Automatización empresarial ya incorpora IA capaz de localizar y organizar información, para que los empleados se concentren en el análisis y las decisiones
Antes de analizar un crédito o evaluar un riesgo, parte de la jornada de un empleado puede consumirse buscando indicadores, antecedentes y datos del cliente. La automatización empresarial comienza a reunir esa información antes de la intervención del especialista, con el objetivo de reservar su tiempo al análisis.
El interés por aplicar inteligencia artificial en estas tareas alcanza a empresas financieras, aseguradoras y áreas administrativas. En México, las consultas ya incluyen procesos de tarjetas, facturación, cobranza y operaciones internas con actividades repetitivas, explicó en entrevista Gustavo Morales, especialista Smart PMO & Digital BPM de Praxis durante el encuentro Revolution Banking & Retail Forum en Ciudad de México.
Muchas organizaciones almacenan la información necesaria en plataformas distintas. El empleado debe revisar documentos, consultar sistemas internos y ordenar los resultados antes de iniciar la función especializada por la cual fue contratado. Ese trabajo previo comienza a trasladarse hacia procesos automatizados. La búsqueda manual deja de ser el punto de partida del trabajo especializado.
Esa carga previa puede reducirse cuando un proceso automatizado concentra los datos y los coloca en el flujo de trabajo correspondiente. AuraQuantic, una firma española de automatización, identifica la búsqueda interna como una actividad susceptible de automatización, mientras el conocimiento profesional permanece en manos del empleado experimentado.
Un analista de riesgo ofrece un ejemplo concreto. Ilian Radoytsov, representante de AuraQuantic, explicó para NotiPress: "Si yo soy un analista de riesgo y mi trabajo es con mi conocimiento analizar riesgo, no debo de perder tiempo en buscar indicadores, información, datos del cliente, yo tengo que dedicarme a mi trabajo que es análisis de riesgo".
[img1]
La división separa las labores mecánicas de aquellas vinculadas con experiencia, criterio y conocimiento del negocio. Localizar datos, reunirlos y colocarlos en un mismo punto puede automatizarse; evaluar su contenido y resolver cada caso continúa bajo responsabilidad del especialista.
Desde el mercado mexicano, Praxis reportó interés de compañías de distintos tamaños e industrias por incorporar inteligencia artificial en procesos ya existentes. El sector financiero y las aseguradoras concentran parte de las consultas, principalmente en áreas administrativas donde persisten tareas repetitivas.
Morales señaló que las empresas buscan extraer datos —prioritariamente de actividades back office— para utilizarlos en decisiones vinculadas con sus operaciones. Entre las actividades, ubicó solicitudes en tarjetas de crédito y débito, la facturación o cobranza, entre otras.
A diferencia del uso individual de herramientas generativas, la automatización planteada por la tecnología de AuraQuantic se integra directamente en los procedimientos de la empresa. El sistema participa de forma predeterminada en la operación, mientras los colaboradores se concentran en funciones donde aportan conocimientos, aptitudes y capacidad analítica.
Entonces, buscar información deja de ser una tarea exclusiva de los empleados conforme la inteligencia artificial asume parte de la localización y organización de datos dentro de los procesos empresariales. En lugar de recorrer distintos sistemas antes de iniciar una evaluación, los especialistas comienzan su trabajo con la información reunida, para luego, desde su experiencia, concentrarse en el análisis y la toma de decisiones.