¿Está entusiasmado con el futuro de la Inteligencia Artificial generativa? Muchas personas que trabajan con IA en la actualidad le dirán que este es el momento más emocionante que han experimentado en sus carreras, y por justa razón. Desde la generación de imágenes alucinantes hasta agentes autónomos, cada semana que pasa trae nuevos desarrollos y todas las empresas están pensando en cómo estas tecnologías transformarán sus negocios e industrias.

Si bien la exageración ciertamente está en un punto álgido, la atención es bien merecida. Está claro que las capacidades de estos modelos son un salto adelante en IA y remodelarán muchas industrias y trabajos del futuro.

A medida que los líderes consideran este futuro, muchos llegan a la misma conclusión: las mejores aplicaciones para esta tecnología van más allá del resultado del modelo de forma aislada. El potencial real radica en los flujos de trabajo generales en los que se pueden integrar y la acción que se puede tomar a partir de estos modelos.

Generar un correo electrónico a partir de un aviso es excelente, pero generarlo automáticamente a partir del contexto relevante del cliente y poder enviarlo con un solo clic es aún mejor. Decirle cómo completar una tarea en todas las aplicaciones de su trabajo es útil, pero hacer esa tarea por usted es aún mejor. Por esto, la combinación de IA generativa y automatización es tan poderosa; la automatización proporciona la capa de acción para dar vida al poder de los modelos generativos de IA.

La gama de nuevos casos de uso y la accesibilidad que permite la IA generativa aumentarán drásticamente la automatización y, por lo tanto, la productividad de los trabajadores en todas las empresas. Examinemos las 3 categorías de casos de uso donde la IA generativa y la automatización se combinan para transformar el trabajo.

1. Automatización de procesos sin supervisión

Muchos procesos ya pueden automatizarse completa o parcialmente entre bastidores con una plataforma de automatización. Con la capacidad de incorporar ahora IA generativa en estos procesos, los pasos que solían requerir que un usuario humano revisara información, extrajera datos o redactara un mensaje, ahora también pueden automatizarse.

Por ejemplo, los nuevos modelos generativos de IA pueden extraer datos de manera confiable de documentos con formato complejo o inconsistente, como una carta porte que puede haber requerido antes la intervención manual. Del mismo modo, los pasos en su automatización que requerían que un usuario revisara la información y aplicara su juicio, como redactar un correo electrónico para un cliente, ahora se pueden automatizar con modelos que usan pautas para escribir automáticamente comunicaciones personalizadas de alta calidad.

2. Automatización asistida o asistida por el usuario

Con Automation Co-Pilot usted puede integrar hoy la automatización en casi cualquier aplicación para proporcionar acciones en contexto para los usuarios sin tener que alternar entre aplicaciones.

Automation Co-Pilot ahora tiene el poder de la IA generativa para hacer aún más y se está convirtiendo en un compañero esencial para todos los empleados. Por ejemplo, puede usarlo para resumir información clave en el registro que está viendo para ayudar a determinar los próximos pasos. O puede hacer que la IA generativa extraiga automáticamente información clave en todos los sistemas, incluidos datos no estructurados como documentación o mensajes.

La automatización de tareas como estas obviamente ahorrará tiempo a los usuarios, pero también mejorará la calidad y reducirá los errores al combinar lo mejor del juicio humano con la IA. Tener un copiloto de automatización también significa empleados más felices que pueden concentrarse en tareas creativas de mayor valor, mientras que la automatización y la IA se encargan de las más mundanas.

3. La IA como interface para la automatización

Dada la gama de capacidades que han demostrado modelos como ChatGPT, es probable que en el futuro todos los empleados tengan acceso a una interfase de IA para recuperar información, obtener asistencia y tomar medidas.

Hemos visto el potencial de la IA como una interfase principal con complementos de ChatGPT y Gen App Builder de Google, lo que demuestra cómo una experiencia de IA basada en chat puede interactuar dinámicamente con otros sistemas para completar tareas y recuperar datos. Sin embargo, para que estos modelos sean efectivos en la realización de tareas para el usuario, deben estar conectados a una plataforma de automatización para realizar esas acciones.

La plataforma de automatización detrás de la IA es lo que sabe cómo atravesar sus sistemas de registro desde CRM hasta ERP, aplicar reglas comerciales en torno a flujos de trabajo aprobados y procesar información en una amplia variedad de formatos. Con el poder de la automatización detrás, la IA podría convertirse en la interface principal para que cada empleado haga su trabajo de manera más eficiente y con mayor calidad.

(*) Miguel Ángel Campos: Director de Automation Anywhere México