Pay As You GoPrueba gratuita de 7 días; no se requiere tarjeta de crédito
Los flujos de trabajo de IA están transformando las operaciones empresariales, pero escalarlos de manera efectiva sigue siendo un desafío para la mayoría de las organizaciones. Dado que el 78% de las empresas utilizan la IA en al menos una función, solo el 26% logra escalar su valor con éxito. Entre las cuestiones clave se incluyen expansión de herramientas, una gobernanza débil y costos ocultos. Abordarlos requiere plataformas unificadas, una orquestación sólida y tiempo real administración de costos.
Prompts.ai ofrece una solución al centralizar más de 35 modelos de IA en una sola plataforma, lo que reduce los costos hasta en un 98% y garantiza el cumplimiento y la eficiencia. Características como orquestación multimodelo, la integración que prioriza las API y las herramientas FinOps crean escalar los flujos de trabajo de IA alcanzable para las empresas.
Para seguir siendo competitivas en 2025, las empresas deben adoptar flujos de trabajo de IA escalables que se integren a la perfección, mantengan una gobernanza estricta y ofrezcan un valor medible.
La creación de flujos de trabajo de IA eficientes y escalables requiere prestar atención a varios elementos técnicos y operativos clave. Estos factores determinan si los flujos de trabajo pueden ofrecer resultados consistentes y, al mismo tiempo, mantener los costos bajo control y garantizar la confiabilidad.
Orquestación multimodelo cambia el enfoque de las interacciones individuales de la IA a la coordinación de múltiples modelos especializados para gestionar tareas complejas. Al dividir los desafíos en partes más pequeñas y manejables, cada modelo puede aportar su experiencia específica para producir mejores resultados.
Las estrategias de orquestación varían según el flujo de trabajo. Orquestación secuencial es ideal para procesos en los que cada paso se basa en el anterior. Por ejemplo, en agosto de 2025, el sistema de gestión documental de un bufete de abogados utilizó la orquestación secuencial al encadenar a cuatro agentes especializados: un agente de selección de plantillas, un agente de personalización de cláusulas, un agente de cumplimiento normativo y un agente de evaluación de riesgos. Cada agente refinó los resultados de la etapa anterior, lo que dio como resultado contratos muy refinados.
Por otro lado, orquestación simultánea permite que varios modelos procesen los mismos datos simultáneamente, lo que ofrece información diversa. En julio de 2025, una empresa de servicios financieros aplicó este método al análisis bursátil, utilizando cuatro agentes (centrados en el análisis fundamental, el análisis técnico, el análisis de la confianza y los factores ESG), todos trabajando con el mismo símbolo bursátil. Este enfoque proporcionó una visión integral para tomar decisiones de inversión rápidas.
Los flujos de trabajo más avanzados utilizan orquestación de chat grupal, donde los agentes de IA colaboran en debates en tiempo real. Por ejemplo, en julio de 2025, un departamento de parques y recreación de la ciudad empleó este método para evaluar las nuevas propuestas de parques. Los agentes especializados debatieron sobre varios escenarios de impacto en la comunidad, mientras que un participante humano aportó sus puntos de vista y respondió a las solicitudes de información.
«La orquestación de la IA consiste fundamentalmente en empoderar a las organizaciones para que aborden desafíos que ningún sistema de IA podría manejar por sí solo. Al coordinar a varios agentes de IA con acceso a diversas herramientas y fuentes de datos, posibilitamos flujos de trabajo sofisticados de planificación y ejecución que pueden adaptarse en tiempo real». - Jeff Monnette, director sénior de gestión de entregas de EPAM
Sin embargo, los sistemas multimodelo presentan desafíos únicos, particularmente debido a salidas de IA no deterministas. A diferencia del software tradicional, en el que las entradas idénticas producen resultados idénticos, los modelos de IA pueden producir respuestas variadas pero válidas a la misma solicitud. Las organizaciones deben implementar marcos de validación para garantizar que los productos cumplan con los estándares aceptables, en lugar de esperar coincidencias exactas.
Estos métodos de orquestación sientan las bases para abordar la integración y la interoperabilidad, que son esenciales para un rendimiento perfecto.
Los flujos de trabajo de IA eficaces requieren algo más que organizar modelos: exigen una integración fluida con los sistemas existentes. La interoperabilidad conecta diversas herramientas y fuentes de datos, lo que permite operaciones cohesivas. Dado que las empresas suelen depender de un promedio de 110 plataformas SaaS, crear flujos de trabajo unificados puede resultar abrumador.
La falta de interoperabilidad puede provocar varios problemas, entre los que se incluyen discordancias en el formato de datos, conflictos de versiones entre herramientas de IA y vulnerabilidades de seguridad cuando los datos pasan por sistemas desconectados sin supervisión centralizada. La integración profunda garantiza que los flujos de trabajo sean consistentes, eficientes y escalables en lugar de fragmentados.
«El verdadero valor de la IA para los profesionales del marketing no reside en utilizarla de forma esporádica para redactar una entrada de blog o crear un título de anuncio ingenioso. El valor se obtiene cuando la IA está profundamente integrada en los flujos de trabajo, lo que acelera la ejecución, reduce el trabajo manual y proporciona información basada en datos en el punto exacto en que se necesita». - MarTechBot
Para lograr esto, las organizaciones deben adoptar Estrategias que dan prioridad a las API y elija plataformas que puedan integrarse sin problemas en sus conjuntos de tecnología existentes. El mapeo de los flujos de trabajo actuales puede ayudar a identificar las áreas en las que la IA puede reemplazar las tareas repetitivas o mejorar la toma de decisiones basada en datos. Comenzar con proyectos piloto en áreas menos críticas permite a los equipos probar estas integraciones sin poner en riesgo las funciones empresariales principales.
La creciente escasez de científicos de datos (que se prevé que alcance los 250 000 en EE. UU. en 2025) hace que la interoperabilidad sea aún más crítica. Las plataformas de IA que son accesibles para usuarios sin conocimientos técnicos pueden reducir la dependencia de expertos especializados, lo que garantiza un funcionamiento más fluido y una adopción más amplia.
La orquestación e integración eficientes deben combinarse con una supervisión financiera en tiempo real para garantizar la escalabilidad. A medida que los flujos de trabajo de IA se expanden en las organizaciones seguimiento y optimización de los costos en tiempo real se convierte en algo esencial. Se espera que el mercado de automatización de la fuerza laboral, valorado en 16.410 millones de dólares en 2021, se duplique con creces de aquí a 2030, lo que pone de relieve la importancia de la gestión de costes en la automatización.
FinOps para IA difiere de la administración de costos de TI tradicional. Al combinar la orquestación y la integración avanzadas, las organizaciones obtienen visibilidad sobre cómo factores como el uso, la selección de modelos y la complejidad inmediata afectan a los costos. Los equipos exitosos utilizan análisis de uso vincular el gasto en IA directamente con los resultados empresariales, lo que permite una asignación de recursos más inteligente.
«Los sistemas de IA que no se escalan pueden provocar retrasos, tiempos de inactividad y un aumento de los costos de mantenimiento. Un marco de IA escalable se ajusta dinámicamente a la demanda, lo que garantiza un funcionamiento fluido sin un consumo excesivo de recursos». - Tredence
La administración centralizada de costos es crucial cuando se trata de múltiples plataformas y modelos de IA. Sin una supervisión unificada, los equipos pueden elegir inadvertidamente modelos caros para tareas sencillas o no optimizar las indicaciones para lograr una mayor rentabilidad. Monitorización en tiempo real ayuda a las organizaciones a establecer límites de gastos, realizar un seguimiento del uso por departamento o proyecto y asignar automáticamente las tareas a modelos rentables que cumplan con los estándares de calidad.
Las estrategias de costes más eficaces se combinan selección automática de modelos basado en la complejidad de las tareas con controles de gobierno para evitar operaciones no autorizadas o excesivamente costosas. Esto garantiza que los flujos de trabajo de la IA sigan siendo sostenibles desde el punto de vista financiero y, al mismo tiempo, mantengan altos niveles de rendimiento para el éxito empresarial.
Para abordar los desafíos de administrar los flujos de trabajo de la IA de manera efectiva, un La plataforma de alto rendimiento debe integrar la administración, la automatización y el cumplimiento en una única solución. Las plataformas de IA empresariales deben ir más allá de simplemente proporcionar acceso a los modelos: deben ofrecer herramientas que permitan operaciones escalables y eficientes. Dado que el 65% de las empresas ya utilizan la IA en la producción y se prevé que los flujos de trabajo impulsados por la IA pasen del 3% al 25% de los procesos empresariales a finales de 2025, seleccionar las funciones de plataforma adecuadas es esencial para lograr el éxito a largo plazo.
Una interfaz unificada sirve como eje central para todas las actividades de IA, lo que elimina las ineficiencias causadas por la combinación de varias herramientas desconectadas. Cuando los equipos cambian constantemente de una aplicación a otra, la productividad se ve afectada y se acumulan ineficiencias en toda la organización.
Las mejores plataformas admiten varios modelos dentro de un entorno seguro, lo que brinda a los desarrolladores acceso a opciones líderes como GPT-4, Claude 3, Gemini, LLama 3, Code Llama, Mixtral 8x7B y Zephyr. Esta flexibilidad permite a los equipos elegir el mejor modelo para cada tarea sin tener que depender de un solo proveedor. Un registro de modelos centralizado mejora aún más la supervisión mediante el seguimiento de las versiones y el rendimiento.
«Los modelos de aprendizaje profundo son el núcleo de cualquier aplicación de IA. La IA empresarial requiere una mayor reutilización del modelo de IA entre tareas, en lugar de entrenar un modelo desde cero cada vez que aparece un nuevo problema o conjunto de datos». - AWS
Las características clave de la IA en estas plataformas incluyen grandes ventanas de contexto (más de 100 000 fichas), memoria persistente, razonamiento en varios pasos, resumen, extracción de datos, clasificación y consultas en lenguaje natural. Estas capacidades, impulsadas por el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial, permiten a las plataformas procesar datos, analizar patrones y tomar decisiones inteligentes en tiempo real.
Por ejemplo, en septiembre de 2025, Adobe colaboró con ServiceNow transformar el apoyo a los empleados mediante integrar la IA, los datos y los flujos de trabajo en toda la empresa utilizando ServiceNow Agentes de IA. Este enfoque unificado agiliza las operaciones y sienta las bases para una mayor automatización, como se ve en las plantillas de flujo de trabajo.
Las plantillas prediseñadas simplifican la configuración y garantizan la coherencia de los flujos de trabajo. Plataformas como Workato y Automation Anywhere las denominan «recetas» o «soluciones agenciales», ya que proporcionan marcos personalizables que evitan que los equipos comiencen desde cero.
Las plataformas modernas suelen incluir herramientas de arrastrar y soltar, sin código, que permiten a los usuarios no técnicos y, al mismo tiempo, mantienen capacidades avanzadas para los desarrolladores. Una característica destacada es la creación de flujos de trabajo mediante RAG (Retrieval Augmented Generation), que permite a los usuarios crear canales que introduzcan datos personalizados en bases de datos vectoriales. Esto permite a los LLM responder a las preguntas utilizando el conocimiento interno de la empresa sin requerir una profunda experiencia técnica.
Las herramientas de automatización van más allá de las simples tareas de generación y admiten la lógica condicional, la bifurcación, el manejo de excepciones y los activadores secuenciales en varios sistemas. Los editores de lógica visual hacen que estos flujos de trabajo avanzados sean accesibles para los usuarios empresariales, a la vez que conservan la potencia necesaria para las operaciones a gran escala. Funciones como los flujos de trabajo de los agentes, las tareas programadas, la reescritura de datos y los flujos de aprobación garantizan que las plataformas puedan gestionar las tareas críticas de forma eficiente.
Por ejemplo, Omega Healthcare apalancada UiPath, Document Understanding en 2025 para ahorrar miles de horas de trabajo cada mes. Al utilizar el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de escritura a mano y la comprensión de documentos extensos, lograron altos niveles de precisión.
Si bien las plantillas mejoran la eficiencia, una gobernanza sólida garantiza que estos flujos de trabajo sigan siendo seguros y confiables.
Las plataformas de nivel empresarial dan prioridad a la seguridad con un cifrado sólido, una autenticación de varios niveles y protocolos de autorización estrictos. Dado que los problemas de seguridad disuaden al 33,5% de las organizaciones de adoptar la IA, estas medidas son esenciales para el uso empresarial.
Las herramientas de gobierno incluyen controles de permisos, registros de auditoría, acceso basado en roles (RBAC) y análisis de uso, que proporcionan visibilidad sobre quién crea y administra los flujos de trabajo. Estas capacidades ayudan a garantizar la rendición de cuentas, algo crucial, ya que el 85% de los ejecutivos declaran estar estresados por el aumento de las demandas de toma de decisiones.
El cumplimiento de estándares como SOC 2 tipo II, GDPR e HIPAA es un requisito básico. Las plataformas suelen ofrecer opciones flexibles de residencia de datos, como entornos locales, de nube privada o híbridos, para abordar las preocupaciones relacionadas con el manejo de la información confidencial. El registro y la supervisión detallados mejoran aún más la seguridad al rastrear el acceso a los datos, el uso de los modelos y las métricas de rendimiento, lo que ayuda a identificar y abordar las anomalías antes de que se agraven.
Por ejemplo, el asistente «Erica for Employees» de Bank of America reducción de las llamadas al servicio de asistencia de TI hasta en un 50% en 2025, respetando al mismo tiempo las estrictas normas de gobernanza del sector financiero. Del mismo modo, Cedars-Sinai introdujo un asistente de inteligencia artificial para gestionar la documentación de enfermería, lo que liberó tiempo para la atención de los pacientes y, al mismo tiempo, mantuvo el cumplimiento de la HIPAA.
La gobernanza centralizada conecta los datos de toda la organización con los LLM, lo que garantiza el cumplimiento y el acceso a información precisa y actualizada. Este enfoque aborda problemas como la alucinación de la LLM y la pérdida de datos, que pueden comprometer la confiabilidad de la IA.
Las plataformas más eficaces combinan los controles de gobierno con los permisos de uso basados en funciones, el acceso a las bibliotecas de información rápida y la visibilidad de los registros de consultas y las métricas de adopción. Estas funciones crean barreras que permiten a los equipos trabajar de manera eficiente sin salirse de los límites aprobados.
La creación de flujos de trabajo de IA eficientes va más allá de la simple conexión de sistemas: se trata de hacerlo de forma escalable, segura y optimizada. Muchas organizaciones ya dependen de múltiples herramientas de integración, y algunas utilizan al menos cuatro plataformas diferentes. El desafío radica en hacer que estas conexiones funcionen sin esfuerzo y, al mismo tiempo, mantener altos estándares de seguridad y gobierno.
Tratar la integración como una estrategia central, y no como una idea de último momento, puede generar enormes beneficios. Las organizaciones que dan prioridad a la integración pueden reducir el tiempo dedicado a las pruebas y la documentación entre un 50 y un 70%. Estas estrategias sientan las bases para una orquestación de la IA segura y con capacidad de respuesta, que se explorará más a fondo.
Un enfoque centrado en las API redefine la forma en que las empresas crean flujos de trabajo de IA. Al diseñar las API como productos esenciales, no como funciones secundarias, las organizaciones pueden lograr la flexibilidad y la interoperabilidad necesarias para los sistemas de IA modernos. Esto es especialmente importante a medida que la IA se convierte en un consumidor dominante de API.
Considera Amazones la transformación que prioriza la API. En 2002, Jeff Bezos ordenó que todos los equipos expusieran sus datos y funciones a través de interfaces de servicio a las que se pudiera acceder interna y externamente. Esta estrategia cambió Amazon de vendedor de libros en línea a líder en computación en nube al permitir que los equipos colaboren en servicios accesibles y compartidos.
Las API diseñadas para los flujos de trabajo de IA se centran en la velocidad y la eficiencia. Utilizan formatos de datos compactos, contienen memoria de sesión para contextualizar y permiten la recuperación precisa de datos en una sola llamada.
«Al diseñar las API teniendo en cuenta la integración de la IA, las organizaciones pueden reducir la complejidad del desarrollo, mejorar la confiabilidad del sistema y acelerar el tiempo de comercialización de las soluciones impulsadas por la IA». - Boomi
Integración basada en conectores complementa las estrategias centradas en las API al ofrecer conexiones prediseñadas entre los sistemas empresariales más populares. Por ejemplo, Workato proporciona conectores que automatizan tareas como la sincronización de las oportunidades de Salesforce en las que ha ganado de forma cerrada con NetSuite para actualizar el estado de los clientes prácticamente en tiempo real.
Esta arquitectura componible permite a las empresas integrar herramientas como Contentoso para la gestión de contenido, Twilio para la comunicación, Rayas para pagos, y Reacciona para el desarrollo de front-end. Juntos, crean las mejores soluciones personalizadas de su clase sin la necesidad de una codificación personalizada excesiva.
Para implementar estas estrategias de manera efectiva, las organizaciones deben:
Más allá de las API, la orquestación impulsada por eventos y basada en agentes lleva la integración del flujo de trabajo al siguiente nivel al permitir una capacidad de respuesta en tiempo real. La orquestación basada en eventos reemplaza los flujos de trabajo programados tradicionales por una automatización que reacciona instantáneamente a los eventos empresariales. Este enfoque se integra con plataformas como SOAR (orquestación, automatización y respuesta de la seguridad) y SIEM (gestión de eventos e información de seguridad), lo que permite que los flujos de trabajo de la IA actúen sobre los datos a medida que llegan.
Los sistemas basados en eventos sobresalen en escenarios en los que la velocidad y el contexto son fundamentales. A diferencia del procesamiento por lotes, responden inmediatamente a los factores desencadenantes, ya sea una consulta de un cliente, una alerta de seguridad o una actualización del inventario, lo que garantiza una acción en tiempo real.
La orquestación basada en agentes va un paso más allá al implementar agentes de IA que pueden planificar y ejecutar tareas de forma autónoma. Estos agentes acceden a múltiples herramientas empresariales a través de las API y toman decisiones en función del contexto y los objetivos predefinidos. Sin embargo, este nivel de autonomía presenta desafíos, como la gestión de las credenciales, la prevención de los movimientos laterales y el mantenimiento de los registros de auditoría. Cabe destacar que el 70% de las organizaciones de Asia y el Pacífico esperan que la IA basada en agentes altere los modelos empresariales en los próximos 18 meses.
Entre los ejemplos de orquestación basada en agentes se incluyen:
«Las herramientas de seguridad de IA suelen ser más eficaces cuando se integran con la infraestructura de seguridad existente de una organización». - IBM
Las mejores prácticas para la orquestación basada en eventos incluyen:
La modularidad de estos sistemas permite realizar actualizaciones o cambios sin interrumpir todo el flujo de trabajo, lo que garantiza la adaptabilidad a largo plazo.
Garantizar una integración segura es crucial, ya que los flujos de trabajo de IA se conectan cada vez más a múltiples sistemas, incluidos ERP, CRM, bases de datos y API de terceros. Esta conectividad ampliada también aumenta la superficie de ataque: Forbes informó de un aumento del 690% en los incidentes de seguridad relacionados con la IA entre 2017 y 2023.
Un enfoque de seguridad por capas es esencial. Esto incluye la implementación de la autenticación y la autorización en cada interfaz, guiándose por los principios de Zero Trust. La verificación continua con tokens de corta duración y actualizaciones de permisos en tiempo real ayudan a minimizar el riesgo.
La gestión de identidades y accesos (IAM) desempeña un papel fundamental. Las organizaciones deben:
La inyección de credenciales mediante mallas de servicios o pasarelas de API (en las que los agentes no conservan las credenciales) es otra práctica recomendada.
MagoLa solución AI Security Posture Management (AI-SPM) muestra una integración efectiva. Ofrece una visibilidad completa y una evaluación de riesgos en todos los entornos de nube. Por ejemplo, Genpact usado Mago para lograr una visibilidad del 100% de las vulnerabilidades de LLM y reducir el tiempo de remediación de las vulnerabilidades de día cero a solo 7 días. Este nivel de seguridad proactiva es fundamental, ya que las credenciales filtradas pueden explotarse en cuestión de horas, ya que Mago documentado en su retrospectiva de ataques a la nube.
Las medidas de seguridad adicionales incluyen:
La gobernanza de la seguridad de las API es igualmente importante. Las organizaciones deben centrarse en la autenticación con OAuth 2.0, la validación de entradas/salidas, la limitación de velocidad y el registro a través de las pasarelas de API. Dado que el 92% de las organizaciones encuestadas denuncian incidentes de seguridad relacionados con las API, estos pasos no son negociables para una estrategia de integración sólida.
Una vez que haya integrado de forma segura sus flujos de trabajo de IA, el siguiente paso es garantizar que funcionen sin problemas y de forma rentable. Los flujos de trabajo de IA no fallan como el software tradicional, sino que se degradan sutilmente. Es posible que notes que las respuestas son más lentas, que se utilizan más recursos o que se reduce la precisión, problemas que a menudo no generan alertas claras. Por eso, la optimización y la supervisión del rendimiento son esenciales para mantener la eficiencia y administrar los costos.
La evaluación comparativa de los flujos de trabajo de la IA implica algo más que comprobar el tiempo de actividad. Requiere medir los aspectos únicos de los sistemas de IA, como su comportamiento probabilístico y su demanda de recursos. Por ejemplo, ML a RF, presentado en 2018, se ha convertido en el estándar para evaluar el entrenamiento y la inferencia del aprendizaje automático en varias plataformas de hardware.
Un ejemplo notable del éxito de la evaluación comparativa es el ImageNet Desafío de reconocimiento visual a gran escala. Entre 2010 y 2015, las tasas de error se redujeron drásticamente: del 25,8% a solo el 3,57% con la introducción de ResNet. Estas mejoras fueron posibles porque los investigadores sabían con precisión qué medir y cómo medirlo de manera consistente.
La evaluación comparativa moderna se centra en varias métricas críticas que afectan directamente a los resultados empresariales:
Para modelos lingüísticos grandes (LLM), métricas adicionales como Tiempo hasta el primer token (TTFT) y Latencia entre tokens (ITL) son esenciales, ya que afectan directamente a la experiencia del usuario y a los costos operativos.
Las mejoras de rendimiento suelen provenir de estrategias como la inferencia por lotes para tareas de gran volumen, el almacenamiento en caché de las predicciones a las que se accede con frecuencia y la distribución de las cargas de trabajo entre varios nodos para evitar cuellos de botella. La computación periférica también puede reducir la latencia al procesar los datos más cerca de donde se generan.
La verdadera clave de la evaluación comparativa es equilibrar todas estas métricas. Mejorar un área, como la velocidad, no debería ir en detrimento de la precisión o la escalabilidad. Este enfoque holístico ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes sobre la asignación de recursos y el diseño del sistema.
Los flujos de trabajo de la IA no fallan de manera obvia, por lo que las herramientas de monitoreo tradicionales suelen ser insuficientes. En cambio, las organizaciones están adoptando sistemas de observabilidad nativos de la IA que supervisan las indicaciones, las decisiones, las llamadas a las herramientas y los resultados como señales principales. Estas canalizaciones proporcionan información en tiempo real sobre el comportamiento de la IA, lo que ayuda a los equipos a detectar los problemas antes de que se agraven.
Las organizaciones que utilizan sistemas de monitoreo avanzados han informado de un aumento del 28% en las tasas de detección de defectos y una reducción del 25% en los tiempos de resolución de incidentes. Por ejemplo, ALARIDO usos Data Dogde LLM Observability para garantizar servicios ininterrumpidos e impulsados por la IA las 24 horas del día.
Las señales clave que se deben monitorear incluyen:
Telemetría abierta se ha convertido en un estándar popular para recopilar registros, métricas y rastreos en los marcos de IA, lo que garantiza una recopilación y portabilidad de datos consistentes. Herramientas como MontecarloLa plataforma de observabilidad ha ayudado a las empresas a reducir el tiempo de inactividad de los datos hasta en un 80% y a reducir los costos de ingeniería de datos hasta en un 50%.
El análisis automatizado de la causa raíz también está ganando terreno. Los copilotos de IA pueden rastrear las cadenas de errores entre los agentes y las dependencias, identificar las causas y sugerir soluciones en tiempo real. Esto reduce el tiempo necesario para identificar y resolver los problemas, lo que permite que las operaciones funcionen sin problemas.
Administrar los costos es tan importante como mantener el rendimiento. Sin los controles adecuados, los gastos de IA pueden dispararse. Por ejemplo, IA abierta según se informa, gastó entre 80 y 100 millones de dólares para entrenar al GPT-4, y algunas estimaciones llegan a 540 millones de dólares si se incluyen los costos de infraestructura. Si bien la mayoría de las organizaciones no se enfrentarán a costos de esta magnitud, la lección es clara: el gasto en inteligencia artificial requiere una supervisión activa.
«No estoy sugiriendo que los equipos de desarrollo comiencen a optimizar sus aplicaciones de IA ahora mismo. Pero estoy sugiriendo que se enfrenten a la pesadilla de costes que suele seguir a los períodos de alta innovación». — Erik Peterson, cofundador y director de tecnología de CloudZero
Hay varias formas de gestionar los costes de la IA de forma eficaz:
La conmutación de hardware también puede generar ahorros. Por ejemplo, Google ejecuta sus cargas de trabajo de inteligencia artificial en GPU en lugar de alquilarlas, lo que podría ahorrar miles de millones al año.
Ampliar las operaciones de IA en una organización y, al mismo tiempo, mantener la coherencia, el cumplimiento y la rentabilidad no es tarea fácil. Con casi El 80% de los proyectos de IA no avanzan más allá de la prueba de concepto, el éxito depende de la capacidad de las organizaciones para estandarizar los procesos, capacitar a sus equipos y automatizar la gobernanza. Convertir las ventajas aisladas de la IA en capacidades que abarquen toda la empresa requiere un enfoque deliberado que combine estructura, formación y automatización.
Para escalar la IA de manera efectiva, las organizaciones deben alejarse de los enfoques fragmentados y establecer flujos de trabajo estandarizados. Esto garantiza que la IA se convierta en un activo empresarial confiable, que ofrezca resultados consistentes en todos los departamentos.
Las plataformas basadas en la nube desempeñan un papel clave en este proceso, ya que ofrecen a los científicos de datos las herramientas para experimentar, desarrollar y escalar modelos de IA, al tiempo que se adhieren a prácticas consistentes. El desafío radica en diseñar flujos de trabajo que equilibren la flexibilidad para diversos casos de uso con la estructura necesaria para mantener la calidad y el cumplimiento.
Toma Tesla, por ejemplo. Para marzo de 2025, la empresa había perfeccionado sus modelos de IA autónomos utilizando el aprendizaje de la flota y datos agregados del mundo real. TeslaEl enfoque estandarizado de gestión de datos de millones de vehículos garantiza mejoras continuas tanto en la seguridad como en el rendimiento.
Amazon ofrece otro ejemplo. En todas sus unidades de negocio, la empresa confía en flujos de trabajo de inteligencia artificial estandarizados para optimizar la logística, mejorar las cadenas de suministro y mejorar la experiencia de los clientes. Estos flujos de trabajo impulsan todo, desde las recomendaciones de productos hasta la previsión de la demanda y la automatización de almacenes. Los resultados lo dicen todo: una empresa de logística que utilizó la previsión de la demanda basada en inteligencia artificial redujo el desperdicio de inventario en un 25%, mientras que una plataforma de comercio electrónico que utilizaba recomendaciones basadas en inteligencia artificial impulsó las ventas en 30%.
Una vez que los flujos de trabajo estén estandarizados, el siguiente paso es dotar a los equipos de las habilidades necesarias para gestionarlos de forma eficaz.
La alfabetización en IA no es solo una buena práctica, sino que se está convirtiendo en un requisito reglamentario. La Ley de IA de la UE, que entró en vigor el 2 de febrero de 2025, exige que las organizaciones garanticen:
«Los proveedores y los desplegadores de sistemas de IA tomarán medidas para garantizar, en la mejor medida posible, un nivel suficiente de conocimientos sobre IA de su personal y de otras personas que se ocupen de la operación y el uso de los sistemas de IA en su nombre...»
Los programas de formación eficaces deben abordar tanto las habilidades técnicas como las prácticas de IA responsables, adaptadas a las necesidades de los diferentes roles. Establecer un Centro de excelencia de IA (AI CoE) puede centralizar la experiencia, brindar orientación y compartir las mejores prácticas.
Instituto Oncológico Dana Farber ofrece un gran ejemplo de entrenamiento de IA por fases. Durante seis meses, en 2025, introdujeron el GPT-4 en 12 000 empleados, comenzando con un pequeño grupo de usuarios avanzados. Al perfeccionar los materiales de capacitación en función de los comentarios iniciales, ampliaron el programa de manera efectiva.
Las certificaciones también desempeñan un papel vital en la creación de experiencia. El Instituto de Inteligencia Artificial de los Estados Unidos (USAII®) proporciona certificaciones que los profesionales consideran altamente beneficiosas. Como desarrollador de software de AI/ML de Laboratorio Nacional de Oak Ridge póngalo:
«El CAIE™ me ha proporcionado los conocimientos profesionales y las habilidades prácticas de inteligencia artificial para contribuir de manera eficaz en varios flujos de trabajo».
Los beneficios van más allá del crecimiento individual. Las empresas que invierten en el aprendizaje continuo son Un 92% más de probabilidades de retener a los empleados, y se espera que la demanda de habilidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático crezca en 71% en los próximos cinco años.
Los programas de formación deben utilizar diversos métodos: aprendizaje electrónico, talleres, tutoriales en vídeo y simulaciones prácticas. Por ejemplo, Assicurazioni Generali S.p.A. se asoció con universidades para crear una «nueva escuela de roles», que se centra en las funciones especializadas en IA como parte de sus iniciativas de mejora de las capacidades.
Al contar con la formación adecuada, los equipos pueden soportar mejor los sistemas de cumplimiento automatizados, que son fundamentales para ampliar las operaciones de IA.
A medida que se expanden los flujos de trabajo de IA, Del 3% al 25% de los procesos empresariales para finales de 2025; los procesos de cumplimiento deben ampliarse a la par que ellos. Los sistemas automatizados son esenciales para mantener la gobernanza sin sofocar la innovación.
Los motores de flujo de trabajo escalables pueden aplicar políticas a lo largo del ciclo de vida de la IA. Estos sistemas rastrean automáticamente los modelos, conjuntos de datos y proveedores de IA, creando inventarios completos que garantizan la trazabilidad y la visibilidad.
Un banco multinacional implementó un sistema de este tipo en 2025, integrando herramientas de cumplimiento impulsadas por IA con sus sistemas bancarios principales. Al analizar los registros de transacciones y los datos de riesgo de terceros, el sistema detectó las transacciones inusuales mediante un aprendizaje automático especializado en infracciones históricas. En solo seis meses, los tiempos de los ciclos de auditoría se redujeron 40%, y los falsos positivos se redujeron en 30%.
Los proveedores de atención médica se enfrentan a requisitos de cumplimiento particularmente estrictos, pero la automatización les ayuda a mantenerse a la vanguardia. En 2025, una organización sanitaria implementó una herramienta de auditoría basada en la inteligencia artificial para supervisar los registros de acceso y las transferencias de datos a fin de garantizar el cumplimiento de la HIPAA. Mediante el procesamiento del lenguaje natural, el sistema detectó irregularidades en datos no estructurados, como los correos electrónicos. Durante un año, la organización redujo los tiempos de respuesta ante posibles infracciones al 50% y mejoró la precisión de los informes de cumplimiento mediante 35%.
«Con OneTrust, nuestro consejo de gobierno de la IA cuenta con un proceso impulsado por la tecnología para revisar los proyectos, evaluar las necesidades de datos y garantizar el cumplimiento. Los flujos de trabajo personalizables, las integraciones con otras plataformas que utilizamos y la alineación con el marco de gestión de riesgos de la IA del NIST han acelerado nuestras aprobaciones y han ayudado a incorporar la supervisión en cada fase del ciclo de vida de la IA».
— Ren Nunes, gerente sénior de gobierno de datos e inteligencia artificial, Blackbaud
Las empresas de fabricación también están viendo los beneficios de la automatización. Un fabricante líder presentó una plataforma de inteligencia artificial en 2025 que monitorizaba los datos de los sensores del IoT para comprobar la calidad del aire, las emisiones y la eliminación de residuos. Al comparar los datos en tiempo real con los umbrales reglamentarios, el sistema redujo las emisiones en 25% y minimizó las infracciones normativas mediante el mantenimiento predictivo.
Para tener éxito, las plataformas automatizadas deben combinar las capacidades de IA nativas con la conectividad de datos en tiempo real. Funciones como los controles de permisos, los registros de auditoría y el acceso basado en roles garantizan la gobernanza y la seguridad, al tiempo que empoderan a los usuarios sin conocimientos técnicos. Estas herramientas pueden reducir los errores al 50% y mejorar la eficiencia de los procesos mediante 40%. Cuando se combinan con la toma de decisiones impulsada por la IA, permiten una automatización perfecta que garantiza el cumplimiento y, al mismo tiempo, impulsa la innovación.
El cambio de herramientas de IA fragmentadas a plataformas unificadas representa una evolución importante en la forma en que las empresas escalan la inteligencia artificial. A finales de 2025, Se espera que los flujos de trabajo habilitados para la IA crezcan del 3% al 25% de todos los procesos empresariales. Las empresas que adoptan plataformas de orquestación unificadas se están posicionando para aprovechar al máximo esta rápida expansión.
Los beneficios de esta transformación son claros: importantes ahorros de costos y mejora de la eficiencia. Las organizaciones han informado Reducciones de costos del 25 al 50% en todos los procesos clave y Entre un 30 y un 40% de aumento en la eficiencia. Considere el ejemplo de una empresa de servicios financieros que automatizó su proceso de solicitud de préstamos. Al integrar la IA, la empresa reducción del tiempo de procesamiento de 5 días a solo 6 horas, administró tres veces el volumen de aplicaciones y logró Precisión del 94%. Del mismo modo, un proveedor de atención médica simplificó su codificación y facturación médicas, reduciendo los costos de procesamiento en 42%, mejorando la precisión desde Del 91% al 99,3%, y ahorrar 2,1 millones de dólares al año al eliminar los rechazos de reclamaciones.
«La IA solo funciona cuando está integrada en flujos de trabajo empresariales reales. Los modelos y los conocimientos deben traducirse en acciones, aprobaciones o notificaciones automatizadas para generar un impacto significativo». — Domo
Las plataformas unificadas también abordan los desafíos de la proliferación de herramientas. Al consolidar los modelos de IA en una sola interfaz, las empresas pueden reducir los costos de IA hasta 98%, manteniendo al mismo tiempo la seguridad y la gobernanza a nivel empresarial. Este nivel de interoperabilidad y orquestación garantiza que las inversiones en IA ofrezcan un valor cuantificable.
Transparencia de costos es otra ventaja clave. A diferencia de los modelos de precios fijos que ocultan los patrones de gasto, las plataformas con capacidades de FinOps proporcionan herramientas detalladas de seguimiento de costos, análisis de uso y facturación. Esta visibilidad permite a las organizaciones escalar las operaciones y, al mismo tiempo, mantener los presupuestos bajo control. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico utilizó un sistema de procesamiento de pedidos basado en inteligencia artificial para gestionar 15 veces su volumen habitual de pedidos durante los períodos pico de compras, manteniendo Precisión del 99,8% sin añadir personal.
Las plataformas de IA unificadas también generan ganancias de productividad de hasta 35% y mejorar significativamente los tiempos de respuesta del servicio de atención al cliente. Un proveedor de telecomunicaciones, por ejemplo, implementó un sistema de servicio al cliente basado en inteligencia artificial que reducción del tiempo medio de resolución de 8,5 minutos a 2,3 minutos y mayores tasas de resolución en el primer contacto desde 67% a 89%.
«Una plataforma de IA empresarial reúne todo en un solo lugar. Ayuda a los equipos a automatizar las tareas, crear contenido y utilizar la inteligencia artificial generativa sin tener que cambiar de una herramienta a otra». — Cybernews
De cara al futuro, El 92% de los ejecutivos espera que los flujos de trabajo de sus organizaciones estén completamente digitalizados y mejorados con la automatización de la IA para 2025. La atención ya no se centra en decidir si se deben adoptar plataformas de IA unificadas, sino en la rapidez con la que se pueden implementar. A medida que se proyecta que llegue el mercado de la automatización de procesos impulsada por la IA 1,7 billones de dólares para 2025, las empresas que actúen con decisión estarán mejor posicionadas para aprovechar una parte considerable de esta oportunidad.
Para tener éxito, las empresas necesitan plataformas que combinen diversos modelos de IA, transparencia de costes, seguridad de nivel empresarial y flujos de trabajo optimizados. Al integrar estas funciones, las empresas pueden ir más allá de la simple automatización y transformar sus operaciones de manera radical. Las plataformas unificadas no solo hacen que los procesos sean más eficientes, sino que modifican la forma en que se realiza el trabajo y crean ventajas competitivas duraderas que crecen con el tiempo.
Para escalar los flujos de trabajo de la IA de manera eficiente, las empresas deben tratar de simplificar los procesos reuniendo todas las herramientas en una sola plataforma. Un sistema unificado no solo aumenta la productividad, sino que también refuerza la supervisión y permite una integración fluida entre varios sistemas. Aprovechar los marcos de orquestación de la IA lleva esto un paso más allá al centralizar la administración y automatizar las tareas rutinarias.
Incorporando Gestión del flujo de valor proporciona a las organizaciones una supervisión más clara de sus activos y procesos de IA. Este enfoque agiliza las operaciones, reduce las vulnerabilidades de seguridad y garantiza el cumplimiento, creando una base sólida para escalar los flujos de trabajo de la IA con facilidad y confiabilidad.
La orquestación multimodelo en los flujos de trabajo de IA ofrece varios beneficios notables. Al integrar varios modelos de IA especializados, este método aumenta la eficiencia, la escalabilidad y la confiabilidad. A cada modelo se le asignan tareas específicas, lo que permite soluciones precisas y eficaces para abordar incluso los desafíos más complejos.
El rendimiento mejora sustancialmente a través de una coordinación dinámica, en la que los modelos se adaptan en función de los resultados intermedios. Esto minimiza las redundancias, optimiza el uso de los recursos y acelera las operaciones, lo que garantiza procesos de IA más rápidos y fluidos. El resultado es un flujo de trabajo refinado que ofrece resultados confiables y de alta calidad de manera constante.
Para controlar los costos y mantener la supervisión financiera a medida que crecen los flujos de trabajo de IA, las empresas pueden aprovechar herramientas de monitoreo automatizadas. Estas herramientas proporcionan un seguimiento en tiempo real de los gastos y el uso de los recursos, lo que ayuda a identificar las ineficiencias y garantizar que los recursos se utilicen de manera inteligente.
Incorporando Escalado de cargas de trabajo impulsado por IA y la gestión inteligente de los recursos puede reducir el exceso de gastos sin sacrificar el rendimiento. Además, establecer políticas de gobierno claras y utilizar herramientas impulsadas por la inteligencia artificial para supervisar los gastos y detectar anomalías puede simplificar la supervisión financiera. En conjunto, estas estrategias hacen que las operaciones de IA sean más eficientes y escalables.
