Tradicionalmente, la automatización se ha basado en hallar un compromiso entre eficiencia y flexibilidad. La automatización temprana del flujo de trabajo dependía de sistemas rígidos basados en reglas que realizaban bien las tareas predefinidas, pero que tenían dificultades a la hora de producir resultados adaptables y sensibles al contexto. La verdad era que, a pesar de la extensa programación en la que se basaban estos sistemas (o quizá precisamente por ello), simplemente no podían adaptarse a la nueva información ni a las condiciones cambiantes.
La tecnología avanza. Con el tiempo, los modelos más avanzados de aprendizaje automático (ML) mejoraron la automatización al permitir que los flujos de trabajo procesaran información y reconocieran patrones en datos estructurados y no estructurados. Finalmente, la aparición de los modelos de lenguaje extensos (LLM) posibilitó el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial (IA) capaces de interpretar el contexto, tomar decisiones e incluso perfeccionar sus propios procesos. En la actualidad, este cambio continuo ha dado lugar a los flujos de trabajo agénticos, en los que los agentes de IA orquestan las tareas de forma dinámica y colaboran con humanos y otros programas inteligentes para optimizar los procesos en tiempo real.
Los flujos de trabajo operan con distintos niveles de autonomía, en función de las necesidades empresariales y las capacidades tecnológicas. Algunos flujos de trabajo aún requieren supervisión humana, mientras que otros pueden funcionar de forma independiente:
- Nivel 0: Operaciones manuales
Los operadores humanos ejecutan manualmente todos los aspectos del flujo de trabajo. No hay automatización, y las decisiones dependen totalmente de la intervención humana. - Nivel 1: Automatización basada en reglas
Las tareas se automatizan en función de reglas y condiciones predefinidas. El sistema ejecuta acciones cuando se activan determinados desencadenantes, pero no puede adaptarse más allá de su lógica programada. - Nivel 2: Lógica condicional
Los flujos de trabajo obtienen capacidades de toma de decisiones limitadas, lo que les permite responder a condiciones y escenarios básicos. Sin embargo, siguen operando dentro de límites rígidos y predefinidos. - Nivel 3: Adaptación contextual
Los sistemas de IA incorporan datos contextuales para modificar su comportamiento de forma dinámica. Pueden ajustar sus respuestas en función de los cambios del entorno o las variaciones en los datos introducidos. - Nivel 4: Decisiones basadas en el aprendizaje automático
Los flujos de trabajo aprovechan los modelos de aprendizaje automático para analizar patrones, predecir resultados y optimizar procesos. Estos flujos de trabajo toman decisiones basadas en datos sin necesidad de programar explícitamente para cada escenario posible. - Nivel 5: Operaciones totalmente autónomas
Los flujos de trabajo basados en IA ejecutan las tareas de forma independiente, lo que requiere poca o ninguna intervención humana. Aprenden continuamente de las interacciones, perfeccionan sus procesos y gestionan tareas complejas e impredecibles con alta eficiencia.
Los agentes de IA aportan adaptabilidad e inteligencia a los flujos de trabajo agénticos, lo que se traduce en una automatización que responde de forma inteligente y es capaz de ajustar su comportamiento en función de nuevos datos para afrontar mejor cualquier nuevo desafío. La eficacia de estos agentes depende de la sofisticación de los modelos subyacentes, que determina su capacidad para procesar la información con precisión. En los entornos empresariales, los agentes de IA pueden colaborar con otros agentes de IA y humanos para ayudar automatizando las consultas rutinarias y ejecutando flujos de trabajo complejos, todo ello con una supervisión mínima.
Los flujos de trabajo agénticos no funcionan de forma aislada, sino que se basan en una combinación de tecnologías de interacción. Proporcionan la estructura y la inteligencia necesarias para que la automatización de la IA funcione de forma eficaz:
- RPA
La automatización robótica de procesos (RPA) permite a los bots de software gestionar tareas repetitivas que siguen reglas predefinidas, como la introducción de datos y el procesamiento de transacciones. En un flujo de trabajo agéntico, los agentes de IA confían en la RPA para interactuar con las aplicaciones y realizar operaciones estructuradas de forma rápida y coherente. - Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los agentes de IA interpretar y generar lenguaje humano, lo que hace que las interacciones sean más intuitivas. Ayuda a procesar la información introducida por el usuario, extraer su significado y responder dentro del contexto pertinente. - Agentes de IA
Como ya se ha mencionado, los agentes de IA son sistemas autónomos diseñados para recopilar datos, tomar decisiones y ejecutar tareas para lograr objetivos predefinidos. Se adaptan a la nueva información, aprenden con el tiempo y son capaces de hacerse cargo de una amplia gama de tareas, desde simples acciones repetitivas hasta la resolución de problemas complejos. - Orquestación de flujos de trabajo
La orquestación de flujos de trabajo coordina los diversos componentes de un flujo de trabajo agéntico para que las tareas se ejecuten en la secuencia correcta y las dependencias se gestionen correctamente. Esto proporciona a las organizaciones la capacidad de diseñar y supervisar flujos de trabajo que integran datos de varias tecnologías y sistemas. - Ingeniería de instrucciones
La ingeniería de prompts o instrucciones influye en la forma en que los agentes de IA estructuran y completan las tareas. Técnicas como la planificación y la autorreflexión ayudan a los agentes a resolver problemas complejos, determinar el mejor curso de acción, perfeccionar sus resultados y mucho más. - Redes de IA generativa
Las redes de IA generativa (GAIN) permiten a varios agentes de IA coordinar sus acciones para abordar tareas complejas. Cada agente se especializa en una función específica: uno puede generar contenido, otro puede criticar el resultado y un tercero puede refinar la estructura general. Este enfoque colectivo ayuda a producir resultados de mayor calidad.
Los flujos de trabajo agénticos se basan en patrones de diseño específicos, que son enfoques repetibles que definen cómo operan e interactúan los agentes de IA. A continuación, se muestran algunos de los patrones de diseño más utilizados en los flujos de trabajo agénticos:
- Reflexión
Los agentes de IA mejoran su rendimiento mediante la revisión de sus propios resultados e identificación de áreas de mejora. Este patrón permite a los agentes refinar las respuestas a través de varias iteraciones, lo que se traduce en resultados más precisos. Se utiliza comúnmente en tareas de programación, escritura, resolución de problemas y otras actividades que se benefician de la optimización continua. - Uso de datos y herramientas
Los agentes de IA amplían sus capacidades mediante la integración de herramientas externas, como API, motores de búsqueda y bases de datos. Este patrón permite a los agentes recuperar información y utilizar datos relevantes ejecutando comandos mediante la interacción con sistemas digitales en lugar de basarse únicamente en sus propios modelos internos. - Planificación
La planificación consiste en hacer que los agentes de IA sean más inteligentes: entrenarlos para razonar y elaborar estrategias de forma más eficaz, y desarrollar su capacidad para "descomponer" tareas difíciles. En lugar de limitarse a generar respuestas, determinan la secuencia de acciones sencillas necesarias para completar una tarea y, a continuación, ajustan su enfoque según sea necesario. Este patrón permite a los agentes coordinar flujos de trabajo de varios pasos. - Colaboración entre varios agentes
Varios agentes de IA trabajan juntos, cada uno especializado en una función específica, para abordar tareas más complejas en equipo. Mediante la distribución de responsabilidades, los sistemas multiagente mejoran la resolución de problemas y garantizan resultados de mayor calidad.
Los agentes de IA se definen por lo que pueden lograr. Las siguientes capacidades son fundamentales para el funcionamiento de los flujos de trabajo agénticos:
- Percepción
Los agentes de IA recopilan e interpretan información de varias fuentes, incluidos datos estructurados, texto no estructurado y entradas en tiempo real. Esta capacidad les permite evaluar situaciones con precisión y ajustar sus respuestas en función de la información añadida. - Autonomía
Los agentes de IA operan de forma independiente, seleccionando estrategias y gestionando recursos sin una intervención humana constante. Determinan el mejor curso de acción para una tarea en concreto y ajustan su enfoque a medida que cambian las condiciones. - Capacidad de aprendizaje
Los flujos de trabajo agénticos ayudan a los agentes de IA a mejorar su rendimiento a través de la experiencia. Al aprovechar las técnicas de aprendizaje automático, los agentes perfeccionan sus procesos de toma de decisiones, reconocen patrones y mejoran las respuestas futuras. - Razonamiento
Los agentes de IA analizan su entorno, evalúan los datos disponibles y aplican marcos de trabajo lógicos para la resolución de problemas. Esto les permite desarrollar soluciones que se ajusten a objetivos específicos, teniendo en cuenta las limitaciones y los recursos disponibles. - Toma de decisiones éticas
Los agentes de IA dentro de flujos de trabajo agénticos están diseñados para reconocer y mitigar los sesgos en los datos y la toma de decisiones. Proporcionan transparencia al explicar sus acciones, garantizando que la automatización se ajuste a los estándares éticos y normativos.
- Toma de decisiones
Los agentes de IA deben ser capaces de evaluar los datos, analizar posibles acciones y seleccionar el enfoque más eficaz para cada tarea. Aplican algoritmos de toma de decisiones para procesar la información y adaptar sus estrategias a sus condiciones. - Descomposición de tareas
Descomponer tareas complejas permite a los agentes de IA ejecutar flujos de trabajo de forma más eficaz. Al asignar dependencias entre subtareas, los agentes pueden determinar el orden óptimo de ejecución y priorizar las acciones en consecuencia. - Integración con los sistemas existentes
La integración perfecta con el software, las bases de datos y la infraestructura garantiza que los agentes de IA puedan acceder a la información de la que dependen. - Interactividad humana
Aparte de la autonomía, los agentes de IA pueden requerir introducción de datos, comentarios o supervisión de operadores humanos. Los usuarios pueden proporcionar orientación a través de mensajes de texto, comandos de voz o ajustes manuales, manteniendo los flujos de trabajo alineados con los objetivos empresariales. - Finalización y seguimiento de tareas
Después de ejecutar una tarea, los agentes de IA evalúan el resultado, realizan un seguimiento de las métricas de rendimiento y perfeccionan su enfoque para futuras iteraciones. La documentación de los resultados y la identificación de las áreas de mejora ayudan a mantener la precisión y la fiabilidad a lo largo del tiempo.
Los flujos de trabajo agénticos tienen el potencial de transformar la manera en que operan las empresas. Al integrar la automatización inteligente, las empresas pueden optimizar sus operaciones, responder de forma más eficaz a los desafíos y mantener la coherencia incluso en los flujos de trabajo más complejos. Si se aplican correctamente, estas ventajas mejoran la resiliencia y la capacidad de respuesta, lo que permite a los equipos lograr más con menos recursos.
En concreto, las ventajas de los flujos de trabajo agénticos incluyen:
- Aumento de la eficiencia
Al automatizar tareas complejas de varios pasos, los flujos de trabajo agénticos reducen el tiempo y el esfuerzo necesarios para completar los procesos rutinarios. Los agentes de IA pueden gestionar grandes volúmenes de trabajo sin fatiga, lo que garantiza que las tareas se ejecuten más rápido y proporciona a los empleados humanos más tiempo para centrarse en otras tareas esenciales. - Toma de decisiones mejorada
Los agentes de IA analizan grandes conjuntos de datos en tiempo real, identifican patrones y generan información que favorece la toma de decisiones. Para las elecciones operativas rutinarias, los agentes pueden actuar de forma autónoma, mientras que, para las decisiones más complejas, proporcionan a las partes interesadas información respaldada por datos y recomendaciones inteligentes. - Precisión mejorada
Los errores en los flujos de trabajo manuales pueden dar lugar a errores costosos. Los agentes de IA minimizan estos riesgos mediante la ejecución de tareas con precisión, comprobando los datos en busca de discrepancias y señalando las anomalías antes de que se descontrolen. - Mayor agilidad
A diferencia de los rígidos sistemas de automatización, los flujos de trabajo agénticos pueden ajustar sus acciones en función de los nuevos datos, incluidas las prioridades cambiantes o las interrupciones inesperadas. Esta adaptabilidad permite a las empresas responder rápidamente a las oscilaciones del mercado, los cambios normativos, los desafíos operativos, etc. - Escalabilidad
Los flujos de trabajo agénticos se expanden sin problemas para adaptarse al aumento de las cargas de trabajo sin sacrificar el rendimiento. Tanto si la demanda crece como si disminuye, estos agentes distribuyen las tareas para garantizar que los niveles de servicio se mantengan siempre altos. - Ahorro de costes
La reducción de la dependencia del trabajo manual, la optimización de la asignación de recursos y la minimización de errores costosos son solo algunas de las formas en que los flujos de trabajo agénticos contribuyen a la reducción de costes. A partir de ahí, las empresas pueden reinvertir estos ahorros en otras iniciativas de gran valor. - Capacidad de operación ininterrumpida
Los agentes de IA trabajan sin descanso, manteniendo las operaciones comerciales a lo largo de las 24 horas del día. A diferencia de los equipos humanos que requieren tiempo de inactividad, los flujos de trabajo agénticos garantizan que las tareas críticas (como la asistencia al cliente, el procesamiento de transacciones y la supervisión del sistema) estén siempre disponibles, sin interrupciones. - Productividad a gran escala
Los flujos de trabajo agénticos aceleran los resultados empresariales delegando el trabajo a agentes de IA que operan de forma independiente pero eficaz. Esta plantilla digital escalable permite obtener resultados mejorados, lo que proporciona a los empleados el apoyo que necesitan para ser más productivos y eficaces.
Aunque los flujos de trabajo agénticos ofrecen ventajas significativas, su implementación conlleva ciertos retos. Ten en cuenta las siguientes limitaciones, ya que pueden interponerse en el camino de una implementación rápida y exitosa:
- Altas exigencias de infraestructura
Los flujos de trabajo agénticos exigen el respaldo de una pila tecnológica capaz de gestionar el procesamiento de datos a gran escala y cálculos complejos. Las organizaciones deben invertir en recursos en la nube escalables o en hardware potente en las instalaciones para facilitar el trabajo de sus agentes de IA. El mantenimiento interno de esta infraestructura puede suponer costes y una mayor complejidad de forma continuada. - Problemas de accesibilidad y fiabilidad de los datos
Contar con datos de alta calidad y bien estructurados es vital para el funcionamiento del agente de IA. Los conjuntos de datos aislados o incompletos pueden ralentizar los tiempos de procesamiento y reducir la precisión. Además, los sesgos en los datos de entrenamiento pueden dar lugar a una toma de decisiones errónea, lo que limita la eficacia de los procesos automatizados. - Desafíos con la compatibilidad de los sistemas heredados
Muchas empresas operan con sistemas antiguos que no fueron diseñados pensando en la automatización de la IA. La infraestructura heredada puede carecer de conectividad con API o de la capacidad de procesar datos en tiempo real y, por tanto, puede ser necesario actualizarla o adaptarla para implementar flujos de trabajo agénticos.
Los flujos de trabajo agénticos se pueden aplicar a todas las funciones empresariales, departamentos y sectores, en cualquier lugar en el que una organización pueda beneficiarse de un sistema automatizado inteligente y basado en datos. Por supuesto, algunas áreas son más adecuadas para esta tecnología que otras. Por ejemplo:
Los equipos de RR. HH. gestionan una serie de responsabilidades administrativas y estratégicas, desde la contratación hasta la implicación de los empleados. Los flujos de trabajo agénticos optimizan muchas actividades de gestión de RR. HH., como el procesamiento de solicitudes de días libres y la automatización del papeleo relacionado con el cumplimiento. Por ejemplo, los agentes de IA pueden revisar los horarios de los empleados y las cargas de trabajo de los departamentos para aprobar o sugerir alternativas a las solicitudes de vacaciones, lo que reduce la carga de trabajo de los departamentos de RR. HH.
Cumplir los plazos de los proyectos suele requerir una supervisión y coordinación continuas entre varios equipos. Los flujos de trabajo agénticos pueden automatizar muchas responsabilidades asociadas a la gestión de proyectos, como el seguimiento del estado, el ajuste de las asignaciones de tareas en función de la distribución de la carga de trabajo y el envío de alertas cuando se aproximan los plazos. Imagina un proyecto de desarrollo de software: el agente de IA puede identificar y señalar posibles retrasos, y reasignar recursos para que el proyecto siga adelante sin necesidad de la intervención directa de los gestores.
La gestión eficiente de las consultas de los clientes es esencial para mantener su satisfacción y fomentar su fidelidad. Los flujos de trabajo agénticos mejoran las operaciones de servicio al resolver automáticamente las preguntas rutinarias y derivar los problemas complejos teniendo en cuenta el contexto. Los agentes de IA pueden mejorar el soporte de atención al cliente procesando solicitudes de devolución y proporcionando pasos para resolver problemas, además de solicitar la aprobación humana cuando sea necesario.
Los departamentos de tecnología de la información (TI) suelen ocuparse de tareas repetitivas, como el restablecimiento de contraseñas, la provisión de software o la supervisión del sistema, lo que les deja poco tiempo para desempeñar un papel más activo en la estrategia de TI. Los flujos de trabajo agénticos automatizan estos procesos, lo que libera al personal de TI para que pueda aplicar sus conocimientos en otros lugares.
Los equipos financieros confían en la precisión, la velocidad y el cumplimiento para gestionar las preocupaciones financieras. Los flujos de trabajo agénticos ayudan a validar los datos financieros, agilizar el procesamiento de facturas y detectar cualquier anomalía en las transacciones financieras que pueda indicar la existencia de errores o actividades fraudulentas. En el procesamiento de solicitudes de préstamos, los agentes de IA pueden revisar el historial crediticio, verificar la documentación de ingresos y generar recomendaciones de aprobación, lo que reduce los tiempos de procesamiento y garantiza la coherencia en la toma de decisiones.
Los flujos de trabajo agénticos mejoran la ciberseguridad mediante la detección de anomalías, el análisis de los riesgos cibernéticos y la automatización de las medidas de respuesta. Si un sistema detecta una actividad inusual en la red, el agente de IA puede aislar de inmediato el punto final afectado y alertar a los equipos de seguridad, lo que evita posibles infracciones en el acto.
La gestión de la cadena de suministro implica un flujo constante de datos. Los flujos de trabajo agénticos ayudan a supervisar los niveles de existencias, optimizar las rutas de envío y responder a las interrupciones de la cadena de suministro, lo que proporciona a los responsables de la toma de decisiones la información detallada que necesitan. Por ejemplo, cuando un producto no está en stock, un agente de IA puede identificar alternativas en el inventario, comunicar las opciones a los clientes y actualizar los sistemas de cumplimiento para minimizar los retrasos.
Los flujos de trabajo agénticos pueden analizar el comportamiento de los clientes para predecir sus preferencias y adaptar los mensajes de marketing a las personas objetivo. Los agentes de IA también pueden segmentar el público, generar campañas por correo electrónico y recomendar estrategias de contenido basadas en el historial de compras, lo que garantiza una difusión más eficaz con un mínimo esfuerzo manual.
Los flujos de trabajo agénticos tienen el potencial de revolucionar prácticamente todos los departamentos de una empresa, pero solo si los que implementan estos procesos lo hacen correctamente. Al considerar una solución de IA agéntica, ten en cuenta los siguientes consejos:
Una definición clara de los objetivos garantiza que todos los agentes de IA del flujo de trabajo vayan en la misma dirección. Ya sea para reducir los tiempos de respuesta del servicio de atención al cliente o para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro (o cualquier otro objetivo importante), tener claro lo que se quiere lograr es fundamental para diseñar el flujo de trabajo y poder medir el éxito. Un objetivo bien definido también evita las ineficiencias, ya que mantiene a los agentes centrados en aquellas tareas que tienen un mayor impacto.
Las organizaciones deben implementar políticas de gobernanza de datos para rastrear su uso, gestionar los permisos de acceso y mantener registros de auditoría completos. La aplicación de metadatos a los puntos de datos clave mejora la transparencia y garantiza que los flujos de trabajo sigan cumpliendo las normativas de seguridad y privacidad de datos.
Una de las cosas más atractivas de los flujos de trabajo agénticos es, sin duda, su capacidad para funcionar de forma autónoma. Aun así, los agentes de IA más avanzados siguen beneficiándose de cierta supervisión humana. Mantener la participación de las personas permite a las organizaciones validar las decisiones generadas por la IA y ajustar los procesos en función de comentarios extraídos del mundo real. En los flujos de trabajo que gestionan información confidencial o que participan en decisiones de alto riesgo, la revisión humana proporciona un nivel adicional de responsabilidad y confianza.
Cada agente de IA destaca en tareas diferentes, por lo que diseñar flujos de trabajo que aprovechen al máximo estas especializaciones permite mejorar el rendimiento. La asignación de tareas en función de las capacidades de cada agente garantiza la ejecución eficaz de los flujos de trabajo.
Los flujos de trabajo complejos suelen requerir que varios agentes de IA trabajen juntos para completar tareas interdependientes. Diseñar flujos de trabajo que permitan a los agentes comunicarse y coordinar mejor sus acciones puede dar como resultado una automatización más adaptable y flexible. En la gestión de la cadena de suministro, por ejemplo, un agente de IA puede supervisar el inventario mientras otro coordina las comunicaciones con los proveedores, lo que permite que el sistema se ajuste dinámicamente a las fluctuaciones de las existencias.
Los flujos de trabajo agénticos mejoran sobre la marcha, por lo que es natural querer ponerlos en marcha lo antes posible. Dicho esto, acelerar la implementación sin tener una base adecuada puede dar lugar a problemas como ineficiencias, una adopción limitada o una reducción de la eficacia de la seguridad. Al adoptar un enfoque estructurado, las organizaciones pueden asegurarse de que su estrategia de automatización de la IA esté bien definida para obtener resultados significativos.
Sigue estos pasos para comenzar:
- Evalúa la preparación de tu organización
Antes de implementar flujos de trabajo agénticos, evalúa si tu organización cuenta con la infraestructura y los recursos necesarios. Comprueba si los sistemas actuales son compatibles con procesos inteligentes y, en caso negativo, determina qué actualizaciones pueden ser necesarias. Además, fomenta su adopción asegurándote de que los empleados y las partes interesadas comprendan las ventajas e implicaciones de la automatización agéntica. - Identifica los procesos adecuados
No todos los flujos de trabajo se benefician por igual de la automatización con IA. Céntrate en los procesos repetitivos, con gran cantidad de datos o propensos a errores humanos. Las tareas que requieren una toma de decisiones en tiempo real o que implican un procesamiento de la información a gran escala, como la detección de fraudes o el seguimiento de inventarios, son buenas candidatas para los flujos de trabajo agénticos. - Elige las tecnologías de IA adecuadas
La selección de las herramientas de IA adecuadas depende en gran medida de los flujos de trabajo que se van a automatizar. Algunos pueden requerir procesamiento de lenguaje natural (NLP) avanzado para las interacciones con los clientes, mientras que otros pueden necesitar modelos de aprendizaje automático para el análisis predictivo. Evaluar las opciones tecnológicas en relación con las necesidades específicas ayudará a establecer una base sólida para la implementación. - Ejecuta proyectos piloto antes de escalar
La paciencia es una virtud: en lugar de implementar de inmediato los flujos de trabajo agénticos en toda la organización, comienza con un proyecto piloto controlado. Esto permite a los equipos probar el rendimiento de los agentes de IA, perfeccionar los procesos y abordar cualquier desafío antes de escalar la solución. Si el proyecto piloto tiene éxito, amplía gradualmente la adopción a otros flujos de trabajo y departamentos.
ServiceNow proporciona una potente base para crear y gestionar flujos de trabajo agénticos, unificando agentes de IA, datos y flujos de trabajo en ServiceNow Platform®. Las empresas pueden orquestar flujos de trabajo inteligentes que conecten los departamentos, eliminando errores manuales y aumentando la eficiencia del proceso en toda la organización. La automatización basada en IA garantiza que los procesos se adapten de forma dinámica y fluida a las necesidades cambiantes, lo que proporciona a los equipos el tipo de asistencia en la que pueden confiar. Agilizar las aprobaciones, automatizar las solicitudes de servicio de TI, optimizar la logística y mucho más.
Los Agentes de IA de ServiceNow actúan de forma autónoma para resolver problemas, tomar decisiones e interactuar con los sistemas empresariales, todo ello manteniendo el control y la supervisión. Estos agentes de IA operan en toda la organización, lo que reduce las cargas de trabajo manuales y acelera los resultados empresariales. Puedes aprovechar los Agentes de IA listos para usar o crear tus propios agentes personalizados mediante indicaciones en lenguaje natural en lugar de código.
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