incidentes.
Proceso típico
Los sistemas de monitoreo de redes recopilan y normalizan continuamente datos de diversas fuentes, incluidos registros de tráfico de red y fuentes de inteligencia de amenazas. Estos datos son analizados por sistemas de monitoreo de amenazas y analistas de seguridad informática mediante análisis estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para identificar cualquier anomalía que pueda indicar amenazas de seguridad.
Cuando se detecta una anomalía, se genera una alerta para notificar al equipo de respuesta a incidentes. Los especialistas en respuesta a incidentes investigan las alertas para evaluar la validez y gravedad de las posibles amenazas mediante el examen de registros, la correlación de datos y la consulta de inteligencia sobre amenazas.
Cuando se confirma una amenaza, inician procesos de respuesta a incidentes para contener la amenaza, mitigar su impacto y eliminar cualquier elemento malicioso del entorno. A lo largo del proceso, los analistas de seguridad informática documentan los hallazgos y cualquier acción tomada para el cumplimiento y la mejora de procesos.
Flujo de trabajo de agentes
De forma constante, un agente de monitoreo supervisa los datos recopilados de los sistemas de monitoreo de red y las fuentes de inteligencia de amenazas.
Cuando se identifica una amenaza potencial, el agente notifica al equipo de seguridad, y se asigna un agente de respuesta a amenazas a la amenaza confirmada. El agente ejecuta procedimientos de contención y documenta cada acción para responsabilidad y cumplimiento.
Un agente de optimización colabora con el agente de respuesta a amenazas para evaluar la efectividad de las medidas de contención y ajustar la postura de seguridad en consecuencia para garantizar una protección óptima.
Servicios financieros: Procesamiento de solicitudes de préstamo
En la competitiva industria bancaria, automatizar el flujo de trabajo del procesamiento de préstamos minimiza errores y riesgos de cumplimiento para asegurar que las solicitudes sean evaluadas de manera consistente y precisa. En general, el procesamiento efectivo de solicitudes de préstamo mejora la capacidad del banco para gestionar el riesgo, optimizar recursos y apoyar el crecimiento estratégico, lo que impulsa en última instancia la rentabilidad y la satisfacción del cliente.
Al automatizar tareas clave como la entrada de datos, las evaluaciones de crédito y las evaluaciones de suscripción, las organizaciones pueden reducir de forma significativa el tiempo que se tarda en aprobar préstamos para facilitar un acceso más rápido a los fondos para los prestatarios. Esta eficiencia no solo fortalece las relaciones con el cliente, sino que también aumenta la competitividad del banco en el mercado.
Proceso típico
Un posible prestatario presenta una solicitud de préstamo en línea, a través de un dispositivo móvil o en persona en una sucursal. Al recibirla, los datos de la solicitud se ingresan en un sistema central de gestión de préstamos con la ayuda de Document Automation para la revisión inicial por parte de un analista de procesamiento de préstamos. El analista se asegura de que se proporcione toda la documentación necesaria, incluida la identificación y las declaraciones de ingresos.
Después de confirmar que todo está completo, el banco realiza una evaluación de crédito para evaluar la solvencia del solicitante, lo que implica verificar los ingresos a través de documentos financieros y, potencialmente, contactar al empleador del solicitante. Una evaluación de riesgos se realiza para conformar el proceso de toma de decisiones, respaldada por el uso de herramientas de inteligencia artificial para analizar factores como la relación deuda-ingresos y el historial laboral.
Cuando la solicitud pasa a la etapa de evaluación de riesgos, un oficial de préstamos evalúa la solicitud en detalle para determinar la aprobación o la aprobación condicional. Si se aprueba, el banco prepara una oferta de préstamo que detalla los términos y las condiciones para que los revise el solicitante.
Flujo de trabajo de agentes
Un agente de admisión es responsable de revisar y verificar las solicitudes de préstamo, ejecutar verificaciones de crédito y colaborar estrechamente con el oficial de préstamos para evaluar el riesgo.
Una vez que se confirma que la solicitud está completa, un asegurador realiza una evaluación exhaustiva con la revisión de todos los datos de respaldo para recomendar los términos de préstamo apropiados.
El asegurador toma la decisión final respecto a la solicitud e inicia un agente de creación para preparar la oferta de préstamo.
A lo largo de este proceso, los agentes mantienen comunicación con el solicitante para asegurar que esté informado durante todo el proceso para apoyar la satisfacción y confianza del cliente.
Atención sanitaria: Autorización previa
El proceso de autorización previa tiene como objetivo minimizar los retrasos en el tratamiento y proporcionar acceso a los servicios médicos necesarios al tiempo que se asegura la coherencia con las políticas del seguro y el cumplimiento de las guías médicas. Para agilizar las aprobaciones, los esfuerzos de automatización se han centrado en tareas clave como la presentación de solicitudes, la revisión de documentación y la comunicación con los proveedores.
Los procesos efectivos de autorización previa contribuyen a mejores resultados para los pacientes, una mayor eficiencia operativa y una experiencia de atención médica más fluida, todo lo cual es central para los objetivos generales del sistema de salud.
Proceso típico
Un proveedor de atención médica presenta una solicitud de autorización previa para servicios, procedimientos o medicamentos específicos, acompañada de documentación de respaldo, como notas clínicas y planes de tratamiento.
Al recibirla, la compañía de seguros realiza una revisión inicial para confirmar que se haya enviado toda la información requerida. Si falta alguna información, la aseguradora se comunica con el proveedor para obtener documentación adicional.
El equipo clínico luego evalúa la solicitud de autorización previa basándose en las guías médicas establecidas y en el historial médico del paciente para determinar la necesidad médica de la solicitud. Según sus hallazgos y los criterios de cobertura de la póliza de seguro, la compañía de seguros decide aprobar, negar o solicitar más información y notifica tanto al proveedor de atención médica como al paciente sobre el resultado.
Flujo de trabajo de agentes
Al recibir una solicitud de autorización previa, un agente de procesamiento realiza una revisión inicial y verifica que se haya incluido toda la información requerida. Si falta alguna información, un agente de comunicación se comunica con el proveedor para recopilar la documentación necesaria.
Un agente de validación luego evalúa la solicitud en función de las pautas médicas establecidas y el historial médico del paciente, y recomienda una decisión al equipo clínico que también toma en consideración los criterios de cobertura de la póliza de seguro. El equipo clínico confirma la decisión recomendada, y el agente de comunicación notifica tanto al proveedor de atención médica como al paciente sobre el resultado.
Tendencias futuras: La evolución de los flujos de trabajo de agentes.
El desarrollo y la adopción de flujos de trabajo de agentes aún están en sus primeras etapas. El futuro de estos flujos de trabajo se está moldeando tanto por la continua innovación y los avances en múltiples campos de la IA, en particular los modelos de lenguaje grandes y el aprendizaje automático, como por los avances tecnológicos en la incorporación de capacidades agenticas dentro de los flujos de trabajo automatizados.
Sistemas multiagente
A medida que las organizaciones abordan procesos cada vez más complejos empleando agentes de IA, es probable que el futuro de los flujos de trabajo de agentes vea un mayor énfasis en la colaboración entre múltiples agentes. Conectar múltiples agentes de IA para trabajar juntos sin problemas parece ser la puerta de entrada para optimizar el rendimiento en todos los procesos y funciones. Los agentes de IA compartirán información, coordinarán acciones y utilizarán la inteligencia colectiva para resolver problemas de manera más efectiva.
IA ética y gobernanza
La creciente aplicación de flujos de trabajo de agentes subraya la necesidad de prácticas éticas de IA y gobernanza. Las organizaciones necesitarán establecer marcos que aseguren que los agentes de IA operen de manera ética, transparente y en cumplimiento con las regulaciones relevantes. Con este fin, es probable que los desarrollos futuros en los flujos de trabajo de agentes incluyan mecanismos integrados para la responsabilidad y supervisión para permitir a las organizaciones monitorear los procesos de toma de decisiones de la IA y mitigar sesgos.
El papel de Automation Anywhere en los flujos de trabajo de agentes de IA.
Aunque el auge de los modelos de lenguaje extenso (LLM) generó una fiebre del oro de IA, el costo, las complejidades y las incertidumbres de aplicar IA generativa dentro de entornos empresariales de hecho se han traducido en una adopción más lenta de la IA. Sin embargo, la integración de tecnologías de IA dentro de un marco de seguridad y gobernanza empresarial preexistente, como el proporcionado por plataformas de automatización inteligente, está allanando el camino para la adopción acelerada de flujos de trabajo de agentes.
La plataforma de Automation Anywhere ofrece un conjunto completo de herramientas y tecnologías de automatización e IA nativas de la nube para construir e implementar flujos de trabajo de agentes, incluido RPA e IA asistiva para el desarrollo de bajo código o sin código. Nuestras soluciones permiten a las empresas aprovechar todo el potencial de la IA y la automatización.
Los flujos de trabajo de agentes representan una evolución significativa en cómo se realiza el trabajo al ofrecer el potencial de crear organizaciones más ágiles, inteligentes y eficientes. Solicite una demostración para experimentar de primera mano cómo puede crear soluciones de automatización agénticas para impulsar sus procesos empresariales, mejorar la eficiencia y avanzar su organización.
