Eleve la eficiencia con automatización agente

Desde su inicio, la historia de la automatización ha sido de progreso lineal. Desde la automatización robótica de procesos (RPA) al procesamiento inteligente de documentos (IDP), cada nueva innovación ha hecho a las empresas más productivas, rentables y ágiles.

Pero ahora, algo más grande está ocurriendo. Una nueva tecnología —la automatización agente— está rompiendo este ciclo de mejora incremental, desbloqueando reinvención de flujos de trabajo como nunca antes hemos visto.

En lugar de enfocarse en tareas individuales, la automatización agente aprovecha robots, IA y orquestación para abordar flujos de trabajo completos de principio a fin. En el corazón de la automatización agente están los agentes de IA —entidades de software autónomas que pueden percibir su entorno, navegar territorio desconocido y tomar decisiones sobre la marcha.

El plano para capturar el valor de la automatización agente fue el tema de nuestro webcast trimestral reciente, UiPath Live: El Camino a la Automatización Agente. Tuvimos el privilegio de elegir los cerebros de un panel estelar —científicos de IA, expertos en automatización y un líder empresarial— sobre lo que esta transformación significa para las empresas ahora y en el futuro.

La mayoría de los líderes aún no han captado la escala del potencial de la automatización agente. Pero los pocos selectos que lo han hecho están listos y preparados para cosechar las mayores recompensas de esta tecnología que cambia el juego.

Tres áreas donde la automatización agente está redefiniendo cómo se hace el trabajo

Si bien la automatización tradicional sigue siendo vital para tareas estructuradas basadas en reglas, la automatización agente prospera donde reina la impredecibilidad. Así es como está cerrando brechas que una vez parecieron insalvables.

1. De reglas a razonamiento

¿Cuántos de sus procesos de negocio dependen de entradas en formatos variables? ¿Qué hay de datos menos que perfectos?

Para la mayoría de las organizaciones, la respuesta es demasiados.

Históricamente, la automatización luchó con inconsistencias de datos. Si la información no llegaba en un paquete estructurado y estandarizado, los empleados tenían que intervenir —traduciendo datos entre sistemas, limpiando discrepancias y reformateando archivos manualmente. Si bien su tiempo podría gastarse mejor en otro lado, estas irregularidades no les dejaban otra opción. Es decir, hasta que entraron los agentes de IA en escena.

Los agentes de IA prosperan en la ambigüedad. No necesitan datos perfectos para funcionar. El Dr. Edward Challis, Jefe de Estrategia de IA en UiPath, explicó a los anfitriones de UiPath Live, Mary Tetlow y Geoff Anderson, que "los agentes ofrecen una forma realmente poderosa de abordar tareas donde los datos cambian constantemente". En lugar de requerir que los empleados estructuren manualmente cada entrada, los agentes de IA pueden tomar un objetivo de alto nivel y determinar la mejor manera de procesar datos desordenados, incompletos o inconsistentes.

Esta habilidad es particularmente valiosa en industrias donde los formatos de datos varían ampliamente. Tome WEX, un proveedor global de tecnología financiera que procesa un volumen masivo de reclamaciones de salud cada día. Las reclamaciones estructuradas —envíos digitales limpios con campos estandarizados— se manejan fácilmente por RPA. Pero muchas otras llegan en formatos más desordenados, como notas manuscritas de médicos o formularios borrosos. En el pasado, los empleados tenían que dar sentido manual a este caos antes de que las reclamaciones pudieran procesarse, llevando a retrasos frustrantes para clientes y costos más altos para WEX.

Ahora, los agentes de IA manejan esta variabilidad automáticamente. Extraen detalles clave, los cruzan contra requisitos de cumplimiento y escalan solo los casos más complejos a equipos humanos.

2. De automatización de tareas a reinvención de flujos de trabajo

Las entradas variables no son la única barrera para la automatización empresarial generalizada. También hay una complejidad de proceso abrumadora. Demasiadas declaraciones condicionales "si", demasiadas variaciones, demasiadas excepciones... en cierto punto, intentar automatizar flujos de trabajo como estos con métodos tradicionales se vuelve inmanejable. "Simplemente consume demasiado tiempo definir el proceso que la automatización tendría que ejecutar para cada escenario", señaló el Dr. Challis.

La automatización agente toma un enfoque fundamentalmente diferente. En lugar de seguir un guion, los agentes razonan a través de problemas —determinando qué importa, qué necesita atención y qué puede procesarse autónomamente.

Pero no trabajan en aislamiento. Los agentes de IA están en su mejor momento cuando son parte de un ecosistema que combina intuición humana, precisión robótica y adaptabilidad agente. Por ejemplo, un agente podría descomponer un flujo de trabajo complejo en subtareas: bots RPA manejan entrada de datos, APIs obtienen precios de mercado en tiempo real, y humanos resuelven casos límite.

El Dr. Challis comparó este proceso con hornear un pastel. "Cuando estás ejecutando esa receta, tienes mucha elección sobre qué mantequilla vas a usar, cómo consigues la mantequilla, qué tazón vas a usar", dijo. "Así que hay esa flexibilidad entre agencia y una rutina definida de cómo se va a hacer ese proceso".

Este equilibrio entre estructura y adaptabilidad se adapta bien a varios desafíos empresariales persistentes. Los sistemas de anti-lavado de dinero (AML), por ejemplo, son una parte esencial de los marcos de seguridad de las instituciones financieras. Pero están lejos de ser perfectos —las herramientas tradicionales tienden a ahogar a los equipos de cumplimiento en falsas alertas. En algunos casos, estas pueden ser tan altas como el 90%, forzando a los equipos a tamizar mucho ruido para identificar riesgos reales.

Los agentes de IA sobresalen filtrando falsos positivos para identificar amenazas reales. Lo hacen analizando tanto datos estructurados como no estructurados —detectando patrones como transferencias pequeñas y repetidas que señalan riesgos reales. Como señaló el invitado de Live, Craig Le Clair, Vicepresidente y Analista Principal en Forrester, se ha demostrado que los agentes reducen falsos positivos en este proceso en un 60%. Esto ha liberado a los equipos de cumplimiento para enfocarse en investigaciones de alta prioridad en lugar de estar atascados en revisiones innecesarias.

2. De codificar a colaborar

Para realizar su valor total como socios colaborativos, los empleados necesitan poder comunicarse con agentes de IA en lenguaje natural. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT se suponía que desbloquearían este tipo de asociación, pero para no programadores, la realidad ha sido más complicada.

Aunque los LLM responden a prompts en lenguaje sencillo, hacer que entreguen los resultados correctos requiere algún conocimiento de programación —específicamente, una comprensión profunda de descomposición de problemas y validación de código. Simplemente put, saber qué pedir es solo la mitad de la batalla. También necesita saber si lo que obtiene de vuelta es correcto.

Soy programador, así que si un LLM me devuelve 100 líneas de código, puedo leer eso y averiguar si realmente está haciendo lo que quiero que haga. Por otro lado, si mi amigo no programador intenta hacer lo mismo, es realmente difícil averiguar si la salida es realmente lo que ella quería. Necesita mucha experiencia incluso para verificar.

Dra. Sarah E. Chasins, Científica Aplicada Principal en UiPath

La automatización agente disuelve esta barrera. Los empleados pueden describir sus objetivos —incluso si son vagos— y dejar que los agentes traduzcan esas directivas en acción. Esto ha sido transformador para WEX, ya que los equipos ya no necesitan traducir requisitos de negocio en lógica rígida.

En lugar de tener que pasar semanas revisando cada escenario determinista, soy capaz de comunicar a mis desarrolladores el objetivo que quiero. ¿Qué salida de negocio estoy buscando? Y luego soy capaz de ver realmente estas cosas trabajando juntas. Así que ha creado esta apertura entre los equipos de producto y tecnología que no teníamos en la codificación tradicional en el pasado.

Emily Krohne, Principal de Automatización Empresarial en WEX

Estas capacidades son impresionantes... pero ¿cómo puedo estar seguro de que los agentes de IA no se volverán rebeldes?

Abordemos el elefante en la habitación: con la capacidad de funcionar a través de sistemas y procesos, ¿cómo puedo estar seguro de que los agentes hacen lo que quiero que hagan?

Es una preocupación válida. Los agentes son no deterministas, y su impredecibilidad inherente es parte de lo que los hace tan poderosos. Implementar automatización agente de forma segura requiere las barreras correctas para asegurar que los agentes operen de forma fiable, segura y transparente.

Mantener humanos en el bucle

Los agentes operan con cierto nivel de autonomía, pero eso no significa que deban correr sin control. En la mayoría de casos de uso empresariales, servirán como herramientas de apoyo a la decisión en lugar de actores totalmente autónomos. El Dr. Challis lo dejó claro: "Para los próximos años, los agentes harán algo de investigación y harán propuestas, pero un humano necesitará revisarlo. Antes de que se hagan grandes cambios, tendremos un punto de control humano".

Monitoreo continuo

La visibilidad lo es todo. Para asegurar que los agentes de IA operen como se pretende, las organizaciones necesitan monitoreo en tiempo real tanto durante el diseño como en tiempo de ejecución.

Zach Eslami, Gerente Senior de Gestión de Producto en UiPath, reforzó este punto: "[la transparencia es] un aspecto clave para asegurar que su agente está operando bien en un entorno aislado así como en el mundo exterior". Las organizaciones necesitan visibilidad sobre cómo los agentes toman decisiones para poder refinar su rendimiento con el tiempo y asegurar que se mantengan alineados con objetivos de negocio.

Emparejar agentes de IA con bots RPA deterministas es una de las mejores formas de mantener el control. Mientras los agentes se adaptan y toman decisiones basadas en contexto, los bots RPA siguen lógica estricta basada en reglas —creando un equilibrio entre flexibilidad y predecibilidad. "Creemos que nuestros agentes demuestran un nuevo nivel de agencia controlada porque no solo interactúan con herramientas y aplicaciones", explicó Eslami. "No están ideando planes por su cuenta. Son capaces de aprovechar humanos y robots para crear un nuevo nivel de determinismo en su salida y asegurar que están operando de la manera que nuestros usuarios y clientes esperan".

Asociarse con proveedores de confianza

La confianza es la base de la automatización empresarial efectiva. No solo confianza en la tecnología, sino en las asociaciones que la hacen realidad. Krohne mencionó que la "historia de WEX con herramientas RPA de UiPath nos permitió escalar agentes más rápido".

Cuando los agentes de IA se introducen sobre una infraestructura de automatización existente, no se sienten disruptivos. En su lugar, se convierten en una extensión natural de lo que las empresas ya están haciendo —mejorando flujos de trabajo sin reformarlos. Eslami reforzó este punto: "en última instancia, vemos a los agentes pudiendo construirse sobre la existente Plataforma UiPath™. Eso significa que pueden aprovechar todas las increíbles herramientas de automatización que tenemos disponibles".

Pero sentar las bases es solo el primer paso. Para desbloquear el potencial completo de la automatización agente, las empresas necesitan una forma de construir, desplegar y gestionar agentes de IA a escala.

UiPath Agent Builder da a los equipos las herramientas para diseñar agentes que atiendan sus necesidades de negocio. Con monitoreo y gobernanza integrados, las empresas pueden desplegar agentes de IA con confianza —sabiendo que funcionarán como se pretende desde el día uno. Únase a la lista de espera de Agent Builder hoy para estar entre los primeros en explorar la próxima era de la automatización.

Y, para una inmersión aún más profunda en el presente y futuro de la automatización agente, vea el episodio completo de UiPath Live: El Camino a la Automatización Agente, ahora disponible bajo demanda.