Ventajas para las organizaciones de la automatización de procesos

Los modelos de IA de última generación están transformando la automatización de operaciones y flujos de trabajo en las organizaciones, con una escalabilidad y una precisión sin precedentes. En los últimos 18 meses se ha producido un avance exponencial en las capacidades de análisis y de generación de contenidos en múltiples formatos (texto, voz, imagen o vídeo, entre otros), abriendo posibilidades que cambian las dinámicas de trabajo y elevan la eficiencia a niveles hasta ahora inalcanzables.

De cara al futuro, las organizaciones tienen ante sí la oportunidad de integrar estas capacidades emergentes, junto a las nuevas funcionalidades en desarrollo, para impulsar la productividad y la calidad de los resultados de sus equipos. Estos avances en IA y conectividad pueden redefinir las operaciones actuales y maximizar su impacto en la eficiencia. Una adopción estratégica de estas innovaciones permitirá a las empresas situarse a la vanguardia, optimizando cada fase de sus procesos para aportar el mayor valor posible al negocio.

Las empresas conviven con un caos que no es nuevo. Cada departamento (finanzas, logística, ventas, operaciones, etc) maneja sus propios hilos de información, fruto de años de contrataciones con distintos proveedores de software, a veces compatibles con el resto de la organización y a veces no, sobre sistemas legacy y mainframes que siguen sosteniendo todo lo serio.

A ese caos heredado se le ha sumado la IA y sus agentes, a los que se lanza un prompt esperando que adivinen lo que realmente se quiere hacer. El resultado lo conoce cualquiera que los use a diario, presentaciones que nunca se generan, tareas que se cobran en tokens y entregables con audios y críticas que nadie pidió, porque las alucinaciones existen.

Todo parte de una pregunta previa. Qué datos tengo y a cuáles dejo que la IA acceda. El riesgo no es anecdótico. Circula ya el caso de un agente de IA que eliminó la base de datos de respaldo de una empresa, obligando a un equipo humano a pasar la noche recuperándola.

Preguntado por qué lo había hecho, el agente respondió que la base de datos le molestaba para ejecutar un comando. O, en la versión que se cita en foros del sector, que la borró simplemente porque pudo. Cuando los agentes toman en producción decisiones que nadie controla, hay un problema.

La propuesta frente al caos suena contradictoria pero es posible. Poner orden en medio de él. Eso exige orquestar de extremo a extremo todos los flujos de negocio y de trabajo de la empresa, de forma que si algo falla en cualquier punto del proceso se sepa a tiempo, antes de que el informe que la dirección general espera por la mañana no llegue. Anticiparse al error es ser más efectivo y más productivo, y permite usar la IA exactamente allí donde hay que usarla.

Ese orden debe incorporarse desde el principio, incluso en el propio desarrollo de las aplicaciones, mediante lo que se conoce como Job-as-a-code. Integrar la orquestación y la automatización en el flujo de desarrollo para identificar los problemas antes de tiempo. Porque el proceso de fondo es siempre el mismo, ingesta de datos, procesamiento y entrega para hacer lo que el negocio necesita, y ni la IA ni los datos tienen sentido por sí mismos.

Hay que saber por qué y para qué se quiere esa información, igual que un plan de negocio exige conocer la compañía, el mercado, los clientes, la competencia y los colaboradores. Y el control debe extenderse a la propia IA. En cualquier orquestador, protocolos como MCP deben impedir que la IA haga lo que quiera, acotar a qué servidores puede acceder y garantizar capacidad de respuesta.

La regulación aprieta en la misma dirección. El Reglamento Europeo de IA y organismos como la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial contemplan sanciones de hasta el 7% de la facturación o decenas de millones. Como ocurrió con el RGPD, el cuidado generalizado llegará con las primeras multas, pero conviene adelantarse.

Detectar sesgos, poder entregar la trazabilidad de cada decisión de la IA, ejecutar políticas centralizadas, mantener visibilidad y auditoría, y tener capacidad de recuperación ante fallos. Porque los sistemas los diseñan personas, y los seres humanos somos limitados. Al final no se trata de contar tareas ni licencias, sino de medir el impacto en el negocio de una tecnología mal utilizada, infrautilizada o sobrevalorada.

Los números avalan el esfuerzo, ya que estudios de analistas cifran en un 55% el aumento de la producción operativa, en un 48% la mejora de eficiencia de los desarrolladores con la orquestación integrada en el código, y entre un 1,7% y un 2% el dinero que deja de salir de la empresa en penalizaciones de SLA e indemnizaciones.

Los procesos de negocio de las empresas no se pensaron para la IA. Son legacy, diseñados para un mundo digitalizado pero sin automatización masiva. Eso sitúa a las organizaciones ante una reingeniería, palabra que asusta con razón. Tradicionalmente se abordaba cada varios años y un proceso complejo, de esos que atraviesan multitud de sistemas, aplicaciones y departamentos, y una empresa tipo maneja unos 500 procesos clave, requería al menos doce meses.

El problema es el choque de velocidades. La IA evoluciona por semanas, incorporando capacidades nuevas continuamente, mientras muchos proyectos de IA en producción siguen funcionando como herramientas de productividad personal, desenganchados de los procesos.

La respuesta no es la reingeniería clásica, sino una reingeniería lo más rápida y continua posible de procesos que ya existen, ya están dibujados y ya se ejecutan. El punto de partida debe ser siempre un resultado de negocio. Definir qué métrica se quiere mejorar, sea el tiempo de ejecución, el coste (incluido el nuevo coste que introduce la propia IA), la tasa de errores o el impacto en ingresos.

Y la novedad está en el papel de la IA. Hasta ahora los agentes automatizaban tareas concretas o asistían decisiones puntuales. La propuesta es que sea la propia IA la que proponga los rediseños e itere continuamente sobre la analítica en tiempo real del proceso, porque un proceso ya no puede permanecer estático cinco o diez años.

En la toma de decisiones automatizada hay un matiz esencial. Dar a una tecnología totalmente probabilística un poco de determinismo. Se deja que la IA generativa despliegue toda su capacidad para decidir qué querría hacer (¿borro la base de datos o no la borro?), pero se limita el número de acciones que puede ejecutar.

Muchas decisiones las tomará la IA sola, y lo importante será poder auditar el proceso lógico que la llevó a tomarlas. Muchas otras seguirán siendo humanas, con la IA haciendo todo el trabajo previo para que la persona, con el contexto completo delante, solo tenga que decir sí o no.

Los casos reales aterrizan el discurso. El mundo que antes estaba centralizado y controlado (un data center, una oficina) se ha dispersado. El data center está en la nube, las aplicaciones en SaaS y los empleados trabajan desde casa o desde cualquier sitio, con el negocio colgando de decenas de dependencias externas que nadie posee pero cuyo funcionamiento sigue siendo responsabilidad propia.

Cuando surge una incidencia, el problema puede estar en miles de puntos. La combinación de analítica completa (usuarios, wifi, red corporativa, ISP, Internet, SaaS, etc.), un contexto servido mediante un servidor MCP y agentes de IA permite detectar, encontrar y decidir sobre datos reales y tomar decisiones como: abrir tickets, cambiar políticas de SD-WAN o lanzar automatizaciones de ciberseguridad, entre otras.

Lo que comenzó como prueba de concepto interna en un centro de operaciones de red ha reducido drásticamente los tiempos de primer diagnóstico y ha hecho más eficientes a los equipos. Los operadores no sobran, ahora revisan lo que dice la IA y la entrenan para agilizar cada vez más el trabajo.

Y todo converge en una idea que resume décadas de consultoría, el dato se convierte en decisión. Las organizaciones tienen sistemas disgregados, información y herramientas repartidas por todas partes. El valor aparece cuando se conecta todo, se unifica el dato y se crea un ciclo end to end que enlaza a finanzas con IT, con comercial y con quien haga falta.

No para que la tecnología entregue el resultado por sí sola, sino para que ayude a las personas a hacer aquello por lo que siempre se ha pagado a los buenos asesores: tomar mejores decisiones.

Hay consenso en el diagnóstico: los problemas están correctamente identificados, y las claves son tener buenos procesos y capacidad de integrar unas áreas de la empresa con otras. De ahí surge una idea central: hace falta un director de orquesta.

No se trata de sustituir los orquestadores que ya funcionan (como los flujos ya dibujados o las herramientas ITSM ya optimizadas), sino de orquestarlos entre sí, de conectar el end to end de todos los procesos de la empresa. Esa orquestación de orquestadores es, en esencia, la gobernanza, y debe estar presente desde el minuto uno.

El principal reto que trasladan las organizaciones es la eficiencia. Encontrar formas mejores, más rápidas, más baratas y más ágiles de hacer las cosas, normalmente en relación con los procesos, pero también con la manera de operativizar y rentabilizar las inversiones en IA ya realizadas.

Ante ello, dos recomendaciones. La primera, no limitarse a poner la IA encima de lo que ya está hecho para ver qué eficiencias produce, sino repensar dónde aplicarla para identificar los puntos de mayor retorno.

La segunda, decidir conscientemente si la IA se mantiene en usos puntuales, que están generando nuevos silos, o si se emplea para tomas de decisión más amplias dentro de procesos de extremo a extremo.

En la práctica, la tecnología sin contexto no tiene sentido, y conviene aterrizarla. El proceso siempre estará ahí, y la IA sirve para acelerarlo y automatizarlo. La recomendación operativa es empezar por cosas pequeñas, automatizables con poco esfuerzo, e ir evolucionando hasta automatizar gran parte de la compañía.

El horizonte ideal es que cada persona que interviene en los sistemas sea consciente, gracias a ellos, de la implicación de su trabajo en los resultados. Porque un proceso puede estar perfectamente definido, pero sin esa consciencia la eficiencia no es la misma. Todo desemboca en el mismo punto: la toma de decisión.

Toda decisión sigue un método conocido: alternativas, criterios, acción e indicadores para evaluar el resultado. Pero antes de todo eso hay una primera fase que suele saltarse, definir el problema. ¿Qué pasa? ¿Cuál es el problema real? Y los problemas que las organizaciones plantean se repiten, deuda tecnológica, silos y falta de consistencia del dato. Un ejemplo real lo ilustra.

Al trasladar datos entre orquestaciones sin aplicar controles de calidad, un formato de fecha cambió de día-mes-año a la notación anglosajona sin que nadie lo advirtiera, y lo que debía ser un 5 de mayo acabó siendo un 7 de julio. La calidad y la consistencia del dato que pasa de unos flujos a otros son innegociables.

Sobre esa base se dibujan las tendencias. La orquestación de la IA agéntica llegará con mucha fuerza, siempre acompañada de esa calidad del dato entre flujos. Se impondrá el análisis de las inversiones en IA realizadas hasta ahora. Muchos pilotos que nunca llegaron a producción consumieron grandes presupuestos para acabar convertidos en autómatas, tan restringidos que no dejaban aflorar las capacidades probabilísticas de los modelos.

Tocará integrarlos en procesos operacionales más amplios, automatizando la consulta y la integración de los agentes para que no haya que cargarles y descargarles datos manualmente. Y una tendencia que ya está aquí: la seguridad del agente. ¿A qué datos puede acceder y a cuáles no? Restringirlo es vital, y es la primera pregunta que surge al automatizar.

Los retos de fondo son dos. Cómo obtener retorno de las mil iniciativas de IA en marcha, y el gobierno de la IA, no solo la de las plataformas corporativas, sino toda la que convive en la compañía, para saber qué cumple la normativa y decidir qué potenciar. La conclusión es que los problemas son los mismos, la tecnología será cada vez más agnóstica, y la IA debe hacernos más eficaces a quienes seguimos haciéndonos las preguntas.