Linkedin
Facebook
Email
more
En el primer artículo de esta serie vimos cómo la automatización de procesos está evolucionando gracias a la revolución de la IA: de ejecutar tareas bajo reglas fijas, a implementar agentes que entienden el contexto, toman decisiones y actúan a la vez que aprenden de forma (casi) autónoma. Esta progresión permite ampliar los objetivos de la automatización, pasando de una visión centrada en la eficiencia, a una visión que busca la flexibilidad y adaptabilidad, e incluso aporta beneficios a nivel de experiencia de usuario y empuja el crecimiento de las organizaciones.
En este segundo artículo nos centramos en los ámbitos donde ya se está aplicando la automatización inteligente y dónde los agentes IA empiezan a marcar la diferencia: finanzas, ventas y operaciones.
“La automatización inteligente no se limita a ‘hacer más con menos’, sino que abre la puerta a modelos de trabajo más ágiles, autónomos y resilientes.”
Finanzas: precisión y velocidad en los números
Las áreas de finanzas y, a nivel macro, las compañías del mundo de la banca, los servicios financieros y seguros (BFSI) son las que, hoy en día están aprovechando mejor las capacidades de la automatización y la implementación de la IA.
Procesamiento inteligente de facturas: es uno de los casos más extendidos.
Aunque se trata de una automatización clásica en su aplicación, la combinación de OCR y NLP hace que puedan interpretarse facturas con estructuras variables, reduciendo los casos que requieren de intervención humana y los errores, así como acelerando el ciclo de pago. Como ejemplo Thermo Fisher, empresa americana de biotecnología, que ha reducido un 70% el tiempo dedicado a gestionar el 50% de las facturas recibidas según UIPath.
Agentes de conciliación bancaria
La conciliación bancaria es uno de los procesos que más tiempo consumen, especialmente en compañías con altos volúmenes de movimientos y transacciones. El nuevo enfoque incorpora la IA para aumentar el nivel de casación entre la información bancaria y contable, incluso en tiempo real, e incluso dota al sistema de autonomía (agente IA) para ejecutar asientos correctivos o abrir un tique automáticamente para la intervención humana. Esto acerca a las organizaciones a un “cierre continuo” con datos financieros siempre actualizados.
A partir de aquí existen múltiples procesos en los que la automatización IA brinda grandes beneficios: auditoría y control continuo, optimización de precios y tesorería, análisis de contratos y regulaciones, detección de fraude y riesgos, ...
Marketing y ventas: más foco en el cliente
La automatización en marketing es un pilar fundamental para la generación de leads de calidad. Herramientas como Salesforce, Hubspot o Zoho han hecho de la automatización la propuesta de valor. Con la llegada de la IA no sólo se incrementan las capacidades de dicha automatización, sino que también se extienden a las áreas de venta.
Lead scoring con capacidad de predicción
Calificar un lead y poder predecir las siguientes acciones que va a realizar, o qué probabilidad de conversión existe son aspectos que pueden automatizarse. Herramientas como Salesforce Einstein analizan datos y comportamientos de clientes para indicar qué oportunidades tienen más probabilidad de convertirse en ventas.
Agentes virtuales para acompañar al lead hacia la conversión
Los chatbots son una buena herramienta para interaccionar de forma reactiva. Pero ¿qué pasa si tenemos un agente que empieza a conversar con un lead, va respondiendo a sus preguntas y, a la vez, empujando la conversación para llegar a la venta o desecharlo? Plataformas como Conversica mantienen conversaciones de seguimiento durante días o semanas y, solo cuando detectan interés real, lo escalan a un comercial. Así se asegura que ningún cliente potencial queda sin atender y los equipos dedican su tiempo a las interacciones de mayor valor.
“Los agentes IA empiezan a marcar la diferencia al tomar decisiones en tiempo real, aprender de los datos y ejecutar acciones con un nivel de autonomía inédito en las organizaciones.”
Operaciones: decisiones inteligentes y ejecución autónoma
Probablemente el área más amplia, ya que engloba a diferentes departamentos (compras, logística, producción, etc..) y muchas veces con visión y actuación transversal.
Automatización de los procesos P2P (Purchase to Pay)
La combinación de RPA (Robotic Process Automation) con la IA permite automatizar los flujos de compras, pudiendo lee e interpretar las órdenes de compra, casar facturas con albaranes de entrada y ejecutar pagos. Foodstuffs NZ, empresa neozelandesa, consiguió ahorrar 9.000 horas en el proceso de P2P y redujo significativamente el índice de errores.
Autonomía en los procesos de suministro
Aunque en fase emergente, se empiezan a desplegar agentes IA en las áreas de compras que monitorizan los procesos end-to-end, pudiendo dar respuesta a disrupciones en la cadena de suministro como reasignando entregas, cambiando de proveedor o recolocando género en el almacén.
Mirando hacia adelante
Estos casos muestran cómo la automatización inteligente no se limita a “hacer más con menos”, sino que abre la puerta a modelos de trabajo más ágiles, autónomos y resilientes. El reto ahora no es si usar IA en la automatización, sino dónde aplicarla primero y cómo escalarla para generar ventaja competitiva.
En el siguiente artículo abordaremos diferentes herramientas especializadas en la automatización que están apostando claramente en la integración de la IA, tanto a nivel de herramienta como de concepto (agentes IA).
En tu organización, ¿ya estáis explorando la automatización con IA y los agentes inteligentes en finanzas, ventas u operaciones?