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La IA generativa está transformando la forma en que las empresas identifican y resuelven los cuellos de botella en el flujo de trabajo. Estos cuellos de botella, causados por procesos anticuados, tareas manuales o ineficiencias, pueden provocar el incumplimiento de los plazos y un aumento de los costos. La IA aborda estos desafíos automatizando las tareas repetitivas, analizando los datos para detectar ineficiencias y proporcionando soluciones en tiempo real. Los beneficios clave incluyen:
Por ejemplo, empresas como Tesla y Amazon han utilizado la inteligencia artificial para abordar los retrasos en la producción y mejorar el cumplimiento de los pedidos, logrando importantes aumentos de eficiencia. Herramientas como prompts.ai simplifique la integración de la IA con funciones como los informes automatizados, la supervisión en tiempo real y el manejo seguro de los datos.
La IA generativa ofrece una forma rápida y eficiente de escanear grandes conjuntos de datos e identificar problemas de flujo de trabajo. Al analizar los datos de los eventos, los registros de procesos y las métricas de rendimiento, puede detectar patrones que indiquen cuellos de botella antes de que se conviertan en problemas mayores.
Este proceso se basa en minería de procesos, donde la IA examina los datos de los eventos para descubrir patrones en las operaciones empresariales. A diferencia de las revisiones manuales, que pueden ser lentas y propensas a errores, la IA identifica rápidamente las variaciones y anomalías de los procesos, lo que facilita el análisis de los registros de eventos exhaustivos. Esto permite a las empresas abordar los problemas en tiempo real, evitando demoras y costos excesivos. Además, la IA aprovecha el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para refinar sus capacidades de detección.
La PNL desempeña un papel crucial mediante el uso de técnicas como reconocimiento de entidades nombradas (NER) para clasificar las entidades en los documentos y aplicar la comprensión semántica para interpretar el significado del contenido. Por ejemplo, la PNL puede agrupar los registros de errores de fábrica para descubrir interrupciones ocultas en la cadena de suministro.
La capacidad de la IA para analizar diversas entradas de datos, como texto, imágenes, audio, vídeo y código, mejora su capacidad para detectar patrones y predecir cuellos de botella. Este amplio alcance analítico permite a la IA identificar las ineficiencias en varios flujos de trabajo, desde las operaciones de fabricación hasta los procesos de servicio al cliente. Estos conocimientos se incorporan a los sistemas de monitoreo en vivo, que se analizarán a continuación.
La monitorización en tiempo real ha revolucionado la detección de cuellos de botella. Los sistemas de IA generativa rastrean continuamente el rendimiento del flujo de trabajo mediante el análisis de los flujos de datos en tiempo real y su comparación con los conjuntos de datos de los flujos de trabajo optimizados. Esta supervisión constante permite a las empresas detectar los cuellos de botella a medida que surgen, lo que garantiza una intervención rápida antes de que provoquen interrupciones.
Por ejemplo, GlobanteLa plataforma Navigate ha demostrado el poder de este enfoque. Mejoró la eficiencia de la resolución de problemas en un 25%, triplicó la velocidad de resolución de tickets de TI y redujo en dos días los tiempos de espera para la asignación de tickets. Estas mejoras también se tradujeron en un ahorro de costos del 20% al identificar las ineficiencias de manera temprana.
Los informes automatizados basados en inteligencia artificial van más allá de la simple emisión de alertas. Estos sistemas pueden predecir los problemas futuros del flujo de trabajo, lo que permite a las empresas tomar decisiones proactivas y asignar los recursos de manera más eficaz. En lugar de responder a los problemas una vez que se producen, las empresas pueden ajustar los flujos de trabajo en función de las previsiones de la IA sobre los posibles cuellos de botella.
ServiceNowLos agentes de IA destacan esta capacidad predictiva, lo que reduce en un 52% el tiempo necesario para gestionar casos complejos.
Sin embargo, el éxito del monitoreo en vivo depende en gran medida de la calidad y la integración de los datos. Los sistemas de IA requieren datos limpios, precisos y relevantes para ofrecer información significativa. Las mejores implementaciones combinan la minería de procesos, la ciencia de datos, la inteligencia artificial generativa y la automatización en una sola plataforma, lo que ofrece un nivel de visibilidad que las herramientas tradicionales simplemente no pueden lograr.
Este enfoque en tiempo real ha sido particularmente efectivo en la fabricación. Por ejemplo, una importante empresa de fabricación utilizó inteligencia artificial generativa para analizar los datos de la línea de producción, lo que redujo significativamente el tiempo de inactividad y mejoró la eficacia general del equipo (OEE). Al identificar los patrones en los datos en tiempo real, la empresa pudo abordar los cuellos de botella antes de que interrumpieran los cronogramas de producción.
Una vez que se identifican los cuellos de botella a través de las capacidades de detección e informes de la IA, el siguiente paso es abordarlos de frente mediante la IA generativa. Esto implica tres estrategias principales: automatizar las tareas repetitivas, realizar ajustes en el flujo de trabajo en tiempo real y medir los resultados para garantizar las mejoras continuas.
La IA generativa puede acelerar drásticamente los flujos de trabajo al hacerse cargo de tareas repetitivas que, a menudo, consumen tiempo y recursos sin aportar mucho valor estratégico.
Comience por identificar las tareas de su organización que consumen mucho tiempo y esfuerzo. Los candidatos más comunes para la automatización incluyen la entrada de datos, las consultas al servicio de atención al cliente, la creación de contenido y varios procesos administrativos. Por ejemplo:
La capacidad de los sistemas de IA para gestionar grandes volúmenes de tareas repetitivas de forma simultánea facilita a las empresas la ampliación de las operaciones.
El impacto en la productividad de los empleados es igualmente sorprendente. Los estudios muestran que la automatización de la IA puede aumentar la productividad hasta en un 66%, lo que permite a los equipos centrarse en trabajos de mayor valor. El servicio de atención al cliente, en particular, ha registrado mejoras significativas. Por ejemplo:
Más allá del servicio al cliente, las empresas también están automatizando otras funciones empresariales. Toma Unilever, que utiliza herramientas de inteligencia artificial para analizar los currículos y clasificar a los candidatos según sus calificaciones. Este enfoque reduce el tiempo de revisión manual y acorta los plazos de contratación, lo que permite a los equipos de recursos humanos centrarse en las entrevistas y las estrategias de talento.
Al eliminar las tareas repetitivas, la IA generativa puede llevar los flujos de trabajo un paso más allá al permitir ajustes en tiempo real.
Si bien la automatización gestiona las tareas repetitivas, la IA generativa destaca por su capacidad para adaptar los flujos de trabajo sobre la marcha, convirtiendo los procesos estáticos en sistemas dinámicos y con capacidad de respuesta.
Gestión predictiva del flujo de trabajo utiliza datos en tiempo real para pronosticar tendencias y realizar ajustes instantáneos. Por ejemplo, en los servicios financieros, la IA monitorea los mercados de forma continua, predice los movimientos bursátiles, detecta el fraude y proporciona evaluaciones de riesgo instantáneas, lo que permite a las empresas cambiar rápidamente.
Optimización dinámica de procesos conecta los sistemas entre departamentos, lo que garantiza un flujo de datos fluido. Las interfaces de lenguaje natural basadas en inteligencia artificial mejoran la comunicación, mientras que las puntuaciones de confianza ayudan a los usuarios a evaluar la fiabilidad de las recomendaciones. Por ejemplo, en el comercio electrónico, la IA generativa puede responder a datos en tiempo real (como el aumento de los pedidos o los contratiempos en la cadena de suministro) para ajustar los flujos de trabajo y reducir las ineficiencias.
Modelado de escenarios es otra herramienta poderosa. Al simular los posibles resultados, las empresas pueden prepararse para los cuellos de botella antes de que se produzcan. Este enfoque proactivo permite planificar las contingencias y agilizar las operaciones.
Para que los ajustes en tiempo real tengan éxito, los sistemas de IA deben integrarse sin problemas con la infraestructura existente. Establecer circuitos de retroalimentación (mediante las aportaciones de los usuarios, la supervisión del rendimiento y las actualizaciones iterativas) es fundamental para el éxito a largo plazo.
Estos ajustes en tiempo real sientan las bases para mejoras cuantificables en el flujo de trabajo.
La evaluación del impacto de la IA generativa ayuda a validar la inversión y a guiar las optimizaciones futuras. Los beneficios suelen dividirse en tres áreas principales: aumento de la eficiencia, ahorro de costos e incremento de la productividad.
Devoluciones financieras de la IA generativa son impresionantes. McKinsey estima que podría añadir 4,4 billones de dólares a las ganancias corporativas mundiales al año. Según IDC, las empresas obtienen una rentabilidad media de 3,50$ por cada 1$ invertido en IA. IBM informa que las empresas líderes logran un ROI del 13% en los proyectos de IA, más del doble del ROI promedio del 5,9%.
Mejoras en la eficiencia se ven en muchas funciones empresariales. Al automatizar las tareas rutinarias, las empresas pueden reducir el tiempo, la energía y los recursos que dedican a estas actividades. Las métricas como los márgenes y el costo por unidad son útiles para cuantificar estas ganancias.
A 2024 KPMG La encuesta reveló que el 78% de los líderes empresariales sénior esperan ver el ROI de la IA generativa para 2027. Sin embargo, Deloitte informa que el 41% de las empresas tienen dificultades para medir el impacto exacto de sus iniciativas de IA, lo que destaca la necesidad de contar con métricas claras desde el principio.
Métricas de productividad debe incluir medidas tanto cuantitativas como cualitativas. Definir indicadores clave de rendimiento claros que se alineen con los objetivos de la empresa, como la eficiencia, la productividad de los empleados y la innovación, ayuda a hacer un seguimiento del éxito.
«Estas herramientas harán que los empleados actuales sean más eficientes en sus trabajos. Lo que esperamos es un aumento de la productividad».
- Andrew Lo, director del Laboratorio de Ingeniería Financiera de la Escuela de Administración Sloan del MIT
Mejores prácticas de implementación incluyen empezar poco a poco con proyectos piloto y ampliarlos gradualmente. Por ejemplo, los entornos sandbox permiten a las empresas probar aplicaciones de IA generativa antes de su implementación completa. Realizar un seguimiento mensual de al menos una métrica clave puede ayudar a identificar áreas de mejora.
La medición debe tener en cuenta los beneficios tangibles e intangibles. Los informes y análisis continuos garantizan que los flujos de trabajo se mantengan optimizados, y la supervisión en vivo puede ayudar a ajustar los procesos.
Valor a largo plazo proviene de tratar la medición posterior al lanzamiento como una fase de aprendizaje continuo. Al analizar el rendimiento en el mundo real, las empresas pueden perfeccionar sus sistemas de inteligencia artificial y ajustar las métricas de éxito a lo largo del tiempo. Este enfoque ayuda a determinar qué es lo que se debe escalar, modificar o eliminar gradualmente en función de los resultados.
«Mi consejo y aliento es que analices la economía de la unidad, porque eso es lo que te permitirá ampliar la inversión».
- Asha Sharma, vicepresidenta corporativa y directora de la plataforma de IA de Microsoft
Optimice su flujo de trabajo y aborde las ineficiencias con prompts.ai, una oferta de plataforma Herramientas impulsadas por IA diseñado para simplificar las tareas y eliminar los cuellos de botella.
prompts.ai reúne más de 35 modelos de lenguaje de IA en una sola plataforma, lo que permite a las empresas acceder a diversas capacidades de IA sin tener que hacer malabares con varias suscripciones. Una característica destacada es Ahorradores de tiempo, que automatiza las tareas repetitivas en áreas críticas como ventas, marketing y operaciones. Mohamed Sakr, un entusiasta de la IA, destaca su impacto:
«Utiliza Time Savers para automatizar las funciones principales (ventas, marketing y operaciones), lo que aumenta la productividad y la generación de clientes potenciales».
La plataforma también admite flujos de trabajo multimodales y comparaciones de modelos en paralelo, lo que facilita la gestión del contenido y la elección de las mejores soluciones de IA para necesidades específicas. El Estudio de imagen genera rápidamente imágenes fotorrealistas, mientras que el creación de prototipos de boceto a imagen la herramienta procesa de manera eficiente varios tipos de contenido. Además, la capacidad de comparar modelos lingüísticos garantiza que las empresas seleccionen la IA adecuada para cada tarea, lo que impulsa tanto el crecimiento como la rentabilidad.
prompts.ai ofrece un modelo transparente de precios de pago por uso que rastrea el uso de los tokens, lo que ayuda a las empresas a evitar gastos excesivos. Con planes desde solo 29$ al mes para equipos pequeños y 99$ al mes para organizaciones más grandes, es una opción rentable. Los planes anuales incluyen incluso un descuento del 10%, y los usuarios pueden ahorrar hasta un 98% en comparación con los modelos de suscripción tradicionales.
La calificación promedio de los usuarios de la plataforma, de 4,8 sobre 5, subraya su sólida funcionalidad y valor. Al permitir flujos de trabajo interoperables con modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), prompts.ai simplifica las complejidades técnicas y reduce los costos de integración, lo que hace que la adopción de la IA sea más accesible. Además de reducir los costos, también ofrece soluciones personalizadas diseñadas específicamente para las empresas estadounidenses.
prompts.ai va un paso más allá al abordar las necesidades operativas y regulatorias únicas de las empresas estadounidenses. Con funciones como protección de datos cifrados y integración de bases de datos vectoriales para aplicaciones avanzadas de RAG (generación aumentada de recuperación), la plataforma garantiza el manejo seguro de los datos confidenciales. El Herramienta de sincronización en tiempo real de AI Labs permite a las empresas probar y refinar los flujos de trabajo de IA en un entorno controlado antes de la implementación a gran escala, lo que minimiza los riesgos y garantiza el cumplimiento de los estándares del sector.
Frank Buscemi, CEO y CCO, explica cómo prompts.ai ha rediseñado sus operaciones comerciales:
«En la actualidad, usa Prompts.ai para agilizar la creación de contenido, automatizar los flujos de trabajo estratégicos y liberar a su equipo para que pueda centrarse en una visión general, sin dejar de mantener su ventaja creativa».
La plataforma también se integra perfectamente en las configuraciones de TI existentes, ofreciendo soluciones personalizadas que aceleran las mejoras del flujo de trabajo y ofrecen resultados más rápidos para las empresas estadounidenses.
Una vez que se implementa la IA generativa para abordar los cuellos de botella del flujo de trabajo, el trabajo no termina ahí. La supervisión continua es clave para garantizar que esas mejoras se mantengan y que los nuevos desafíos se identifiquen pronto. Este proceso continuo se basa en estrategias de detección de IA anteriores y, con el tiempo, mejora los flujos de trabajo.
La IA generativa no solo mejora los flujos de trabajo, sino que transforma la forma en que se supervisan. Los sistemas automatizados ahora detectan los problemas en tiempo real y notifican inmediatamente a los miembros correctos del equipo.
Por ejemplo, las herramientas de análisis de trazas ofrecen información detallada sobre la duración de las tareas, los retrasos y el uso de los recursos. Este nivel de detalle a menudo revela patrones que la supervisión humana podría pasar por alto. De hecho, El 91% de las organizaciones informa de una mejor visibilidad a sus operaciones después de adoptar herramientas de automatización.
Los paneles de rendimiento son otro punto de inflexión. Realizan un seguimiento de métricas como los tiempos de procesamiento, las tasas de error y la utilización de los recursos, y envían alertas cada vez que algo se desvía de su curso. Pensemos en el caso de una empresa de software global: implementaron la inteligencia artificial para analizar la opinión de los usuarios que recibían los tickets de soporte. Los mensajes urgentes o negativos se marcan y se envían a los agentes superiores, mientras que las consultas estándar las gestionan los chatbots o el servicio de soporte básico. Esta configuración ha reducido significativamente los tiempos de respuesta y ha garantizado que los problemas críticos se aborden con prontitud.
La IA también agiliza las operaciones al categorizar las solicitudes, resumir la información y automatizar el procesamiento de documentos. ¿El resultado? Flujos de trabajo más rápidos y precisos con menos errores.
La diferencia entre los flujos de trabajo manuales y los impulsados por IA es sorprendente. Vamos a desglosarlo:
Los beneficios financieros son difíciles de ignorar. Las herramientas de automatización ofrecen un ROI promedio del 200% al 300% en el primer año. Además, El 92% de los líderes empresariales invierten activamente en la automatización de la IA para mejorar la productividad y la eficiencia.
Los ejemplos del mundo real aclaran aún más el caso. Un hospital introdujo un Sistema de programación de IA para gestionar los turnos del personal y las citas de los pacientes, reduciendo las tareas administrativas en un 40% y permitiendo que el personal se centre más en la atención de los pacientes sin aumentar los costos. Del mismo modo, un minorista en línea implementó un chatbot de inteligencia artificial que reducción a la mitad de los gastos de servicio al cliente manteniendo una tasa de satisfacción del 95% para las consultas rutinarias.
Un ejemplo destacado es un fabricante de automóviles que implementó Mantenimiento predictivo impulsado por IA, ahorrando 2 millones de dólares al año al evitar tiempos de inactividad no planificados de los equipos. Estos casos ilustran cómo los flujos de trabajo impulsados por la inteligencia artificial superan a los procesos manuales tanto en eficiencia como en ahorro de costos.
Los datos son convincentes: los empleados que utilizan herramientas de IA generativa ven un aumento de rendimiento de hasta un 40% en comparación con los que no lo hacen. A medida que la tecnología de IA evolucione y su adopción crezca, esta brecha no hará más que ampliarse, dejando claro que la IA no es solo una herramienta para hoy, sino que es una necesidad para mantener la competitividad en el futuro.
La IA generativa está remodelando la forma en que las empresas abordan los cuellos de botella, ofreciendo una forma más rápida y eficiente de resolver los desafíos operativos. Al automatizar las tareas repetitivas, las empresas han obtenido resultados impresionantes, como aumentar los ingresos hasta un 5% y reducir la duración de las tareas a la mitad, de 30 minutos a solo 15 minutos por tarea.
Tomemos, por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico que integró la IA generativa en su proceso de cumplimiento de pedidos. Los resultados fueron sorprendentes: la precisión de los pedidos se disparó hasta el 95%, los tiempos de procesamiento se redujeron de 30 a 15 minutos por pedido y la satisfacción de los clientes pasó del 70 al 90%. No se trata solo de cambios graduales, sino que representan un cambio en la forma en que las empresas operan día a día.
Sin embargo, mantener estos logros requiere una vigilancia constante. Los sistemas de inteligencia artificial son excepcionales a la hora de identificar patrones y anomalías que podrían pasar desapercibidos para la observación humana. La supervisión regular garantiza que problemas como las desviaciones de los modelos, los sesgos o las caídas del rendimiento se detecten y aborden antes de que interrumpan las operaciones.
Plataformas como prompts.ai hacen que la adopción de la IA sea más accesible para las empresas estadounidenses. Sus herramientas incluyen la colaboración en tiempo real, los informes automatizados y los flujos de trabajo de inteligencia artificial multimodales, lo que simplifica el proceso de implementación. Además, su modelo de pago por uso con seguimiento de tokens ayuda a las empresas a gestionar los costes y, al mismo tiempo, a ampliar las operaciones, lo que facilita la integración de la IA en varios flujos de trabajo.
Para las empresas que buscan liberarse de los cuellos de botella del flujo de trabajo, la administración basada en la IA ofrece un camino claro hacia adelante. Estas herramientas no solo mejoran la velocidad y la eficiencia, sino que también proporcionan una ventaja significativa con respecto a los procesos manuales. Las empresas que adoptan la IA generativa se están posicionando para mantenerse a la vanguardia en un panorama cada vez más competitivo.
Para mantener estas mejoras por buen camino, las empresas deben centrarse en identificar los cuellos de botella e implementar Soluciones impulsadas por IA, y supervisando y perfeccionando continuamente sus sistemas. Con el enfoque y las herramientas adecuados, las ganancias de eficiencia que posibilita la IA generativa están al alcance de la mano.
La IA generativa mejora los flujos de trabajo al analizar los datos para descubrir áreas problemáticas como tareas repetitivas, retrasos o errores. Mediante el uso de algoritmos avanzados, controla los procesos en tiempo real, identifica las ineficiencias y ofrece soluciones prácticas.
Al hacerse cargo de las tareas rutinarias, simplificar los procesos de aprobación y proporcionar información respaldada por datos, la IA generativa reduce el trabajo manual y acelera la toma de decisiones. ¿El resultado? Operaciones más fluidas, tiempos de entrega más rápidos y un aumento notable de la productividad en toda la empresa.
La IA generativa está remodelando la forma en que operan las industrias, optimizando los procesos y creando nuevas eficiencias. En cuidado de la salud, se utiliza para tareas como analizar conjuntos de datos complejos y mejorar las estrategias de atención de los pacientes. ¿En financiar, ayuda a evaluar los riesgos y a identificar las actividades fraudulentas. Los minoristas y las empresas de logística también están aprovechando su potencial para simplificar la gestión de la cadena de suministro y mejorar la experiencia de los clientes.
Grandes nombres como McDonald's y Uber han adoptado la IA generativa para hacer que sus flujos de trabajo sean más eficientes. Al automatizar las tareas rutinarias y aumentar la productividad de los empleados, estas empresas demuestran cómo la IA generativa puede ahorrar tiempo, abordar desafíos complejos y ofrecer un valor medible en diversas operaciones empresariales.
Para incorporar la IA generativa a sus operaciones empresariales de forma eficaz, comience por establecer objetivos claros y elaborar una estrategia adaptada a sus necesidades específicas. Involucre a las partes interesadas clave desde el principio para garantizar la alineación y seleccione herramientas de IA que se integren sin problemas con sus sistemas actuales. Es aconsejable comenzar con proyectos piloto más pequeños para probarlos retorno de la inversión (ROI) y evalúe qué tan bien se amplía la tecnología.
Los datos accesibles y de alta calidad son la columna vertebral de una implementación exitosa de la IA, así que asegúrese de que sus datos estén bien organizados y listos para su uso. Proporcione a su equipo la formación que necesita para sentirse seguro al utilizar estas herramientas. Vigile de cerca el rendimiento de la IA, revise periódicamente la calidad de los datos y perfeccione los flujos de trabajo en función de la información que proporciona la IA. Este enfoque gradual no solo aumenta la eficiencia, sino que también garantiza que la tecnología brinde beneficios duraderos.
