Revolucionando La Automatización En La Era De La IA Generativa

En medio de la emoción inevitable, hay una pregunta persistente: ¿es la IA Generativa simplemente otra moda pasajera o una fuerza de cambio duradera? Cada vez más vemos a nuestros clientes, empresas enteras y Centros de Excelencia (COE), en una encrucijada, lidiando con la decisión de si adoptar plenamente este cambio o adoptar un enfoque más prudente de esperar y observar.   

En este blog, escrito por Vaishnavi Yadati, Ingeniera Senior de Automatización de Roboyo, profundizamos en los matices de la IA Generativa, y exploramos cómo su poderosa sinergia con la automatización puede crear un impacto sustancial.   

Aceptar el cambio   

Por mucho que odiemos los tópicos, lo cierto es que “el cambio es inevitable”. No estaríamos en el negocio de la automatización si no recitáramos este mantra cada día con nuestros cafés matutinos, y en la era de la IA Generativa, esto suena más cierto que nunca.   

Pero con cualquier tecnología emergente y, en este caso, relativamente poco probada, la cautela es la clave. Al fin y al cabo, no se trata de un avance menor, sino de una transformación profunda con efectos de largo alcance. Es crucial que juntos tomemos medidas proactivas para evaluar las implicaciones de gran alcance, abordar las preocupaciones y establecer un modelo de gobernanza sólido para navegar por este cambio significativo tanto para las organizaciones como para la sociedad en general.  

Entender la automatización y la IA       

La automatización, en su sentido tradicional, implica el uso de la tecnología para realizar tareas con una intervención humana mínima. Su objetivo es agilizar los procesos, aumentar la eficiencia y liberar recursos humanos para que puedan centrarse en tareas más estratégicas y creativas.     

La hiperautomatización va un paso más allá al integrar tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML), la Automatización Robótica de Procesos (RPA), el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP), la Minería de Procesos y el Bajo Código. Esta integración permite automatizar procesos que antes se consideraban demasiado complejos o dinámicos para las soluciones de automatización tradicionales.    

La IA es una tecnología diseñada para hacer que las máquinas funcionen de forma inteligente, de forma similar al funcionamiento de la mente humana. El ML, un subconjunto de la IA, se basa en patrones y modelos estadísticos para aprender y mejorar el rendimiento sin programación explícita.    

La IA generativa está a la vanguardia de los subcampos de vanguardia de la IA, ya que permite a las máquinas producir contenidos innovadores, como texto, imágenes y código, sin necesidad de programación explícita.     

Esta capacidad innovadora no sólo ha abierto nuevas posibilidades de automatización, sino que ha dotado a los Agentes de IA de la capacidad de aprender, adaptarse y realizar tareas con una flexibilidad y una inteligencia sin precedentes.    

Del entusiasmo y revuelo de la IA a la implementación 

Para las empresas que ya han adoptado la IA Generativa, la identificación de casos de uso adecuados presenta un reto considerable: ¿cómo utilizamos esta tecnología en escenarios del mundo real?    

He aquí algunos casos de uso sencillos pero impactantes que demuestran el poder de la IA Generativa.   

1. Chatee con tus datos    

Puedes ahorrarte muchas horas examinando documentos, como formularios legales y opiniones de clientes, en busca de información específica. Simplemente cargando de forma segura estos documentos como contexto al LLM (Modelo de Lenguaje Amplo o Large Language Model) y planteando las preguntas adecuadas (Prompts), puedes obtener respuestas específicas o incluso el resumen completo del documento si es necesario.    

Pero puede que no toda la información de estos documentos sea relevante, y puede resultar bastante costoso pasar muchos datos a los LLM. Para resolver este reto, podemos utilizar la Generación Aumentada de Recuperación (RAG), una solución diseñada para traer selectivamente sólo la información relevante para su inserción en el modelo.    

La siguiente ilustración muestra cómo la automatización de procesos y la IA Generativa pueden revolucionar la automatización de documentos:     

En resumen: 

• Cargar documentos desde fuentes de datos    
• Dividir los documentos en fragmentos manejables    
• Almacenar en almacenes vectoriales para un procesamiento eficaz de los datos   
• Recuperar datos relevantes de los documentos en función de las preguntas del usuario.   
• Generar respuestas finales a través de LLM   
• Poner en cola los datos generados desde LLM según sea necesario   
• Utilizar los datos generados para automatizaciones posteriores    

2. Generar de datos de prueba únicos  

El LLM facilita la generación de datos de prueba, acelerando el trabajo de los probadores y ahorrando una enorme cantidad de tiempo. Al ejecutar un LLM localmente, podemos adaptar el modelo a requisitos específicos y mantener los datos confidenciales dentro de su propia red segura.     

La combinación de IA Generativa, Automatización y experiencia humana (algo que llamamos Human+) produce una serie de casos de prueba personalizados de forma rápida y sencilla:    

A continuación, un breve resumen del caso de uso:     

• Crear prompts detallados y personalizados   
• Generar datos de prueba pasando el prompt a la API LLM   
• Perfeccionar los prompts basándote en los datos de prueba de salida   
• Repetir el proceso de generación para obtener resultados satisfactorios y personalizados   
• Crear casos de prueba utilizando los datos de prueba generados por LLM   

Navegando por la sinergia de la IA Generativa y la automatización    

Los casos de uso explorados en este blog son sólo un punto de partida que muestra el enorme potencial de combinar la IA Generativa con la automatización para perfeccionar los procesos empresariales. Tanto si se trata de aumentar la eficiencia, ahorrar costes, gestionar tareas complejas, acelerar los plazos de comercialización o mejorar el compromiso con el cliente, la fuerza combinada es innegablemente poderosa.    

Teniendo en cuenta tanto los beneficios como los riesgos, es crucial contar con estrategias adecuadas de gobernanza y mitigación de riesgos. La adaptabilidad de la IA Generativa, junto con la capacidad de la automatización para eliminar tareas repetitivas, permite al talento humano centrarse en iniciativas más estratégicas.    

Si quieres combinar la automatización con la IA Generativa y maximizar su potencial, habla con nosotros, tu socio de automatización integral.