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La orquestación del flujo de trabajo mediante IA transforma las tareas desconectadas en sistemas automatizados y sincronizados. A diferencia de la automatización básica de tareas, la orquestación gestiona la secuencia y la interacción de varios procesos, creando una operación unificada. Este enfoque mejora la eficiencia, acelera las decisiones y reduce los errores mediante la integración de herramientas, datos y recursos de IA.
Para 2025, se espera que el 50% de las empresas adopten plataformas de orquestación de IA, lo que ofrecerá una ventaja competitiva en un mercado en rápida evolución.
La orquestación del flujo de trabajo de IA en tiempo real depende de herramientas avanzadas que permitan un flujo de datos fluido, un procesamiento escalable y una coordinación inteligente. Estas tecnologías convierten las operaciones comerciales estáticas en sistemas dinámicos capaces de adaptarse a los cambios de forma instantánea. Analicemos los componentes clave, como las canalizaciones de datos y la computación en nube, que impulsan esta transformación.
Los canales de datos son la columna vertebral de los sistemas en tiempo real, ya que trasladan la información rápidamente a las aplicaciones críticas. Al aprovechar las arquitecturas de bus de mensajes, estas canalizaciones garantizan que los datos se capturen y transmitan en tiempo real.
El impacto de la ingesta de datos en tiempo real es sorprendente, especialmente en entornos de alto riesgo. Por ejemplo, las instituciones financieras lo utilizan para detectar el fraude en cuestión de milisegundos después de una transacción. Como Cameron Archer, director de crecimiento de Pajarito, dice:
«Los datos en tiempo real son adictivos. Una vez que comiences a crear canales de datos en tiempo real que impulsen los casos de uso que generan ingresos, nunca volverás atrás».
Los conectores API complementan estas canalizaciones al permitir que los diferentes sistemas se comuniquen sin problemas. Al actuar como una capa de integración, las API permiten que diversas herramientas funcionen como un sistema cohesivo, conectando varias fuentes de datos sin fricción.
Los ejemplos prácticos resaltan el valor de estas tecnologías. Los minoristas, por ejemplo, utilizan la ingesta de datos en tiempo real para combinar la información obtenida de los sistemas de puntos de venta, las plataformas de comercio electrónico y las cadenas de suministro, con el fin de mejorar la gestión del inventario y satisfacer las cambiantes demandas de los clientes. Las aerolíneas, por otro lado, utilizan sensores de IoT y canalizaciones en tiempo real para rastrear el equipaje y los activos, lo que reduce las demoras y mejora la satisfacción de los clientes.
Para maximizar la eficiencia, las empresas deben alinear las canalizaciones de datos con sus objetivos, garantizando que sean escalables, estén bien organizadas y sean accesibles. Además, la implementación de marcos de monitoreo sólidos puede ayudar a detectar los errores de manera temprana y a mantener la calidad de los datos durante todo el proceso.
Si bien las canalizaciones de datos y las API gestionan el flujo de información, la computación en nube proporciona la fuerza necesaria para gestionar las demandas de los flujos de trabajo de la IA. La infraestructura tradicional a menudo se queda corta cuando se enfrenta a las necesidades informáticas intensivas de la IA y a los picos impredecibles del tráfico de datos. Las soluciones de nube modernas, diseñadas teniendo en cuenta la escalabilidad, abordan estos desafíos de manera frontal.
Se prevé que el mercado de la IA en la computación en nube alcance los 104.600 millones de dólares en 2027, con una tasa de crecimiento del 30,5% anual. Este crecimiento refleja cómo las plataformas en la nube hacen que las herramientas avanzadas de inteligencia artificial sean accesibles sin que las empresas tengan que invertir mucho en hardware. La computación distribuida amplifica aún más esta situación al permitir el escalado horizontal, lo que optimiza el uso de los recursos y reduce el tiempo necesario para la formación y la inferencia.
Las plataformas en la nube ofrecen una escalabilidad dinámica de los recursos, lo que permite que los flujos de trabajo se ajusten automáticamente a los picos de demanda. Los ejemplos del mundo real muestran esta escalabilidad: Netflix utiliza sistemas de nube distribuidos para personalizar el contenido para millones de usuarios, mientras IA abierta entrena modelos GPT masivos en miles de GPU en paralelo, manejando miles de millones de parámetros de manera eficiente.
Estas plataformas también se basan en una infraestructura basada en GPU para alojar y escalar las cargas de trabajo de IA, lo que garantiza un procesamiento paralelo rápido y a gran escala.
Las plataformas de orquestación sirven como centro de control para los flujos de trabajo en tiempo real, integrando varias herramientas en un sistema unificado. Reúnen funciones como el procesamiento del lenguaje natural, los flujos de trabajo multimodales y la colaboración en tiempo real para agilizar la automatización.
Por ejemplo, los modelos lingüísticos grandes (LLM) procesan grandes cantidades de datos de texto para generar respuestas similares a las humanas. Las plataformas de IA sin código permiten a los usuarios sin experiencia en codificación crear e implementar flujos de trabajo de IA, lo que hace que la automatización sea accesible en todas las organizaciones.
Un ejemplo de una plataforma de este tipo es prompts.ai, que combina chatbots basados en inteligencia artificial, generación de contenido creativo y creación de prototipos desde bocetos a imágenes. También se integra perfectamente con los LLM y ofrece colaboración en tiempo real, informes automatizados y flujos de trabajo multimodales. La plataforma incluso rastrea el uso de los tokens mediante un modelo de pago por uso, lo que garantiza la rentabilidad.
Las tecnologías adicionales mejoran las capacidades de orquestación. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) utiliza el aprendizaje automático y el OCR para extraer datos de los documentos, mientras que la automatización robótica de procesos (RPA) imita las acciones humanas para gestionar tareas repetitivas. Estas herramientas funcionan en conjunto para reemplazar los rígidos flujos de trabajo por procesos dinámicos impulsados por el aprendizaje automático que responden en segundos en lugar de horas.
La adopción de estas herramientas está creciendo rápidamente. De acuerdo con McKinsey, el 72% de las empresas ya utilizan soluciones de IA. En los próximos dos años, se espera que la adopción de herramientas de automatización del flujo de trabajo impulsadas por la inteligencia artificial aumente un 30%, y que el 75% de las empresas tengan previsto invertir en estas tecnologías. Las empresas que aprovechan la automatización de la IA han registrado aumentos de productividad de hasta un 20%.
Las tendencias muestran que la IA se utiliza cada vez más para analizar los flujos de trabajo, identificar ineficiencias y sugerir mejoras. Los creadores de plantillas de flujo de trabajo y las plantillas de flujo de trabajo de arrastrar y soltar facilitan aún más la automatización para los usuarios sin conocimientos técnicos. Las organizaciones también están combinando la automatización del flujo de trabajo, la RPA, la IA y los activadores basados en eventos para eliminar las tareas manuales en todas las operaciones.
Como señaló Sam Altman:
«la gente usa la IA para crear cosas increíbles».
Estas herramientas y tecnologías no solo mejoran el procesamiento en tiempo real, sino que también allanan el camino para soluciones de IA personalizadas que abordan desafíos empresariales específicos. En conjunto, forman la base para la automatización del flujo de trabajo en tiempo real, lo que permite a las empresas operar de manera más eficiente y receptiva.
Una vez que tenga un conocimiento sólido de las herramientas detrás de la automatización en tiempo real, el siguiente paso es adaptar los flujos de trabajo de IA para cumplir con los desafíos únicos de su empresa. La personalización de estos flujos de trabajo alinea estratégicamente las capacidades de la IA con sus objetivos. Implica comprender sus procesos actuales, coordinar varios agentes de inteligencia artificial y capacitar a sus equipos para que creen soluciones sin necesidad de contar con una amplia experiencia técnica.
El primer paso para personalizar los flujos de trabajo de la IA es planificar las operaciones actuales. Este proceso, conocido como descubrimiento de procesos, identifica los cuellos de botella y destaca las áreas en las que la IA puede mejorar la eficiencia. Al utilizar modelos que tienen en cuenta el contexto, la IA puede refinar los flujos de trabajo de forma continua sin actualizaciones manuales constantes.
«La optimización de los procesos de IA consiste en mejorar los sistemas de IA que pueden pensar, adaptarse y actuar». - Flo Crivello, CEO
Comience por identificar los desafíos u oportunidades operacionales específicos que la IA puede abordar. Por ejemplo, muchas organizaciones han registrado aumentos de productividad del 30 al 50% en los procesos específicos tras implementar flujos de trabajo de IA personalizados.
He aquí un ejemplo: una empresa de fabricación renovó su proceso de control de calidad con un flujo de trabajo de IA personalizado, reduciendo los defectos en un 45% y ahorrando más de 2 millones de dólares al año en reclamaciones de garantía y costes de reprocesamiento. Del mismo modo, una empresa de servicios financieros redujo la entrada manual de datos en un 85% al integrar la IA en sus sistemas antiguos y plataformas de CRM modernas.
Un buen enfoque para la optimización de procesos es comenzar con proyectos piloto en áreas no críticas. Establezca métricas de rendimiento claras y perfeccione los flujos de trabajo a medida que su empresa evolucione. Estos esfuerzos sientan las bases para flujos de trabajo escalables y adaptables, especialmente cuando se combinan con la coordinación entre varios agentes.
La coordinación multiagente implica la distribución de tareas complejas entre agentes de IA especializados, cada uno centrado en responsabilidades específicas. Al dividir la carga de trabajo, este enfoque aumenta la eficiencia y permite a los agentes aprender unos de otros y adaptarse a las condiciones cambiantes.
Por ejemplo, los bufetes de abogados que utilizan sistemas de inteligencia artificial multiagente han reducido los tiempos de revisión de los contratos en un 60% y, al mismo tiempo, han mejorado la precisión de la identificación de riesgos.
Lo que hace que los sistemas multiagente sean particularmente atractivos es su escalabilidad. Puede ampliar la capacidad del flujo de trabajo simplemente añadiendo más agentes especializados. Sin embargo, una implementación exitosa comienza con un análisis detallado del proceso y con la división de las tareas en componentes manejables. En lugar de intentar automatizar todo un flujo de trabajo de una sola vez, concéntrese en tareas más pequeñas y específicas. Para complementar estas estrategias, las soluciones sin código o con poco código hacen que la personalización del flujo de trabajo sea más accesible.
Las plataformas sin código y con poco código cambian las reglas del juego para la personalización del flujo de trabajo de la IA. Permiten a los usuarios sin conocimientos técnicos crear e implementar soluciones sofisticadas, lo que acelera el desarrollo y reduce los costos.
De hecho, el 90% de los usuarios que no utilizan código afirman que la empresa crece más rápido gracias a la facilidad de desarrollo de aplicaciones. Estas plataformas permiten a los miembros del equipo actuar como «desarrolladores ciudadanos», lo que fomenta la innovación en todos los departamentos.
Tomemos plataformas como prompts.ai, por ejemplo. Proporcionan herramientas para chatbots basados en inteligencia artificial, generación de contenido creativo y flujos de trabajo multimodales, todo ello con colaboración en tiempo real. Con un modelo de precios de pago por uso basado en el uso de tokens, prompts.ai ofrece capacidades avanzadas de inteligencia artificial sin necesidad de contar con amplios conocimientos de codificación.
La mejor manera de empezar es experimentar con flujos de trabajo pequeños y sencillos. Usa plantillas y elementos prediseñados para acelerar el proceso y asegúrate de establecer protocolos de gobierno y cumplimiento para lograr el éxito a largo plazo.
Los ejecutivos ya están viendo el potencial de la IA generativa y predicen mejoras de hasta un 40% en las capacidades predictivas, las explicaciones de las variaciones, la generación de escenarios y la generación de informes. A medida que estas herramientas se adoptan cada vez más, la brecha entre los equipos técnicos y los no técnicos sigue reduciéndose, lo que permite una innovación más rápida y flujos de trabajo con mayor capacidad de respuesta.
Para garantizar que los flujos de trabajo de IA ofrezcan resultados consistentes y evolucionen de manera efectiva, las organizaciones deben adoptar prácticas que mantengan el rendimiento, minimicen las fallas e impulsen la mejora continua. Cuando se hacen correctamente, estas prácticas pueden generar un retorno sustancial de las inversiones en inteligencia artificial.
Mantener los flujos de trabajo de IA funcionando sin problemas comienza con una visibilidad y una supervisión sólidas. La información en tiempo real es esencial para detectar y abordar los problemas antes de que se agraven. Según una encuesta de McKinsey, el 78% de las organizaciones ahora utilizan la IA en al menos una función empresarial, por lo que la supervisión eficaz es una prioridad clave.
La supervisión eficaz implica una combinación de alertas en tiempo real para detectar problemas inmediatos y análisis históricos para descubrir tendencias a largo plazo, como la desviación de los modelos o la disminución de la calidad de los datos. Las organizaciones pueden lograrlo de la siguiente manera:
La gestión de errores en los flujos de trabajo de la IA es fundamental, especialmente cuando los errores pueden tener consecuencias importantes, como el 51% de las respuestas de los chatbots que contenían imprecisiones fácticas. Una estrategia sólida de gestión de errores combina la prevención con sistemas de recuperación inteligentes. Esto incluye el uso de mecanismos como la lógica de prueba y captura para abordar los errores correctamente, registrar los incidentes de inmediato y automatizar las correcciones siempre que sea posible.
Por ejemplo, CeligoLa plataforma de IA reduce el tiempo de inactividad al volver a intentar automáticamente las solicitudes de API cuando se alcanzan los límites de velocidad o al aplazarlas hasta que haya ancho de banda disponible. Además, la supervisión del contexto puede detectar escenarios de baja confianza y activar medidas alternativas, como redirigir las tareas a operadores humanos o flujos de trabajo alternativos. El equipo de investigación de People + AI de Google destaca este enfoque:
«En lugar de adivinar, un sistema bien ajustado puede decir: «No estoy seguro de eso» y proporcionar una vía para que el usuario escale o aclare la situación. Al permitir que una IA fracase sin tropiezos, se evita incluir información errónea en las respuestas directas».
Las capacidades de autorreparación llevan la gestión de errores más allá. Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico integró funciones de recuperación automática en su marco de automatización de pruebas, lo que redujo el mantenimiento de las pruebas en un 80% al actualizar automáticamente los scripts de prueba cuando cambiaban los elementos de la interfaz de usuario. El análisis predictivo también puede anticipar posibles fallos, ya que las soluciones de iPaaS ayudan a reducir los incidentes de seguridad en un 42% y los costos de mantenimiento en un 57%.
Una gobernanza sólida es la columna vertebral de la orquestación sostenible del flujo de trabajo de la IA. Las empresas con marcos de gobierno maduros suelen registrar mejoras en el rendimiento financiero del 21 al 49%. Sin embargo, solo el 18% de los líderes empresariales afirman tener consejos en toda la empresa para supervisar la gobernanza responsable de la IA.
Para construir una gobernanza eficaz, las organizaciones deben:
Dra. Geraldine Wong, directora de datos de Banco GXS, hace hincapié en la importancia de la confianza en la gobernanza de la IA:
«Hay mucho escepticismo sobre lo que puede hacer la IA. Tenemos que confiar en los datos que se utilizan en los modelos de IA. Si las organizaciones y sus clientes pueden confiar en los datos que la organización utiliza para dichos modelos, creo que es un buen punto de partida para generar esa confianza en la gobernanza de la IA o en una IA responsable».
La mejora continua es igualmente importante. Las empresas que utilizan la inteligencia artificial para realizar mejoras continuas registran aumentos de eficiencia del 20 al 30%. El seguimiento del progreso requiere indicadores clave de rendimiento (KPI) bien definidos. Algunos ejemplos incluyen:
Las plataformas tecnológicas pueden simplificar las tareas de gobierno. Por ejemplo, el gerente sénior de gobernanza de datos e inteligencia artificial de Blackbaud, Ren Nunes, señaló que el uso de OneTrust ha acelerado la aprobación de proyectos y ha incorporado la supervisión durante todo el ciclo de vida de la IA. Las organizaciones más exitosas consideran la gobernanza como una responsabilidad compartida, con el respaldo de una capacitación regular y un monitoreo continuo de los cambios regulatorios, lo que garantiza que puedan adaptarse rápidamente a los nuevos desafíos.
La orquestación del flujo de trabajo de la IA está transformando la forma en que operan las industrias al aumentar la eficiencia, reducir los costos y mejorar la satisfacción general. Al coordinar varios sistemas de inteligencia artificial y automatizar tareas complejas, abre nuevas oportunidades para la toma de decisiones en tiempo real y una gestión más inteligente de los recursos.
La orquestación de la IA facilita las interacciones con el servicio de atención al cliente al gestionar sin problemas las transiciones entre los agentes de IA. Esto elimina la necesidad de que los clientes repitan lo que dicen, incluso cuando sus problemas afectan a varios departamentos. Por ejemplo, en el caso de las telecomunicaciones, si un problema de facturación se convierte en un problema técnico, la organización garantiza que se transmitan todos los detalles pertinentes, lo que evita que el cliente vuelva a empezar.
Las empresas de comercio electrónico que utilizan la orquestación de la IA han visto una Reducción del 40% en las quejas de los clientes, y la automatización del flujo de trabajo puede aumentar la productividad hasta diez veces.
Barry Cooper, presidente de la División CX de AGRADABLE, destaca el desafío actual:
«Los líderes del servicio de atención al cliente se están ahogando en herramientas de automatización e inteligencia artificial que crean más complejidad en lugar de ofrecer una eficiencia real».
¿La solución? Plataformas de orquestación unificadas. Como dice Elizabeth Tobey, vicepresidenta de marketing de NICE:
«CXone mPower Orchestrator resuelve esto al unificar los procesos impulsados por la IA en toda la empresa, lo que garantiza una conectividad perfecta entre los flujos de trabajo, los agentes y el conocimiento».
Plataformas como prompts.ai llevan esto más allá, ya que integran grandes modelos lingüísticos y la colaboración en tiempo real, al tiempo que ofrecen un modelo de pago por uso. Esto hace que la escalabilidad Servicio de atención al cliente basado en IA más accesible y rentable.
Estos avances en el servicio al cliente allanan el camino para aplicaciones más amplias, como el mantenimiento predictivo.
La orquestación de la IA está revolucionando el mantenimiento predictivo al utilizar datos históricos y en tiempo real para prever las fallas de los equipos con mayor precisión que los métodos tradicionales. Esto es especialmente importante en sectores como la fabricación y la sanidad, donde los tiempos de inactividad inesperados pueden provocar importantes pérdidas financieras y riesgos de seguridad.
Tenga en cuenta estas cifras: las fallas en los equipos pueden reducir la capacidad de la fábrica entre un 5 y un 20%, y las plantas automotrices pierden hasta 695 millones de dólares al año. A nivel mundial, las 500 empresas más grandes pierden un promedio de 11% de sus ingresos anuales a tiempos de inactividad no planificados.
El impacto del mantenimiento predictivo impulsado por la IA ya es evidente. Un fabricante mundial que monitorizó más de 10 000 máquinas ahorró millones de dólares y recuperó su inversión en solo tres meses. Del mismo modo, un productor de aluminio evitó 12 horas de inactividad por evento gracias a las advertencias de mantenimiento con dos semanas de antelación [32]. En otro caso, una empresa multinacional de entrega utilizó la inteligencia artificial para predecir los fallos en las máquinas de las instalaciones de clasificación, lo que supuso un ahorro de millones al año. Mientras tanto, un fabricante de automóviles mundial redujo los tiempos de inspección en un 70% y mejoró la calidad de la soldadura en un 10% mediante el análisis de imágenes y vídeos de robots de soldadura [32].
Se espera que el mercado del mantenimiento predictivo llegue 49.340 millones de dólares para 2032, que crece a una tasa de crecimiento anual compuesta del 27%. Las empresas que utilizan la IA para el mantenimiento predictivo también informan de un Aumento del 5 al 20% en la productividad laboral y hasta un Reducción del 15% en el tiempo de inactividad.
En el sector sanitario, el análisis predictivo impulsado por la IA permite planes de tratamiento más personalizados y, al mismo tiempo, optimiza los recursos hospitalarios. Esto se traduce en una mejor programación, tiempos de espera más cortos y una asignación del personal más eficiente.
Más allá del mantenimiento, la orquestación de la IA también está haciendo olas en la gestión de recursos en la nube.
La orquestación de la IA aporta precisión a la gestión de los recursos en la nube mediante el ajuste dinámico de los recursos en tiempo real. Esto evita el sobreaprovisionamiento y ayuda a las organizaciones a evitar gastos excesivos. Según Gartner, El 70% de las organizaciones subestiman sus costos de nube, lo que resulta en un desperdicio significativo.
Las cifras son asombrosas: Escala derecha lo encontré 30% del gasto en la nube se desperdicia debido al uso ineficiente de los recursos, y Salud en la nube informa que El 32% de las organizaciones gastan de más en sus presupuestos de nube. Al aprovechar la IA para la optimización de la nube, las empresas pueden ahorrar 20— 30% sobre los costos al tiempo que mejora el rendimiento, como se señala en la investigación de McKinsey.
Las herramientas de orquestación de IA predicen los costos futuros, automatizan el escalado y garantizan el cumplimiento de normativas como el RGPD y la HIPAA. También identifican los recursos infrautilizados, lo que permite a las empresas reducir la capacidad innecesaria sin perjudicar el rendimiento. Un experto explica:
«Los algoritmos de IA pueden aumentar o reducir automáticamente los recursos en función de la demanda en tiempo real, lo que garantiza un rendimiento óptimo sin intervención manual».
Además, la orquestación de la IA mejora la seguridad al monitorear continuamente las actividades inusuales y responder a las amenazas antes de que se intensifiquen.
Se prevé que el mercado mundial de optimización de la nube crezca desde De 626 000 millones de dólares en 2023 a 1266 billones de dólares en 2028, con una tasa de crecimiento anual del 15,1%. Para maximizar los beneficios, las organizaciones deben adoptar herramientas que ofrezcan análisis predictivos, administración automatizada de costos e información procesable adaptada a sus patrones de uso. La integración de esta información en los flujos de trabajo existentes garantiza una optimización y un control de costos efectivos.
La orquestación de la IA en tiempo real avanza hacia sistemas totalmente autónomos que requieren una intervención humana mínima. Este cambio ya se está produciendo, y se espera que el mercado mundial de orquestación de la IA alcance los 11.470 millones de dólares en 2025, lo que supone un crecimiento anual impresionante del 23,0%. Este rápido crecimiento está impulsando la creación de herramientas avanzadas que se basan en las capacidades comentadas anteriormente.
Un salto importante es hiperautomatización, donde la IA se encarga de las tareas rutinarias, la optimización e incluso los procesos de autorreparación. Otro avance interesante es la creación de flujos de trabajo en lenguaje natural. De este modo, los modelos de IA generativa permiten a los usuarios describir sus objetivos en un lenguaje sencillo, y el sistema genera automáticamente el código de canalización y la lógica de orquestación necesarios.
Los primeros en adoptar estas tecnologías ya están viendo beneficios tangibles: un aumento del 25% en la eficiencia, un ahorro de costes del 15% y una probabilidad un 23% mayor de superar a la competencia. Por ejemplo, Prisma azulLa IA empresarial ha reducido los costos operativos en un 30%, mientras que Superhumano ha registrado un aumento del 40% en la productividad.
La combinación de la orquestación de la IA con computación perimetral es otro punto de inflexión. Esta integración reduce la latencia y acelera el procesamiento, lo que permite una toma de decisiones más rápida y en tiempo real. Del mismo modo, la fusión de la IA con el Internet de las cosas (IoT) está abriendo oportunidades para el mantenimiento predictivo y la eficiencia operativa en varios sectores. Estos avances complementan las herramientas anteriores y allanan el camino para operaciones más inteligentes y rápidas.
«La IA impulsa la automatización, el análisis de datos y la toma de decisiones inteligentes, que son componentes clave de la transformación digital». - Prashanth Kancherla, director de operaciones de Ozonetel Communications
Sin embargo, el progreso en la orquestación de la IA conlleva responsabilidades. Las prácticas éticas de IA (garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad) son fundamentales. La seguridad también debe integrarse en los flujos de trabajo de la IA desde el principio. El mercado de la automatización inteligente de procesos refleja esta tendencia, y se prevé que su valor pase de 16 030 millones de dólares en 2024 a 18 090 millones de dólares en 2025, impulsado por el auge de los sistemas de IA autónomos y basados en agencias.
Para las empresas que buscan abrazar este futuro, empezar de a poco y escalar estratégicamente es el camino a seguir. Plataformas como prompts.ai están a la cabeza, ya que ofrecen soluciones de orquestación de IA flexibles y de pago por uso. Estas plataformas hacen que los sistemas de IA avanzados sean accesibles para empresas de todos los tamaños, lo que les ayuda a pasar sin problemas a la era de los flujos de trabajo autónomos.
Las organizaciones que actúen ahora se posicionarán para obtener una ventaja competitiva, con posibles aumentos de productividad de hasta un 25%. El futuro favorecerá a las empresas que se adapten rápidamente a las cambiantes demandas del mercado al aprovechar los flujos de trabajo inteligentes y autogestionados.
La orquestación de la IA lleva la automatización al siguiente nivel al conectar y administrar múltiples tareas automatizadas en flujos de trabajo eficientes y fluidos. Si bien la automatización tradicional se centra en gestionar tareas repetitivas basadas en reglas para ahorrar tiempo y minimizar los errores, la orquestación añade una capa de inteligencia. Gestiona las tareas en tiempo real, lo que permite tomar decisiones más inteligentes y una mayor flexibilidad.
Para las empresas, esto aporta una serie de ventajas:
Al adoptar la orquestación de la IA, las empresas no solo pueden optimizar sus operaciones, sino también abordar problemas complejos de manera más eficaz, lo que abre nuevas oportunidades de crecimiento y eficiencia.
Los canales de datos son esenciales en los flujos de trabajo de IA en tiempo real, ya que garantizan que los datos fluyan sin problemas para su procesamiento y transformación. Este flujo constante de datos ayuda a reducir los retrasos y permite una rápida toma de decisiones, algo de lo que dependen en gran medida los sistemas dinámicos.
La computación en nube se convierte en el socio perfecto al proporcionar la infraestructura necesaria para gestionar enormes volúmenes de datos, entrenar modelos de IA e implementarlos de manera eficaz. En conjunto, estas herramientas permiten a las organizaciones ejecutar operaciones de IA de baja latencia, lo que hace que la orquestación del flujo de trabajo en tiempo real no solo sea posible, sino también eficiente y escalable.
Antes de sumergirse en los flujos de trabajo de la IA, las empresas deben analizar de cerca sus procesos actuales. Esto ayuda a identificar las áreas en las que la IA puede abordar los desafíos o crear oportunidades para una mayor eficiencia. Establecer objetivos claros y elegir las herramientas de IA adecuadas para cumplir esos objetivos son pasos clave del proceso.
Personalizar las soluciones de IA significa configurarlas para que se ajusten a necesidades específicas. Esto puede implicar la automatización de tareas repetitivas, la optimización de la toma de decisiones o la simplificación de las operaciones. También es importante revisar periódicamente el rendimiento de la IA y modificarla según sea necesario para garantizar que se mantenga alineada con los objetivos empresariales.
Uso herramientas de IA de bajo código puede hacer que esto sea aún más fácil. Estas herramientas permiten a los equipos ajustar los flujos de trabajo por sí mismos, lo que reduce el tiempo y la necesidad de un soporte de TI constante. Este enfoque no solo acelera la implementación, sino que también permite a los equipos mantenerse ágiles.
