La IA por sí sola es inútil: El valor real reside en su integración en los procesos de negocio
La inteligencia artificial (IA), por sí misma, carece de valor. Cualquier instancia de IA en un servidor en la nube, cualquier motor de IA diseñado para emular acciones humanas en el entorno laboral (o de consumo), o cualquier modelo de IA construido para exhibir la excelencia en ingeniería de software… no tiene un valor intrínseco significativo.
Al igual que un modelo matemático puro diseñado para calcular la forma de una función vectorial romboidal que algún día será potenciada por un servicio de computación cuántica aún en prototipo, la inteligencia algorítmica solo adquiere valor cuando se aplica a un problema del mundo real o a un objetivo empresarial. Los estudiantes estudian tanto matemáticas puras como aplicadas por una razón: necesitamos separar la teoría de la aplicación práctica y empírica de cualquier conjunto de herramientas… y la IA no es diferente.
IA integrada en los procesos empresariales
Si aceptamos estas distinciones fundamentales, es fácil entender por qué ahora es un momento crucial para impulsar los servicios de IA hacia un uso empresarial funcional. Por supuesto, ha habido mucho trabajo en los laboratorios de Silicon Valley y otros lugares, así que ahora es el momento de determinar dónde vamos a poner a trabajar la IA y cuantificar su verdadero valor. Si vamos a hacer que la IA sea realmente valiosa en términos comerciales, necesitamos injertarla e inyectarla en los procesos de negocio.
Aunque la minería y la gestión de procesos de negocio existen desde hace medio siglo, gran parte de lo que hicimos en los años noventa se centró en la minería de datos y en la integración de lo que podíamos extraer en las plataformas de gestión de recursos empresariales. Nuestra noción moderna de inteligencia de procesos de negocio es exponencialmente más sofisticada y su cociente de valor empresarial es ahora de suma importancia.
El CEO de Appian, Matt Calkins, considera que, a pesar de toda la inversión, la IA no está generando suficientes ingresos porque no está creando suficiente valor empresarial. Conocido por su posición al frente de una empresa reconocida por sus tecnologías de plataforma de procesos de negocio (y las herramientas de bajo código sobre las que construyó su legado), Appian está ampliando aún más su alcance para involucrar a un espectro más amplio de interesados en el proceso de creación y ejecución de software. Calkins cree firmemente que la IA puede crear más valor empresarial funcional cuando se integra en los procesos operativos existentes dentro de las organizaciones de todos los sectores. Pero para que esto ocurra en la práctica, necesitamos examinar funciones como los controles de acceso, la integración de datos y la escalabilidad.
La conversación sobre los chatbots ha terminado
Sabemos que en los últimos dos años, organizaciones de todos los sectores han comenzado a explorar la implementación de la IA para mejorar todo, desde la creación de contenidos y el análisis de datos hasta la prestación de un mejor servicio al cliente. En la primera línea donde se están aplicando nuevos servicios, la única exposición de muchas empresas a la IA es en forma de chatbots y los llamados copilotos, junto con otros asistentes. Appian y su equipo sugieren que se trata de una «IA pasiva», ya que es un servicio que esencialmente se sienta y espera a que se le pregunte, listo para intervenir cuando se le llama.
«La clave para desbloquear todo el potencial de la IA es integrarla dentro de un proceso de negocio. La zona de proceso es donde ocurren los negocios. Es donde las empresas toman decisiones, ahorran y gastan dinero, sirven a los clientes y escalan las operaciones comerciales», afirmó Calkins. «Cuando la IA opera dentro de los procesos, gana propósito, gobernanza y responsabilidad, todos factores que son esenciales para generar valor empresarial a partir de la IA. Durante 25 años, Appian ha liderado el mercado en la orquestación de procesos. Ninguna empresa está mejor equipada para desplegar la IA en los procesos empresariales que Appian».
Palabras mayores, sin duda, pero ¿puede Calkins y su equipo desglosar exactamente cómo, cuándo, por qué y dónde se manifiesta y ejecuta la IA a nivel de proceso empresarial?
La propuesta aquí se basa en realidades que hacen que la IA sea fácil de implementar. Debido a que la IA es relativamente nueva en el panorama del software empresarial y muchos sistemas existen en una forma que nunca ha tenido la IA incorporada en su ADN original, a menudo vemos la IA creada como un proyecto aislado y desarticulado. Esto es costoso y complejo. Según Appian, al integrar la IA dentro de un proceso, las empresas pueden acceder a valiosas capacidades de IA cuando y donde las necesiten. La compañía afirma que el proceso da estructura a la IA y que la IA solo es tan útil como la estructura que la rodea.
IA, junto a los humanos
«Un proceso le da a la IA un conjunto de objetivos definidos en un flujo de trabajo estructurado. La IA puede trabajar junto a los humanos y las herramientas de automatización, escalando los problemas para que los humanos siempre mantengan la supervisión y el control», dijo Calkins. «Es el proceso el que le da datos a la IA… y la IA aislada no es nada sin datos. Pero a pesar de estas verdades, la mayoría de las empresas luchan por alimentar sus despliegues de IA con conjuntos de datos completos que abarquen todos los sistemas, al tiempo que garantizan la privacidad y mantienen los privilegios de acceso. Al integrar la IA en los procesos, las empresas se aseguran de que la IA reciba datos de calidad y en tiempo real de todos los sistemas operativos. Estas mismas empresas pueden entonces aplicar controles de privacidad para evitar el acceso no autorizado y optimizar la gobernanza de los datos para cumplir con las regulaciones (como GDPR, HIPAA, etc.)».
Calkins y el equipo de Appian afirman que un enfoque centrado en los procesos hace que la IA sea segura. Debido a que la IA es poderosa (y no debe dejarse funcionar) sin control, los procesos proporcionan mecanismos de seguridad cruciales, incluyendo pasos de aprobación humana en el bucle para acciones de alto riesgo y vías de escalamiento para asegurar que los errores de la IA (sesgos, alucinaciones u otros errores computacionales) no causen daño, mientras que también tenemos registros de actividad para simplificar la auditoría y el cumplimiento.
«El proceso hace que la IA sea medible. Para muchas empresas, la IA es una caja negra. No pueden medir el impacto. Pero un proceso rastrea cada acción de la IA, permitiendo a las organizaciones medir el rendimiento, identificar los cuellos de botella y optimizar los resultados», dijo Calkins. «El proceso también hace que la IA sea escalable. Un proceso proporciona la infraestructura necesaria para escalar el uso de la IA. Las herramientas adecuadas ponen a la IA a trabajar con certificaciones de seguridad, escalabilidad empresarial y otras capacidades como la orquestación de procesos, la automatización y la inteligencia. Los procesos llevan a la IA de una colección de pilotos desconectados a una capacidad empresarial».
Procesos entrelazados dentro del tejido de datos
La compañía también ha lanzado este mes su plataforma Appian 25.1. Esta iteración de Appian introduce una capacidad adicional de procesamiento de documentos con habilidades de IA, cuadros de mando centralizados para monitorizar los indicadores clave de rendimiento de los procesos y la capacidad de sincronizar 10 millones de filas por tipo de registro en el tejido de datos de una organización.
Como capa de arquitectura de trabajo y conjunto de herramientas a nivel de información, un enfoque de tejido de datos (data fabric) funciona para interconectar datos que pueden existir en varios sistemas dispares y, en última instancia, proporcionar una vista unificada de los recursos de datos en una capa de datos virtualizada. Utilizando un tejido de datos, los ingenieros de software pueden hacer uso de los datos sin necesidad de migrarlos fuera de donde residen normalmente. Con una empresa moderna típica que ubica los datos en suites de planificación de recursos empresariales, una variedad de bases de datos y una multiplicidad de aplicaciones SaaS, Appian dice que su propia oferta de tejido de datos juega un papel fundamental en las prácticas de automatización de procesos de extremo a extremo que optimizan los procesos de negocio complejos.
Con la arquitectura de IA mejorada de la plataforma 25.1, la compañía sugiere que las organizaciones ahora pueden clasificar o extraer datos de cientos de millones de «páginas» (es decir, páginas de flujo de trabajo que existen dentro de las aplicaciones, servicios web y otros lugares que componen las tareas, roles y trabajos) por año con habilidades de IA. Incluso las aplicaciones que manejan grandes volúmenes de documentos experimentarán menos retrasos y cuellos de botella con capacidades de procesamiento mejoradas de hasta 75 veces más documentos por hora.
«Appian 25.1 hace que la IA sea valiosa al combinar modelos de lenguaje grandes con el motor de procesos de autoescala líder en su clase de Appian y el tejido de datos único de Appian», dijo Michael Beckley, CTO y fundador de Appian. «Los tejidos de datos son cada vez más el plano de datos preferido en las pilas de IA de las empresas, pero la mayoría están optimizados para el acceso de solo lectura y no escalan bien para las escrituras más allá de 2.000 filas por registro. Para Appian 25.1, el tejido de datos de Appian lee y escribe de forma nativa 10 millones de filas por registro, lo que permite que la IA se inyecte de forma fiable en los procesos de misión crítica en todas las industrias».
Implementaciones funcionales de la IA
Si tomamos esta actualización de la plataforma junto con el enfoque determinado (y posiblemente genuino) del CEO de Appian, Calkins, para impulsarnos hacia la implementación funcional de la IA dentro de los procesos de negocio, quizás podamos avanzar significativamente.
Esa progresión podría llevarnos a un lugar donde podamos superar la exageración de la IA y considerar los servicios de IA por algo más que lo que son, a medida que empezamos a considerarlos por lo que pueden hacer por nosotros. Quién sabe, una vez que apreciemos la IA en los procesos de negocio, tal vez incluso dejemos de tener miedo de que «la IA nos quite el trabajo» y empecemos a hacer el trabajo en nuestro nombre.
Si bien la inteligencia artificial por sí sola podría ser inútil, también lo es un buen coche deportivo hasta que le ponemos un conductor y encontramos una pista. Puede que siga siendo bonito de ver si se queda ahí, pero incluso los objetos más brillantes se empañan con el tiempo… asegurémonos de mantener la IA en el camino correcto.
Insights de Evox News: Cómo la integración de la IA en los procesos puede impactar tu negocio
Esta noticia destaca una transformación crucial en la forma en que las empresas deben abordar la inteligencia artificial. No se trata solo de adoptar la tecnología, sino de integrarla estratégicamente en los procesos operativos. Esto presenta varias oportunidades y desafíos para las empresas:
Ventaja competitiva: Las empresas que logren integrar la IA de manera efectiva en sus procesos pueden obtener una ventaja significativa. La automatización de tareas, la mejora en la toma de decisiones basada en datos y la optimización de procesos pueden generar eficiencias operativas que se traducen en una mayor rentabilidad y una mejor posición en el mercado.
Innovación: La integración de la IA en los procesos no solo se trata de optimizar lo existente, sino también de abrir la puerta a la innovación. Al liberar a los empleados de tareas repetitivas, se les permite concentrarse en actividades de mayor valor, como la resolución creativa de problemas y el desarrollo de nuevos productos y servicios.
Eficiencia y reducción de costos: La automatización de procesos impulsada por la IA puede conducir a una mayor eficiencia y una reducción significativa de los costos operativos. Esto es especialmente relevante en áreas como la atención al cliente, el procesamiento de documentos y la gestión de la cadena de suministro.
Transformación Digital: La integración efectiva de la IA en los procesos de negocio es un componente esencial de la Transformación Digital. Las empresas deben tener una estrategia clara, invirtiendo en la plataforma adecuada (como la de Appian que se menciona en la noticia), la infraestructura y el personal capacitado.
* Gestión del cambio: La implementación de la IA en los procesos puede requerir cambios significativos en la forma en que se realizan las tareas y en la estructura de los equipos. Las empresas deben gestionar cuidadosamente este cambio, comunicando los beneficios y proporcionando la formación necesaria a los empleados
