Por Jorge Frauca,
Solutions Specialist
Hyperautomation & AI
Por Xavier Martorell,
Business Development Manager
Hyperautomation & AI
Las soluciones tecnológicas basadas en inteligencia artificial (IA) están transformando la automatización de procesos, permitiendo abordar tareas que antes no eran viables mediante herramientas tradicionales.
Sin embargo, la implementación de agentes inteligentes debe realizarse con especial atención. Según un estudio del MIT, el 95 % de las Pruebas de Concepto con IA generativa en empresas no logran el impacto previsto.
Por esta razón, es imprescindible realizar un proceso de consultoría previo que evalúe la viabilidad técnica, funcional y de negocio antes de iniciar cualquier desarrollo.
El proceso de consultoría previo al desarrollo de la solución contiene principalmente tres bloques: Análisis de los datos, definir los componentes básicos de la solución y un estudio de la rentabilidad del agente o periodo de amortización.
1. Análisis de los Datos entrada-salida y el objetivo del agente
Los agentes basados en IA generativa dependen directamente de la calidad, volumen y naturaleza de los datos que procesan. Por ello, es esencial realizar un análisis exhaustivo previo que responda preguntas clave como:
· ¿Qué tipo de datos vamos a procesar?
· ¿Son datos confidenciales? ¿Qué políticas legales de seguridad deben seguir?
· ¿Requieren conocimientos técnicos o especializados para su interpretación?
· ¿Qué volumen de datos se manejará por petición al modelo? (¿Documentos de 100 páginas, mensajes de chat, ficheros con 100 000 líneas, etc.?)
· ¿Cuál es el objetivo del agente? ¿Qué respuesta u output debe generar? ¿Tiene que generar una respuesta en lenguaje natural (NLP)? ¿Tiene que procesar un pago?
Este análisis permite dimensionar correctamente los recursos necesarios y el modelo a emplear.
2. Análisis de los Componentes de la Solución
En esta etapa se definen los componentes que formarán parte de la solución en base al análisis previo de los datos. Estos componentes básicos son:
1. El modelo de Inteligencia Artificial.
2. El contexto (p. ej. en su caso, una base de datos vectorial o un repositorio documental).
3. Las herramientas (robots o integraciones con las que se puede conectar el agente a aplicaciones internas o externas).
Por ejemplo:
· Si los datos son altamente confidenciales y el input del agente es breve y sencillo, puede optarse por un modelo de IA alojado en entorno local, maximizando seguridad y control, y reduciendo costes operativos.
· Si el agente debe procesar documentos extensos o de alta complejidad técnica, se requerirá un modelo más potente y posiblemente una base de datos vectorial para aplicar RAG (Retrieval-Augmented Generation), permitiendo contextualizar la información. En este caso, puede ser más adecuado usar un modelo privado en la nube, con mayores capacidades de entrada de texto y actualizaciones continuas.
Es decir, en ambos escenarios, es esencial determinar qué componentes son indispensables para cubrir la necesidad y dónde deben alojarse para asegurar el equilibrio óptimo entre seguridad, rendimiento y coste operativo.
2.1. Fase de Validación del Modelo IA
Una vez hemos elegido el modelo o modelos idóneos, se realiza una fase de validación y elección del modelo óptimo. El objetivo es comprobar que el modelo o modelos interpretan correctamente los datos y cumple los criterios de precisión definidos, mediante pruebas controladas sobre casos representativos.
Por ejemplo, si el agente debe clasificar correos electrónicos, se revisa manualmente una muestra de mensajes para comprobar si la IA los categoriza correctamente según las reglas de negocio.
Una vez que el modelo alcanza el nivel de desempeño aceptable establecido (por ejemplo, una tasa de acierto del 80 % o superior), se puede avanzar a la fase de integración y desarrollo completo, asegurando que la IA sea técnicamente válida y funcionalmente robusta antes del desarrollo y despliegue.
2.2. Integraciones y Automatizaciones: El valor del RPA
Una de las grandes ventajas de los agentes de IA es su capacidad para interactuar directamente con los sistemas de la organización. Esto lo logra mediante la extracción o modificación de información haciendo uso de integraciones tradicionales (APIs, BBDDs, etc.) o con otras tecnologías empleadas para la automatización, como pueden ser los robots RPA (Robotic Process Automation).
En este contexto, cuando la integración no está disponible por otros métodos o no nos ofrece suficiente funcionalidad, el RPA nos permite:
· Consultar datos en las aplicaciones (p. ej. ERP o CRM),
· Registrar o actualizar información,
· Ejecutar transacciones repetitivas (ideal para gestión de grandes volúmenes de información)
· Enviar notificaciones o correos electrónicos
· Desencadenar y ejecutar flujos de trabajo complejos.
En definitiva, los robots amplían substancialmente el alcance funcional de los agentes, transformándolos en entidades más autónomas con capacidad de acción, no solo de análisis o respuesta. Por ejemplo, si el agente debe responder correos de clientes solicitando información sobre pedidos, puede apoyarse en un robot que consulte el ERP, recupere los datos y los entregue al agente para generar una respuesta precisa y personalizada
Además, contar con una infraestructura RPA ya desplegada mejora la rentabilidad y la velocidad de implementación de agentes de IA, ya que estos pueden reutilizar robots existentes en lugar de desarrollar nuevas integraciones desde cero.
En definitiva, la combinación de Agentes + RPA constituye la base de la automatización inteligente, donde la inteligencia interpreta y decide, y la robótica ejecuta y garantiza la consistencia operativa.
3. Análisis de la Rentabilidad de la Solución
Una vez definidos los componentes del agente, deben estimarse tanto los costes como los beneficios esperados:
- Costes de implementación: horas de desarrollo, pruebas, despliegue, monitorización, etc.
- Costes operativos: dependen del modelo utilizado (por tokens o volumen de mensajes en entornos cloud), almacenamiento vectorial (coste fijo o por memoria utilizada), licencias RPA, o infraestructura local si el modelo se aloja on-premise.
Los beneficios incluyen tanto el ahorro de tiempo operativo, como mejoras cualitativas: atención al cliente más ágil, actualización de datos en tiempo real, o reducción de tareas repetitivas.
Con ambos factores, puede elaborarse un análisis de viabilidad económica y retorno de inversión (ROI).
A partir de este punto, si los componentes de la solución están definidos y el estudio económico es favorable, se procedería a las fases de desarrollo, pruebas y despliegue del agente.
Conclusiones
Los agentes de IA, al igual que cualquier solución basada en inteligencia artificial, requieren un proceso de consultoría y evaluación previa que asegure su viabilidad técnica, operativa y económica.
La combinación de Agentes IA y Robots RPA marca el siguiente nivel de automatización inteligente:
Agentes que comprenden el contexto (IA) y actúan de forma autónoma lanzando procesos de negocio automatizados (RPA).
Además, disponer de una plataforma madura como UiPath, que combina las capacidades de los robots RPA y las capacidades de los agentes IA, permite una integración directa y más eficaz con los sistemas empresariales, así como acelerando su puesta en marcha bajo una estrategia de despliegue adecuada.
Si deseas más información sobre cómo podemos ayudarte a automatizar procesos dentro de tu organización, puedes contactar con nuestra área de Business Process Automation a través de nuestro formulario web.