Hoy en día (y más aún para los usuarios de LinkedIn) es constante la aparición de posts que presentan la automatización como una cuestión que solo se puede resolver con inteligencia artificial. Esto genera mucha confusión, ya que hace entender que las automatizaciones de procesos sin IA no son válidas o, peor aún, que sin ella no pueden existir. Automatizar no es aplicar IA, y entender esa diferencia es clave para la toma de buenas decisiones.
Automatizar no deja de ser transformar tareas repetitivas o costosas, reduciendo el esfuerzo humano donde pueda ser sustituido por herramientas que puedan ejecutarlas automáticamente. Es más, estamos recibiendo un input de que la automatización es algo que ha aparecido ahora, cuando en realidad existe prácticamente desde los inicios de la informática. Scripts, integraciones, disparadores, RPA (esta última mucho más reciente) son soluciones que llevamos implementando años, aunque por supuesto han ido mejorando muchísimo con el tiempo.
El momento de automatizar
Imaginemos a una persona a la que una vez a la semana le envían varios listados de clientes (suponiendo una estructura bien definida) con riesgo de darse de baja de la compañía por diversos motivos. Esta persona tiene que unificar las tablas y comparar esos registros en una tabla interna para, en función de una serie de valores, clasificarlos con un riesgo de fuga de alto, medio o bajo. Está claro que esa tarea la podemos automatizar, y si dividimos el proceso por partes, todas están perfectamente estructuradas. Automatizar esta tarea con scripts e integraciones es fiable, rápido, predecible y mantenible. No hay ambigüedad que interpretar, ni decisiones complejas que tomar: solo aplicar reglas claras. Y eso no requiere IA.
Ahora bien, la cosa cambia en varios escenarios. ¿Qué ocurre si los ficheros que nos envían tienen cada uno una estructura totalmente diferente? Si el origen tiene vía libre en el formato con el que enviarnos la información, las posibles diferencias son prácticamente infinitas. Incluso algunos pueden enviarnos los listados dentro de emails donde también se tratan otros temas. En ese caso necesitaríamos que nuestro proceso unificara la información de forma homogénea, llegando a interpretar el lenguaje natural de los emails para extraer la información. Y ahí, solo en esa parte del proceso, es donde la IA puede aportar valor real, porque se enfrenta a ambigüedad y variabilidad que las reglas no pueden cubrir.
Entonces, ¿cuándo usar IA?
El principio a usar es claro: automatizar de la forma más simple posible. Si las reglas cubren la totalidad de los casos, no necesitamos IA. Si una parte del proceso tiene datos desestructurados, muchas excepciones o requiere leer lenguaje natural, ahí sí tendremos que añadir IA para resolver estos problemas. Añadir IA de forma indiscriminada complica el mantenimiento y nuestro control sobre el proceso. Por otro lado, algo muy importante que a veces se omite es que el uso de IA genera un coste que, en muchas ocasiones, podría evitarse. Estaremos de acuerdo en que usar herramientas avanzadas donde no se necesitan es complicarlo todo innecesariamente o, como se ha dicho toda la vida, matar moscas a cañonazos.
La actual corriente de “agentes IA para todo” puede resultar peligrosa a largo plazo. Que todas las tareas se realicen en lenguaje natural puede crear cadenas de ambigüedad, por no hablar de cómo aumentará la dificultad del mantenimiento una vez que se haya perdido el control sobre los procesos. Además, esto puede generar un impacto negativo en la adopción por parte de los clientes, porque esta práctica genera desconfianza y frustración cuando no ven la “magia” en la solución implementada. Para automatizar hay que diseñar con criterio, no con palabras vacías.
Conclusión
Definitivamente la automatización no es IA, aunque a veces se combinen. Nuestra visión es analizar siempre el proceso con el objetivo de optimizarlo, valorar la herramienta necesaria para cada tarea (IA o no) y encontrar el equilibrio adecuado entre valor, complejidad y coste. En resumidas cuentas, lo importante es revisar todos los procesos con mirada crítica.
Y si crees que podemos ayudarte a revisar tus procesos y encontrar soluciones adecuadas en cada caso, puedes contactar con nosotros aquí.
