En la carrera por adoptar los agentes de IA, las organizaciones de todo el mundo apuestan por la promesa de ganancias de productividad y rentabilidad sin precedentes. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta el apoyo inteligente en la toma de decisiones, el entusiasmo en torno a la IA es tangible.
Pero toda tecnología emergente lleva aparejada la cuestión del sentido económico: ¿cómo garantizar que la implantación de agentes de IA ofrezca beneficios tangibles?
El dilema económico: medir el ROI de los agentes de IA
Al planificar el despliegue de un agente de IA o una prueba de concepto (POC), las organizaciones deben tener una estrategia clara para medir el impacto. De lo contrario, se corre el riesgo de pagar de más por los agentes de IA, a pesar de las promesas de aumento de la eficiencia. El reto clave aquí es encontrar una forma de responsabilizar a los proveedores de IA y garantizar que la inversión genera realmente más valor que su coste.
Ahí es donde Inteligencia de procesosen particular minería de tareasse convierte en un activo crucial. La minería de tareas es una tecnología revolucionaria que ofrece una lente clara a través de la cual las personas pueden ver cómo realizan las tareas en diversos entornos digitales. Es un puente entre las promesas abstractas de la IA y las métricas empresariales tangibles, que proporciona los datos necesarios para tomar decisiones informadas.
Minería de tareas: una visión holística de los flujos de trabajo
La minería de tareas está diseñada para registrar y analizar la forma en que se realiza el trabajo en todas las aplicaciones, incluidos los escritorios, las aplicaciones web, los ERP, los CRM, los portales web y las herramientas de comunicación. Esta capacidad proporciona a las organizaciones una visión global del estado actual de sus procesos de negocio. Básicamente, permite a las empresas crear una línea de base de rendimiento con la que compararse una vez que los agentes de IA estén en funcionamiento.
En términos sencillos, la minería de tareas captura datos sobre cómo se ejecutan las tareas, el tiempo empleado, los errores cometidos y otros KPI, creando una imagen holística de los flujos de trabajo de los empleados. Para ello, se supervisan las interacciones de los usuarios, los clics, las pulsaciones de teclas y los cambios en el sistema para identificar tendencias, cuellos de botella y oportunidades de mejora. Con este enfoque, las organizaciones pueden evaluar no sólo la velocidad de finalización de las tareas, sino también la precisión, la productividad y la eficiencia general de los procesos de trabajo.
Establecer un punto de referencia con la minería de tareas
Antes de desplegar agentes de IA, el primer paso para medir su impacto es establecer un punto de referencia. Las herramientas de minería de tareas de las plataformas de inteligencia de procesos como ProcessMaker Process Intelligence pueden registrar métricas clave de los flujos de trabajo de los empleados durante un periodo definido. Estas métricas pueden incluir:
- Tiempo medio dedicado a tareas rutinarias
- Número de errores o correcciones realizados
- Número de aplicaciones utilizadas en un proceso determinado
- Tiempo dedicado a navegar entre distintos sistemas
- Frecuencia y tipos de comunicaciones relacionadas con la tarea
Una vez recopilados estos datos, la organización puede clasificarlos por equipos, departamentos o incluso empleados individuales. El objetivo es crear una instantánea "antes de la IA" que defina claramente el estado actual del rendimiento.
Captura de pantalla: ejemplos de datos recogidos en la plataforma ProcessMaker Process Intelligence
El enfoque de la prueba A/B: grupo A frente a grupo B
Una vez establecido el punto de referencia, las organizaciones pueden pasar a la fase de prueba utilizando un enfoque de pruebas A/B. Este método consiste en dividir a los empleados en dos grupos:
- El grupo A es el grupo de control, en el que los trabajadores siguen realizando las tareas como antes.
- El grupo B es el grupo experimental en el que se proporciona a los trabajadores agentes de IA para ayudarles.
Esta prueba A/B ayuda a las organizaciones a comparar el impacto de los agentes de IA en condiciones reales. Las herramientas de minería de tareas pueden seguir supervisando los indicadores clave de rendimiento en ambos grupos, recopilando datos como:
- Tiempo de realización de la tarea en cada grupo
- Tasas de error antes y después de la intervención del agente de IA
- Ahorro de tiempo y reducción de pasos innecesarios
- Mejora de la eficacia de las comunicaciones
Comparando estos dos grupos, las empresas pueden medir con precisión los cambios provocados por los agentes de IA. Este análisis paralelo permite a las partes interesadas ver dónde se han producido aumentos de eficiencia y determinar si compensan los costes de implantación.
Principales ventajas de la minería de tareas en la implantación de agentes de IA
Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar la minería de tareas para el despliegue de agentes de IA:
- Decisiones basadas en datos. La minería de tareas proporciona datos cuantitativos sobre el rendimiento de los empleados, lo que permite a los directivos tomar decisiones informadas basadas en cifras concretas y no en vagas promesas.
- Responsabilidad de los proveedores. Los proveedores de IA suelen prometer una mayor eficiencia, pero la minería de tareas permite a las empresas realizar un seguimiento del rendimiento real y exigir responsabilidades a los proveedores si no se cumplen las mejoras prometidas.
- Optimización continua. Más allá de las pruebas A/B iniciales, la minería de tareas puede utilizarse para realizar un seguimiento continuo del rendimiento e identificar nuevas áreas de optimización o despliegues adicionales de IA.
- Reducción de los gastos generales. Cuando disponen de datos claros, las organizaciones pueden recortar las inversiones innecesarias en IA y centrarse solo en soluciones que aporten un valor real y cuantificable.
Un ejemplo real
Imaginemos una organización que despliega un agente de IA para gestionar las tareas de atención al cliente. Antes de desplegar la IA, la empresa utiliza la minería de tareas para recopilar datos sobre cuánto tiempo pasan los empleados respondiendo a las consultas, cuántas aplicaciones diferentes utilizan y la puntuación media de satisfacción del cliente.
Tras implantar el agente de IA en el Grupo B, la organización constata que los tiempos de finalización de las tareas se han reducido en un 40%, los índices de error han disminuido en un 20% y las puntuaciones de satisfacción de los clientes han aumentado. Por otro lado, el agente de IA redujo la dependencia de los empleados de ciertas herramientas, consolidando las tareas en una sola interfaz y ahorrando horas de cambio entre sistemas.
Estos datos claros y cuantificables justifican la inversión en IA, demostrando que el aumento de la eficiencia supera con creces los costes. Si ocurriera lo contrario, la empresa podría reconsiderar su estrategia de despliegue de IA o renegociar las condiciones con el proveedor.
Conclusión
Los agentes de IA tienen un inmenso potencial para revolucionar el trabajo de cuello blanco, pero medir su impacto es crucial. La minería de tareas proporciona a las organizaciones la capacidad de realizar pruebas A/B que comparan las ganancias de eficiencia antes y después de la implementación de la IA. Al aprovechar herramientas como ProcessMaker Process Intelligencelas empresas pueden establecer un punto de referencia claro, implementar la IA en áreas estratégicas y realizar un seguimiento continuo de los resultados.
En última instancia, no basta con confiar en las promesas de los proveedores de IA. El objetivo debe ser medir las ganancias, responsabilizar a los vendedores y garantizar que las mejoras de eficiencia superan los costes. La minería de tareas es la clave para alcanzar este nivel de claridad y tomar decisiones económicamente sólidas en la era de la IA.
