Muchos procesos de negocios empresariales implican un nivel de complejidad que no se puede gestionar por completo solo con flujos de trabajo tradicionales basados en reglas. La automatización de flujos de trabajo con IA ayuda a las organizaciones a optimizar estos procesos y, al mismo tiempo, respalda la toma de decisiones humanas a escala.
Hemos hablado con expertos para crear una guía para cualquier persona que esté evaluando plataformas de automatización de flujos de trabajo con IA o que busque implementar un generador de flujos de trabajo con IA en una organización. Abarcamos las tecnologías subyacentes, los casos de uso y las prácticas de gobernanza que necesitará para implementar con éxito la automatización de flujos de trabajo con IA.
Conclusiones clave
- Muchas organizaciones invierten más en capacidades de IA que en la calidad de los datos de los que dependen esos sistemas de IA. Sin embargo, el éxito de cualquier automatización de flujos de trabajo con IA depende en gran medida de la preparación de los datos. Cualquier iniciativa de IA requiere datos actualizados y ricos en contexto.
- Los flujos de trabajo con IA deben minimizar el esfuerzo manual mediante la presentación de resultados útiles en una o dos interacciones. En lugar de agregar más funciones o capacidades, priorice reducir al mínimo el tiempo hasta obtener valor por primera vez para los empleados. Cuanto más rápido los usuarios perciban el valor de la automatización con IA, más probable será que la utilicen con el tiempo.
- La IA agéntica es más eficaz cuando complementa la automatización existente, en lugar de reemplazarla. Un enfoque por fases proporciona un camino más escalable hacia la adopción empresarial.
- La automatización de flujos de trabajo con IA plantea un nuevo desafío de gobernanza; a diferencia de la automatización tradicional, que suele fallar con un error visible, la IA puede producir resultados verosímiles pero incorrectos sin indicar que hay un problema. Como resultado, las organizaciones deben destinar recursos humanos a validar los resultados.
¿Qué es la automatización de flujos de trabajo con IA?
La automatización del flujo de trabajo con IA consiste en usar inteligencia artificial (IA) para automatizar procesos empresariales. A diferencia de la automatización tradicional, que sigue reglas fijas, la automatización del flujo de trabajo con IA incluye flujos de trabajo que pueden interpretar datos, usar el contexto para tomar decisiones y adaptar sus acciones. Los miembros del equipo siguen participando siempre que se requiere revisión, aprobación o juicio humano.
Cómo se diferencia la automatización del flujo de trabajo con IA de la automatización tradicional
La principal diferencia entre la automatización tradicional y la automatización del flujo de trabajo con IA es que la automatización tradicional sigue instrucciones, mientras que la automatización del flujo de trabajo con IA interpreta el contexto y la información.
La automatización tradicional del flujo de trabajo se basa en reglas predefinidas para mover el trabajo de un paso al siguiente. Por ejemplo, un informe de gastos podría enviarse automáticamente a un gerente una vez que el importe total de gastos supere un nivel establecido.
Por otro lado, la automatización del flujo de trabajo con IA agrega la capacidad de interpretar el contexto y respaldar decisiones cuando un proceso no se puede reducir a una lógica simple de tipo “si-entonces”. También puede trabajar con información no estructurada, como contratos, imágenes, notas de reuniones y correos electrónicos. Por ejemplo, una automatización podría analizar el contenido de un correo electrónico entrante de un cliente, determinar la urgencia y la intención de la solicitud, enviarla al equipo adecuado y redactar una respuesta sugerida.
A continuación, se ofrece una descripción general de las diferencias entre la automatización tradicional y la automatización del flujo de trabajo con IA.
Automatización tradicional del flujo de trabajo… | Automatización del flujo de trabajo con IA… |
Sigue reglas y condiciones predefinidas | Usa modelos para interpretar el contexto y seleccionar acciones |
Funciona mejor con entradas predecibles y estructuradas | Puede procesar texto, documentos, imágenes y otras entradas no estructuradas |
Requiere que las reglas se actualicen manualmente | Puede usar patrones, comentarios o resultados actualizados de modelos para mejorar las decisiones |
Envía los casos inesperados a una persona o a una cola de errores | Puede clasificar algunas excepciones y dirigirlas de manera adecuada |
Produce resultados en gran medida deterministas (es decir, la misma entrada siempre genera exactamente la misma salida) | Puede producir resultados probabilísticos (es decir, resultados basados en la probabilidad en lugar de reglas fijas) |
Estos dos enfoques no son mutuamente excluyentes. La mayoría de los equipos los usan en conjunto. Obtenga más información sobre la mejor manera de abordar la automatización del flujo de trabajo en esta guía.
Tecnologías centrales detrás de los flujos de trabajo con IA
Los flujos de trabajo con IA constan de varios tipos de tecnología que ayudan al software a comprender información, tomar decisiones y actuar.
Estas son las tecnologías centrales detrás de los flujos de trabajo con IA:
- Aprendizaje automático y modelos predictivos: Estos sistemas encuentran patrones en los datos y los usan para hacer predicciones. Por ejemplo, pueden marcar proyectos que corren el riesgo de retrasarse o identificar solicitudes de clientes que podrían ser urgentes.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): El NLP ayuda al software a comprender el lenguaje humano y trabajar con él. Puede identificar el tema de un correo electrónico, extraer detalles clave de un documento, traducir texto o detectar si un mensaje es positivo o negativo.
- Grandes modelos de lenguaje (LLM): Los LLM pueden comprender y generar texto. Herramientas como ChatGPT y Claude usan LLM para resumir documentos, redactar contenido e interpretar solicitudes complejas.
- IA generativa: La IA generativa crea contenido nuevo, incluidos texto, imágenes, audio, video y código. Los LLM son un tipo de IA generativa porque generan texto.
- Orquestación e integraciones de flujos de trabajo: Estas tecnologías conectan las herramientas de IA con las aplicaciones, los sistemas y los datos que una empresa ya usa. También pueden activar otras herramientas de automatización, incluidos bots de automatización robótica de procesos (RPA), para completar acciones predefinidas, como crear una tarea a partir del envío de un formulario o solicitar aprobación.
- Agentes de IA: Las empresas pueden conectar agentes de IA impulsados por LLM a los flujos de trabajo. Estos agentes pueden interpretar un objetivo, decidir qué pasos seguir y usar integraciones para llevar a cabo acciones. Por ejemplo, un agente podría revisar una solicitud, decidir qué equipo debería gestionarla, recopilar información de varios sistemas y redactar una respuesta para su aprobación.
“Un chatbot responde cuando se le solicita”, dice Lauren Stein, chief of staff fraccional que asesora a empresas en etapa inicial sobre crecimiento de startups y transformación con IA. “Un agente de IA es más proactivo: puede supervisar un evento, iniciar un flujo de trabajo y ejecutar pasos sin esperar a que una persona se lo solicite cada vez”.
¿Qué son los flujos de trabajo agénticos y en qué se diferencian de la RPA?
Los flujos de trabajo agénticos usan agentes de IA para avanzar hacia un objetivo en varios pasos. A diferencia de la automatización robótica de procesos (RPA), que sigue un conjunto fijo de reglas y pasos, los flujos de trabajo agénticos pueden ajustar sus acciones según el contexto, la información nueva y los resultados de los pasos anteriores.
Por ejemplo, un bot de RPA podría copiar datos aprobados de un sistema a otro. Un agente de IA podría revisar una solicitud más compleja, recopilar la información faltante, determinar a dónde debe dirigirse y enviarla a la persona adecuada para su aprobación.
«El modelo anterior gestionaba el 80 % de los casos que eran similares», dice Meryll Dindin, vicepresidenta de producto e ingeniería en Parallel Learning. «Los agentes finalmente se hacen cargo del 20 % que antes terminaba volviendo directamente a una persona».
Las dos tecnologías también pueden funcionar en conjunto. Un agente de IA puede interpretar una solicitud y decidir qué debe suceder, mientras que la RPA completa una acción rutinaria.
Cómo toman decisiones los agentes de IA
Aunque los agentes de IA parecen tomar decisiones, no usan el juicio humano ni comprenden las consecuencias de la misma manera que las personas. En cambio, analizan la información disponible y usan un LLM, reglas de negocio e instrucciones predefinidas para determinar cómo actuar de manera adecuada a continuación. Luego, pueden usar herramientas conectadas para llevar a cabo esa acción y continuar con el flujo de trabajo o pedirle a una persona que intervenga.
«La automatización tradicional sigue una ruta que usted define de antemano», dice Dindin. «Los flujos de trabajo agénticos razonan ante la ambigüedad en lugar de fallar cuando la realidad ya no coincide con el diagrama de flujo».
Por ejemplo, un agente de IA que gestiona una solicitud de cliente podría leer el mensaje, revisar la cuenta del cliente, identificar el problema y redactar una respuesta. Si la solicitud llega a un punto que requiere aprobación o queda fuera de las acciones permitidas del agente, puede pausar el flujo de trabajo y enviar el caso a una persona para que lo revise.
Por qué los equipos empresariales están pasando de la RPA a la automatización agéntica
Los equipos empresariales están recurriendo a la automatización agéntica porque muchos procesos de negocio son demasiado variables para gestionarlos solo con reglas fijas. La automatización robótica de procesos (RPA) funciona bien cuando una tarea sigue siempre los mismos pasos, pero puede tener dificultades cuando un flujo de trabajo implica información no estructurada o excepciones.
Los flujos de trabajo agénticos pueden encargarse de una mayor parte de ese trabajo variable. Esto los hace útiles para procesos que abarcan varias herramientas o departamentos y que, de otro modo, requerirían derivaciones humanas frecuentes.
El interés en la automatización agéntica es alto, pero la adopción en toda la empresa aún se está desarrollando. En una encuesta realizada en 2025 por IBM Institute for Business Value, los investigadores descubrieron que el 86 % de los ejecutivos de operaciones encuestados esperaba que los agentes de IA mejoraran la automatización de procesos y la reinvención de los flujos de trabajo para 2027.
Cómo funciona la automatización de flujos de trabajo con IA
A grandes rasgos, la automatización de flujos de trabajo con IA sigue el mismo patrón básico. Primero, algo activa el flujo de trabajo. Luego, la IA recopila la información que necesita y decide qué acción tomar. Por último, completa la tarea o la deriva a la persona adecuada en función de controles de aprobación preestablecidos.
Si bien cada flujo de trabajo es diferente, la mayoría sigue esta misma secuencia de pasos:
Desencadenantes, decisiones y acciones
Un flujo de trabajo de IA comienza con un desencadenante, como un formulario enviado, un correo electrónico entrante o un cambio en el estado del proyecto. Luego, el flujo de trabajo recupera información relevante de sistemas conectados, como un CRM o una plataforma de gestión de proyectos. Con ese contexto, junto con sus instrucciones y reglas de negocio, la IA determina la siguiente acción. Esa acción podría incluir redactar una respuesta, actualizar un registro o generar un informe.
Supervisión humana y controles de aprobación
Los flujos de trabajo de IA empresariales usan controles de aprobación para determinar cuándo una persona debe revisar o autorizar una acción. Estas salvaguardas ayudan a las organizaciones a equilibrar la velocidad con la precisión y la rendición de cuentas.
"Una automatización tradicional falla de forma evidente y genera un error que se puede ver, mientras que un agente falla de forma silenciosa y segura, y entrega una respuesta incorrecta plausible sin que nada se marque", dice Dindin. "El trabajo pasa de verificar que se ejecutó a verificar que fue correcto".
"La IA puede llevarle el 95 % del camino, lo que quita una enorme cantidad de trabajo de encima a las personas. Pero aún necesita revisión humana para garantizar que el resultado final sea preciso y adecuado, y refleje el tono de la organización".
–Lauren Stein, jefa de gabinete fraccional
Por ejemplo, un agente de IA puede categorizar automáticamente solicitudes de soporte o redactar actualizaciones de proyectos, pero es posible que no pueda emitir un reembolso cuantioso, cambiar un presupuesto, actualizar datos confidenciales de empleados ni enviar comunicaciones externas sin aprobación. Las organizaciones también pueden establecer medidas de protección, como permisos basados en roles, umbrales de gasto, niveles de confianza requeridos y escalamiento automático para solicitudes inusuales o de alto riesgo.
"No dejaría que un agente de IA publicara contenido, contactara a un cliente ni enviara algo a un socio sin que una persona lo revisara primero", dice Stein. "La tecnología ayuda a los equipos a avanzar mucho más rápido, pero las personas aún deben encargarse de esa última capa de criterio".
Cómo aprende la IA a partir de sus datos de flujos de trabajo existentes
Las plataformas de flujos de trabajo con IA no suelen "aprender" de los datos de flujos de trabajo de la misma manera en que una persona aprende de la experiencia. En su lugar, utilizan los datos y el contexto disponibles para comprender una solicitud y elegir la siguiente acción. A medida que las organizaciones conectan datos de flujos de trabajo más relevantes, la IA cuenta con un contexto más enriquecido para cada decisión. Luego, produce recomendaciones y acciones más relevantes.
Algunos ejemplos de contexto incluyen registros de CRM, planes de proyectos, correos electrónicos, tickets de soporte, bases de conocimientos o políticas de la empresa. Por ejemplo, un flujo de trabajo con IA que gestiona una solicitud de soporte puede revisar la cuenta del cliente, las conversaciones anteriores y la documentación del producto antes de redactar una respuesta para su revisión.
La mayoría de las plataformas no mejora automáticamente después de cada tarea. Los equipos mejoran el rendimiento con el tiempo al perfeccionar las instrucciones, actualizar los flujos de trabajo, conectar mejores fuentes de datos e incorporar los comentarios de los usuarios. Consulte la biblioteca de prompts de Smartsheet MCP para obtener ejemplos de prompts que respaldan tareas comunes de gestión de proyectos y automatización de flujos de trabajo.
Beneficios clave de la automatización de flujos de trabajo con IA para equipos empresariales
Los beneficios clave de la automatización de flujos de trabajo con IA para los equipos empresariales incluyen menos coordinación manual, trabajo más rápido en sistemas conectados y procesos más coherentes a escala. La automatización de flujos de trabajo con IA puede acelerar tareas rutinarias, como el enrutamiento de información y aprobaciones, lo que brinda a los empleados más tiempo para el trabajo que requiere criterio, colaboración e interacción con el cliente.
Reducción de las transferencias manuales y del seguimiento del estado
La automatización de flujos de trabajo con IA reduce la necesidad de que los empleados enruten manualmente el trabajo, hagan seguimiento de las aprobaciones o actualicen los estados. Puede asignar tareas, enviar notificaciones, actualizar registros y mucho más en función de reglas predefinidas y del contexto en tiempo real.
Por ejemplo, cuando un miembro del equipo envía una solicitud de proyecto, el flujo de trabajo puede identificar al propietario adecuado, recopilar información de respaldo, enviar solicitudes de aprobación y actualizar el plan del proyecto automáticamente. Esto permite que el equipo dedique menos tiempo a la coordinación y que las tareas tengan menos probabilidades de quedar pendientes. El resultado es una ejecución más rápida en general.
Coordinación del trabajo entre sistemas
El trabajo empresarial rara vez ocurre en una sola aplicación. En lugar de que los empleados copien información entre sistemas o cambien de una aplicación a otra, la automatización de flujos de trabajo con IA conecta información y acciones entre las herramientas que los equipos ya usan. Entre ellas, se pueden incluir plataformas de CRM, software de gestión de proyectos, aplicaciones de colaboración o repositorios de documentos.
Por ejemplo, cerrar una oportunidad de ventas en un CRM podría generar un proyecto, notificar al equipo de implementación, crear tareas de incorporación y actualizar paneles de informes sin requerir coordinación manual.
Estos tipos de aplicaciones representan una de las mayores áreas de oportunidad en la IA empresarial. Los sistemas individuales, como Salesforce o ServiceNow, pueden incluir IA, pero las empresas aún deben trabajar en varios sistemas de registro. La capacidad de comprender lo que sucede en los espacios entre esos sistemas es donde la inteligencia de flujos de trabajo se vuelve particularmente valiosa.
Al reducir los procesos desconectados y el trabajo duplicado, las organizaciones pueden mover la información con mayor eficiencia y, al mismo tiempo, brindar a los empleados una visión más completa del trabajo en curso. Además, con generadores de flujos de trabajo de código bajo y sin código, los equipos pueden configurar muchas de estas integraciones sin desarrollo personalizado.
Obtenga más información sobre la gestión inteligente del trabajo y las funciones de Smartsheet AI.
Mejora de la coherencia y la gobernanza a escala
La automatización de flujos de trabajo con IA ayuda a las organizaciones a aplicar las mismas reglas, rutas de aprobación y estándares operativos en todos los equipos. En lugar de depender de que los empleados interpreten cada solicitud de manera independiente, los flujos de trabajo pueden estandarizar cómo se categoriza, enruta, documenta y escala el trabajo.
Esta coherencia se vuelve especialmente importante a medida que la IA se expande en toda la empresa. En el informe State of AI 2025 de McKinsey, los investigadores descubrieron que el 57 % de las organizaciones que usan IA centralizan por completo la gestión de riesgos y cumplimiento normativo, mientras que el 46 % centraliza por completo la gobernanza de datos para la IA, lo que convierte a estos en los dos elementos más centralizados de la implementación de IA.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la automatización de flujos de trabajo con IA conlleva riesgos. La estandarización debe acompañarse de supervisión continua. De lo contrario, una regla defectuosa o un resultado de IA podrían aplicarse de manera uniforme a escala.
Desafíos y consideraciones para la adopción empresarial
Los mayores desafíos para la adopción empresarial de la automatización de flujos de trabajo con IA incluyen preparar datos listos para la IA, gestionar el cambio organizacional, establecer controles de gobernanza y cumplimiento, y rediseñar los flujos de trabajo para escalar más allá de los proyectos piloto. Las organizaciones que consideran estos fundamentos operativos y técnicos desde el principio tienen más probabilidades de lograr una adopción exitosa y obtener valor a largo plazo.
La preparación de los datos es la barrera más común
La automatización de flujos de trabajo con IA es tan eficaz como los datos y sistemas en los que se basa. “Las empresas suelen centrarse en incorporar herramientas de IA antes de contar con los cimientos adecuados”, afirma Stein. “Si los datos están desorganizados o los sistemas no se conectan correctamente, poner un agente encima no resolverá el problema”.
Muchas organizaciones aún no han aprendido esta lección. Gartner predice que, hasta 2026, las organizaciones abandonarán el 60 % de los proyectos de IA que no estén respaldados por datos listos para la IA. Este hallazgo coincide con la experiencia de Dindin. “La mayoría de los equipos invierte demasiado en el agente y muy poco en los datos subyacentes”, afirma. “Un agente solo es tan bueno como el contexto al que puede acceder”.
La preparación para la automatización de flujos de trabajo con IA debe comenzar con la mejora de la calidad de los datos y la creación de sistemas para recopilar y mantener esos datos.
La gestión del cambio impulsa la adopción
Es más probable que los empleados adopten la automatización de flujos de trabajo con IA cuando comprenden cómo afectará a su trabajo. Cuando las organizaciones introducen la IA sin explicar su función, los trabajadores pueden preocuparse por la seguridad laboral, los cambios en sus responsabilidades o cómo se utilizarán las decisiones generadas por la IA. Estas preocupaciones pueden ralentizar la adopción, incluso cuando la tecnología es capaz de mejorar la productividad.
La gestión del cambio ayuda a las organizaciones a abordar esa incertidumbre antes de que se convierta en resistencia. Los líderes deben explicar qué tareas automatizará la IA, en qué aspectos los empleados seguirán siendo responsables y cómo pueden evolucionar los roles. “Las empresas no deben decirles a los empleados que la IA hará el trabajo por ellos”, recomienda Stein. “Deben explicar que trabajará con ellos. El objetivo es aumentar las capacidades, no simplemente subcontratar”.
El Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial determinó que muchos empleadores esperan que la IA transforme los empleos y aumente la demanda de nuevas habilidades, lo que subraya la importancia de la reconversión profesional y la transición de la fuerza laboral a medida que se expande la adopción de la IA. Las organizaciones tienen más probabilidades de lograr una adopción duradera de la automatización de flujos de trabajo con IA cuando se comunican con transparencia, brindan capacitación específica para cada rol a los empleados y les ofrecen oportunidades para desarrollar nuevas habilidades.
Gobernanza y riesgo de cumplimiento
La automatización de flujos de trabajo con IA puede ayudar a las organizaciones a avanzar con mayor rapidez, pero también introduce nuevas responsabilidades en torno a la gobernanza y la gestión del riesgo de cumplimiento. Los flujos de trabajo que pueden acceder a datos sensibles —o que toman decisiones que afectan a clientes o empleados— requieren controles de gobernanza, especialmente a nivel empresarial.
En su informe de fin de año de 2024 sobre la IA generativa empresarial, Deloitte determinó que la regulación y el riesgo se habían convertido en una de las principales barreras para el desarrollo y la implementación de la IA generativa. El porcentaje de organizaciones que manifestaron preocupación por la regulación y el riesgo aumentó del 28 % al 38 % durante el año. En lugar de sugerir que las organizaciones deberían ralentizar la adopción de la IA, esta tendencia subraya la importancia de incorporar la gobernanza en las iniciativas de IA desde el principio.
El primer paso es comprender el nivel de riesgo asociado a cada flujo de trabajo que la organización quiere automatizar con IA. Deben existir políticas formales para el acceso a los datos, los permisos de usuario, el registro de auditoría, la gestión de proveedores y el cumplimiento normativo antes de implementar cualquier herramienta de IA. Los flujos de trabajo de mayor riesgo pueden requerir protecciones adicionales, como revisión humana o controles de acceso más estrictos.
Escalar la IA mediante el diseño de flujos de trabajo
Muchas organizaciones ven resultados prometedores en su primer proyecto piloto de IA, pero tienen dificultades para escalar esas herramientas con éxito en toda la empresa. McKinsey descubrió que solo alrededor de un tercio de las organizaciones estaba escalando iniciativas de IA en toda la empresa. En su informe de 2026, Deloitte también descubrió que, aunque el acceso autorizado de los empleados a la IA aumentó sustancialmente en 2025, menos del 60 % de los empleados con acceso usaban esas herramientas en sus flujos de trabajo diarios.
Para muchas empresas, escalar requiere más que implementar IA en equipos adicionales. También requiere rediseñar los flujos de trabajo para que la IA se integre con los equipos y sistemas en lugar de funcionar como una herramienta de productividad aislada.
Gran parte de la forma en que una empresa opera realmente se encuentra en los espacios entre sus sistemas de registro. La IA integrada en aplicaciones individuales puede mejorar la productividad dentro de esos sistemas, pero las organizaciones a menudo pueden obtener un mayor valor empresarial cuando la IA respalda flujos de trabajo interfuncionales que los abarcan.
El diseño del flujo de trabajo es igualmente importante desde la perspectiva de los empleados. "Los flujos de trabajo de IA se adoptan cuando el usuario final puede obtener valor en uno o dos pasos", dice Stein. "Si las personas tienen que hacer demasiado trabajo antes de ver un resultado útil, el flujo de trabajo se abandonará. Ese trabajo debe realizarse antes de que el flujo de trabajo llegue al usuario. Para cuando se implemente, debe ser lo suficientemente simple como para que alguien pueda obtener valor en uno o dos pasos".
En última instancia, escalar la IA no se trata tanto de implementar más modelos, sino más bien de rediseñar cómo se realiza el trabajo.
Casos de uso de automatización de flujos de trabajo con IA de alto impacto para equipos empresariales
Los equipos empresariales utilizan la automatización de flujos de trabajo con IA para optimizar la gestión de proyectos, las operaciones de TI, el marketing, la atención al cliente, las finanzas, los recursos humanos y otros procesos de negocio interfuncionales. Los casos de uso comunes incluyen enrutar trabajo, generar resúmenes, coordinar aprobaciones, actualizar registros en distintos sistemas y reducir tareas administrativas manuales.
Los siguientes ejemplos ilustran algunos de los casos de uso más comunes de automatización de flujos de trabajo con IA en empresas y cómo pueden mejorar la coordinación y la ejecución. También puede obtener más información sobre IA para la gestión de proyectos.
Gestión de proyectos y PMO
Los equipos de gestión de proyectos utilizan la automatización de flujos de trabajo con IA para reducir la coordinación manual y mantener el trabajo en movimiento entre personas, proyectos y sistemas.
Estos son algunos casos de uso comunes de automatización de flujos de trabajo con IA:
- Resumir actualizaciones de estado de proyectos a partir de reuniones, correos electrónicos y herramientas de colaboración
- Identificar riesgos de cronograma, tareas bloqueadas y trabajo atrasado
- Generar informes de estado ejecutivos y resúmenes de proyectos
- Crear tareas y asignar responsables a partir de notas de reuniones o elementos de acción
- Actualizar planes de proyecto y sincronizar información en sistemas empresariales conectados
Ejemplo de flujo de trabajo: Después de una reunión semanal de proyecto, la IA resume la conversación, identifica nuevos elementos de acción, crea tareas para cada responsable, actualiza el plan del proyecto, redacta un informe de estado para los líderes y envía cualquier cambio de presupuesto o alcance al aprobador correspondiente. Una vez completadas las aprobaciones, el flujo de trabajo de IA notifica automáticamente a las partes interesadas y actualiza los registros del proyecto.
Descubra cómo la gestión de proyectos con IA se diferencia de la gestión de proyectos tradicional y funciona junto con ella, y encuentre el software de gestión de proyectos con IA adecuado para su organización.
Gestión de servicios y operaciones de TI
Los equipos de TI utilizan la automatización de flujos de trabajo con IA para mejorar la prestación de servicios, reducir la gestión manual de tickets y acelerar procesos operativos rutinarios.
Estos ejemplos de casos de uso muestran cómo los equipos de TI y operaciones podrían utilizar flujos de trabajo automatizados con IA:
- Clasificar, priorizar y enrutar solicitudes de servicio entrantes
- Resumir detalles de incidentes y recomendar pasos de solución de problemas
- Automatizar tareas de incorporación y desvinculación de empleados
- Coordinar el aprovisionamiento de software y las solicitudes de acceso
- Generar documentación a partir de incidentes resueltos y tickets de soporte
- Enrutar solicitudes de cambio y escalaciones mediante flujos de trabajo de aprobación
Ejemplo de flujo de trabajo: Un nuevo empleado se incorpora a la empresa y envía una solicitud de onboarding. La IA verifica la solicitud, crea tareas de onboarding, aprovisiona software y acceso estándar al sistema, envía cualquier solicitud de permisos elevados a los gerentes de TI para su aprobación, notifica al empleado a medida que se completa cada paso y actualiza los registros.
Operaciones de marketing y contenido
Los equipos de marketing utilizan la automatización de flujos de trabajo con IA para optimizar la planificación de campañas, la producción de contenido y la colaboración creativa. "Un agente de IA puede convertir notas de reuniones, especificaciones de ingeniería y documentos de productos en borradores de materiales de ventas, recursos de éxito del cliente y preguntas frecuentes", dice Stein. "En lugar de pasar semanas creando un solo recurso, el equipo puede revisar y perfeccionar varios en un período mucho más corto".
Estos son otros casos de uso de automatización de flujos de trabajo con IA en operaciones de marketing y contenido:
- Generar briefs creativos, planes de campaña y esquemas de contenido
- Enrutar contenido y recursos creativos mediante flujos de trabajo de revisión y aprobación
- Resumir comentarios de revisores y recomendar revisiones
- Reutilizar contenido aprobado para diferentes canales y audiencias
- Programar contenido para publicación y actualizar registros de campañas en sistemas de marketing conectados
Ejemplo de flujo de trabajo: Un gerente de marketing envía un brief de campaña para el lanzamiento de un nuevo producto. La IA redacta el plan del proyecto y el brief creativo, asigna trabajo a redactores y diseñadores, envía el contenido a revisión legal y de marca, resume los comentarios de los revisores para el equipo de contenido, programa los recursos aprobados para su publicación y actualiza el estado del proyecto en el panel de la campaña.
Qué buscar en las plataformas de automatización de flujos de trabajo con IA
Al evaluar una plataforma empresarial de automatización de flujos de trabajo con IA, las organizaciones deben buscar seguridad y gobernanza de nivel empresarial, accesibilidad de bajo código con personalización para desarrolladores, integraciones con los sistemas empresariales existentes, y capacidades de diseño de flujos de trabajo e IA. La plataforma adecuada debe ajustarse a los flujos de trabajo, los datos y la estrategia de automatización a largo plazo de la organización.
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Estos son los principales factores que debe tener en cuenta al seleccionar una solución de automatización de flujos de trabajo con IA para su organización:
1. Seguridad y gobernanza de nivel empresarial
Las plataformas empresariales de automatización de flujos de trabajo con IA suelen procesar información empresarial confidencial, incluidos datos de clientes, registros financieros y documentos propietarios. Antes de seleccionar una plataforma de automatización de flujos de trabajo con IA, las organizaciones deben verificar que cumpla con sus requisitos de seguridad y gobernanza.
"Antes de evaluar lo que puede hacer una herramienta de IA, me fijo en si pasa la prueba de seguridad", dice Stein. "Reviso su documentación de seguridad, sus prácticas de datos y sus controles. Si el proveedor no ha realizado ese trabajo fundamental, no incorporo la herramienta al negocio".
Busque funciones como controles de acceso basados en roles, cifrado, registros de auditoría, certificaciones de cumplimiento, controles de retención de datos y supervisión administrativa para ayudar a garantizar que los flujos de trabajo de IA se alineen con las políticas y obligaciones regulatorias de la organización.
2. Accesibilidad de bajo código y personalización para desarrolladores
Tanto los usuarios de negocio como los desarrolladores deben poder usar la plataforma de automatización de flujos de trabajo con IA y automatizar flujos de trabajo. Las herramientas de bajo código permiten que los usuarios no técnicos creen y gestionen flujos de trabajo mediante interfaces visuales, mientras que las capacidades pro-code permiten que los desarrolladores extiendan los flujos de trabajo con integraciones personalizadas, API, lógica empresarial y aplicaciones especializadas. El objetivo es ayudar a las organizaciones a escalar la automatización sin crear cuellos de botella entre los equipos de negocio y TI.
Al evaluar una plataforma, busque generadores visuales de flujos de trabajo que faciliten la automatización de procesos comunes. Las plataformas de bajo código más eficaces permiten a las organizaciones equilibrar velocidad, gobernanza y extensibilidad —o la capacidad de ampliar o personalizar una plataforma de software más allá de sus funciones integradas— a medida que evolucionan los requisitos.
3. Ecosistema de integración y escalabilidad
La capacidad de conectarse con los sistemas empresariales existentes es una de las consideraciones más importantes al evaluar una plataforma de automatización de flujos de trabajo con IA. Eso incluye herramientas de gestión de proyectos, plataformas de CRM y ERP, software de colaboración, repositorios de documentos, sistemas de identidad y aplicaciones específicas del sector.
La plataforma debe admitir un volumen creciente de flujos de trabajo, usuarios y departamentos adicionales, administración centralizada, monitoreo de uso y gobernanza coherente a medida que se expande la adopción. Al entrevistar a un proveedor, confirme que los flujos de trabajo se puedan reutilizar, estandarizar y administrar en toda la empresa sin crear complejidad innecesaria ni perder visibilidad sobre cómo se toman las decisiones automatizadas.
Las plataformas más sólidas permiten comenzar con un caso de uso específico y expandirse con el tiempo sin reconstruir la arquitectura subyacente del flujo de trabajo.
4. Diseño de flujos de trabajo y capacidades de IA
Antes de comparar plataformas de automatización de flujos de trabajo con IA, las organizaciones deben identificar los procesos de negocio que desean mejorar. Mapear cómo se mueve el trabajo entre personas, sistemas y decisiones ayuda a los equipos a priorizar casos de uso de alto valor y a determinar si una plataforma puede admitir la complejidad de sus flujos de trabajo.
Tanto la autoconciencia como el conocimiento del caso de uso son importantes. Las organizaciones deben comprender y mapear sus propios flujos de trabajo antes de evaluar a los proveedores, y luego considerar si las capacidades de flujo de trabajo, la arquitectura de datos y el ecosistema de integración de una plataforma se alinean con sus procesos y objetivos empresariales específicos.
Más allá de las funciones individuales de IA, evalúe cómo la plataforma orquesta flujos de trabajo de extremo a extremo. Busque capacidades como lógica condicional, gestión de excepciones y asistencia para la toma de decisiones impulsada por IA. La plataforma también debe poder automatizar flujos de trabajo en varios sistemas empresariales, en lugar de limitarse a una sola aplicación.
Introducción a la automatización de flujos de trabajo con IA
Para comenzar con la automatización de flujos de trabajo con IA, primero identifique un proceso de negocio bien definido que implique trabajo manual y repetitivo, y resultados medibles. A continuación, mapee el flujo de trabajo existente, evalúe la calidad de los datos y haga una prueba piloto de la IA en un caso de uso de bajo riesgo. Mida los resultados en función de los objetivos del negocio y perfeccione el flujo de trabajo antes de expandir la automatización con IA a otros procesos.
Creación de su primer flujo de trabajo impulsado por IA
La automatización exitosa de flujos de trabajo con IA comienza con la comprensión del trabajo en sí. “Siempre comienzo con una auditoría”, dice Stein. “¿Dónde están los cuellos de botella? ¿Dónde pierden tiempo las personas? ¿Qué necesita avanzar más rápido? Luego determino si la IA debe incorporarse a ese proceso ahora o si la organización necesita corregir algo más primero”.
Después de identificar los cuellos de botella, elija un flujo de trabajo con un valor empresarial claro y resultados medibles. Los buenos candidatos son procesos de gran volumen y basados en reglas que requieren que los empleados recopilen información, enruten solicitudes o coordinen el trabajo entre sistemas. En lugar de rediseñar todos los procesos a la vez, pruebe la IA en un solo flujo de trabajo y recopile comentarios de los usuarios finales.
Medición del impacto e iteración
Las organizaciones deben medir el éxito de un flujo de trabajo impulsado por IA por su impacto en los resultados del negocio, no por la frecuencia con la que se utiliza. Establezca una línea base de rendimiento antes de la implementación, haga seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) después de la implementación y perfeccione los flujos de trabajo de forma regular en función de los datos de rendimiento y los comentarios de los usuarios.
“El éxito depende del objetivo”, dice Stein. “La pregunta es si el equipo puede alcanzar ese objetivo más rápido y de manera más eficiente al combinar software con personas”.
Las métricas relevantes varían según el flujo de trabajo y la función. Los equipos pueden medir el tiempo de ciclo, el tiempo de respuesta, el volumen de trabajo procesado, las tasas de error, el cumplimiento de los SLA, la satisfacción del cliente o la productividad de los empleados, según el problema que el flujo de trabajo se diseñó para resolver. “Para ingeniería, eso puede significar hacer entregas más rápido”, explica Stein. “Para ventas, puede significar mejorar la asistencia a reuniones o responder a los clientes potenciales con mayor rapidez. La métrica debe coincidir con el problema que el flujo de trabajo se creó para resolver”.
En lugar de considerar la implementación como la línea de llegada, las organizaciones pueden revisar continuamente el rendimiento del flujo de trabajo, incorporar comentarios de los usuarios y perfeccionar las indicaciones, las reglas de negocio, las aprobaciones y las integraciones para mejorar los resultados con el tiempo.