¿Qué es la automatización inteligente?

La automatización inteligente ha ido más allá de los flujos mecánicos. Lo que antes requería un script personalizado o una API ahora se ejecuta a través de agentes de IA que comprenden la estructura y se ajustan según sea necesario.

Gartner estima que para 2028, el 33% del software empresarial incluirá IA agéntica que impulse alguna forma de automatización, frente a menos del 1% en 2024.

La automatización tradicional sólo funciona cuando cada paso ocurre exactamente como se espera. Un pedido de compra con un nuevo diseño o una aprobación tardía pueden detener el proceso en seco. La automatización inteligente (AI) mantiene los flujos de trabajo en movimiento adaptándose sobre la marcha.

La AI se conecta a las herramientas ERP, CRM o de flujo de trabajo ya en uso, lee lo que entra, decide qué hacer a continuación, espera cuando debe y se reanuda automáticamente.

Este artículo examina cómo funciona la automatización inteligente en operaciones reales, las áreas en las que ofrece los rendimientos más rápidos y los enfoques para ponerla a prueba sin sustituir los sistemas establecidos.

¿Qué es la automatización inteligente?

La automatización inteligente, también conocida como automatización inteligente de procesos, combina la inteligencia artificial con la automatización robótica de procesos y herramientas afines para ejecutar flujos de trabajo complejos.

Utiliza tecnologías como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para leer la información, interpretarla y actuar en consecuencia dentro de los sistemas empresariales.

A diferencia de la automatización de pasos fijos, puede adaptarse mientras se ejecuta. Hace un seguimiento de lo que ha sucedido, cambia la siguiente acción cuando las entradas difieren de las expectativas, y continúa hasta que la tarea se ha completado.

Por ejemplo, un agente de IA en atención al cliente podría:

• Extraer la cuenta del cliente del CRM
  
• Compruebe el estado de la entrega en tiempo real en el sistema logístico
  
• Avisar al equipo adecuado si se detecta un retraso
  
• Enviar una actualización una vez resuelto el problema

Todo ello se ejecuta como un proceso continuo, sin detenerse para recibir nuevas instrucciones.

Diferentes tipos de automatización inteligente

La automatización inteligente puede implantarse a varias escalas en función de la demanda. La siguiente tabla muestra los principales tipos de automatización inteligente:

Principales ventajas de la automatización inteligente

El trabajo sigue avanzando aunque la gente esté ocupada

En la mayoría de las empresas, los pedidos, las facturas o las aprobaciones a menudo quedan pendientes porque alguien está enfermo o haciendo malabarismos con otras tareas.

La automatización inteligente mantiene abierto el proceso y lo retoma en cuanto llega la pieza que falta. Esto significa menos tareas "atascadas" y que los clientes obtienen lo que necesitan con mayor rapidez.

Reducción de los gastos generales derivados de la repetición constante del trabajo

Cada vez que el personal vuelve a introducir datos o corrige errores, se añaden costes. La AI mantiene la coherencia de los registros, de modo que si un cliente actualiza un campo a mitad del pedido, el resto del proceso continúa sin necesidad de repetirlo.

Transferencias más precisas entre equipos

Los departamentos trabajan a menudo con versiones diferentes de los mismos datos. AI comprueba los últimos valores antes de actuar, para que los traspasos se produzcan de forma limpia.

El proceso puede supervisarse mejor y comprenderse a través de métricas sencillas como el tiempo dedicado a cada consulta por tarea y el grado de satisfacción de los empleados y clientes con la resolución.

¿Cómo implantar la automatización inteligente?

Los mejores resultados se obtienen introduciendo la automatización inteligente en fases pequeñas y específicas antes de ampliarla a toda la empresa.

Paso 1: Identificar un proceso con claras fricciones

Busque flujos de trabajo que generen retrasos recurrentes o repeticiones manuales. Algunos ejemplos son:

• Procesamiento de facturas con frecuentes desajustes de datos
• Aprobaciones de órdenes de compra que se atascan en puntos de estrangulamiento
• Múltiples citas no reservadas por indisponibilidad del agente
• Escaladas de clientes que rebotan entre departamentos

Paso 2: Integrar la AI en los sistemas existentes

Mantenga las plataformas ERP, CRM y RPA en su sitio. El software y las herramientas de automatización inteligentes pueden conectarse directamente a los flujos de trabajo como controladores.

De este modo, se evita el riesgo de sustituir los sistemas centrales por completo. Algunas herramientas habituales de automatización inteligente que pueden ayudar a desplegar un piloto sólido son Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI y Make.

Paso 3: Ejecutar un piloto controlado

Empiece poco a poco. Pruebe la automatización en un flujo de trabajo limitado y realice un seguimiento de los resultados.

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Un ejemplo de proyecto piloto podría referirse a algo como el procesamiento de facturas en finanzas. Ejecute la AI junto con su proceso actual durante un mes.

Controle cuántas facturas se compensan automáticamente, cuántas necesitan todavía una revisión humana, y lo que esto supone para los plazos de pago.

Paso 4: Ampliar a flujos de trabajo interconectados

Una vez que el proyecto piloto tenga éxito, amplíelo a procesos que abarquen varios sistemas. En esta fase, la automatización gestiona los retrasos humanos, las excepciones y las entradas variadas sin apenas supervisión.

Esta implantación gradual mantiene los costes bajo control. Utilización de sistemas conectados y adaptación a entornos cambiantes, mientras los resultados de los proyectos piloto aportan pruebas para futuras inversiones.

Las 5 mejores herramientas de automatización inteligente

1. Botpress

Ideal para: Equipos que crean automatizaciones que permanecen activas entre pasos y continúan cuando llega una nueva entrada, incluso si el flujo de trabajo se activó anteriormente.

Precios:

• Plan gratuito: Incluye core builder, 1 bot y 5$ de crédito AI.
• Plus: 89 $/mes - pruebas de flujo, enrutamiento, transferencia humana
• Equipo: $495/mes - SSO, colaboración, seguimiento de uso compartido

Botpress es una plataforma para construir agentes de IA que operan a través de sistemas. Cada agente se ejecuta como un flujo estructurado que puede reanudarse desde cualquier punto evaluando por sí mismo la tarea en función de su estado actual.

Los agentes se crean con un editor visual o mediante código. Cada paso del flujo realiza una operación específica: analizar un mensaje, llamar a una API externa, procesar un documento, esperar una intervención humana o enviar un resultado.

El agente avanza basándose en los datos actuales y mantiene el contexto de ejecución en todo momento. La sencilla configuración de arrastrar y soltar permite probar una solicitud, cambiar una condición o actualizar la lógica de la herramienta mientras se mantiene estable el resto del flujo de trabajo.

Los agentes mantienen un registro de dónde se detuvo una tarea para poder reanudarla más tarde sin reiniciarla. Si falta un valor necesario a mitad de la ejecución, el agente puede solicitarlo directamente al usuario y continuar una vez que se le haya proporcionado.

Características principales:

• Flujos de trabajo que mantienen el estado y se reanudan tras retrasos o entradas parciales
• Capacidad integrada para solicitar datos que faltan a mitad de la ejecución
• Archivo estructurado y soporte de tablas para decisiones basadas en el conocimiento
• Llamadas a API externas y acciones de herramientas dentro de los flujos de agentes

2. Cadena LangChain

Ideal para: Equipos que construyen agentes de IA que necesitan un control total sobre la lógica, el uso de herramientas y el comportamiento de ejecución, escritos directamente en código.

Precios:

• Desarrollador: Gratuito - 1 puesto, 5.000 trazas/mes, gestión rápida, herramientas básicas de trazado
• Plus: 39 $/mes por puesto - funciones de equipo, límites de rastreo más altos, implementación de LangGraph dev
• Para empresas: Personalizada: configuración autoalojada o híbrida, SSO, soporte y escalado de uso.

LangChain es un framework de Python para construir agentes que ejecutan la lógica basándose en lo que observan en tiempo de ejecución. En lugar de seguir pasos predefinidos, el sistema evalúa el contexto, decide qué herramienta llamar y mantiene el bucle hasta que la tarea se completa o se cumple una condición de parada.

Al utilizar el marco, los usuarios definen cómo razonan los agentes, qué herramientas pueden utilizar y cómo encaminar las decisiones en función de los resultados intermedios. El agente no asume una única entrada ni un resultado fijo: trabaja para alcanzar un objetivo interactuando con sistemas externos y perfeccionando su plan paso a paso.

LangChain funciona mejor cuando la automatización requiere una lógica flexible. Un flujo puede tener que decidir qué base de datos consultar, extraer datos no estructurados de un documento y ejecutar varios reintentos si el resultado no alcanza un determinado umbral. 

Dado que se basa primero en el código, no es adecuado para la creación rápida de prototipos. Pero ofrece un control total sobre la selección de herramientas y el comportamiento de la API, lo que es esencial en la automatización compleja y de alto riesgo.

Características principales:

• Lógica de agente definida en código con control total sobre la planificación y los reintentos.
• Uso de herramientas y comportamiento de la memoria que se adapta en tiempo de ejecución
• Soporte para salidas estructuradas, avisos personalizados y encadenamiento de herramientas.
• Integraciones nativas con modelos lingüísticos, almacenes de vectores y API

3. CrewAI

Ideal para: Equipos que estructuran automatizaciones en torno a múltiples agentes de IA que asumen diferentes roles y coordinan tareas a través de pasos claros y conversacionales.

Precios: 

• Gratis: 0 $/mes - 50 ejecuciones, 1 equipo en directo, 1 plaza
• Básico: 99 $/mes - 100 ejecuciones, 2 equipos en directo, 5 plazas
• Estándar: 500 $/mes - 1.000 ejecuciones, 2 equipos en directo, asientos ilimitados, 2 horas de incorporación

CrewAI es un framework de Python para construir flujos de trabajo que dependen de más de un agente. A cada agente se le asigna un papel y una responsabilidad -como investigador, escritor, revisor o controlador- y esos agentes trabajan juntos para completar el proceso.

Este modelo de "tripulación" simplifica la lógica. En lugar de escribir un agente complejo que maneje todas las herramientas y condiciones, el usuario puede definir una tripulación que se reparta el trabajo. Cada agente tiene su propia memoria, sus propias herramientas y una forma definida de hablar con los demás en el sistema.

CrewAI se encarga de la secuenciación y la comunicación. Una vez que se inicia el flujo, los agentes se pasan tareas entre sí hasta que se alcanza el objetivo. El proceso es transparente y los traspasos son legibles, lo que ayuda a la hora de depurar o añadir nuevos pasos.

Es fácil empezar. Los roles se definen en un archivo de configuración, las herramientas son sólo funciones de Python, y el patrón de coordinación hace que la automatización compleja se sienta más ligera - especialmente cuando las cosas cambian a mitad de ejecución.

Características principales: 

• Funciones de los agentes definidas por tareas, acceso a herramientas y normas de comunicación
• Se ejecuta como un equipo con el estado pasado entre los agentes, no una sola cadena
• Estructura de configuración clara para definir responsabilidades y lógica de flujo

4. AutoGen

Ideal para: Equipos que crean automatizaciones en las que los agentes necesitan intercambiar información a mitad de ejecución y adaptar el comportamiento en función de la interacción de ida y vuelta.

AutoGen es un marco multiagente construido en torno a la conversación, no sólo entre el usuario y el modelo, sino entre los propios agentes.

Funciona mejor cuando la automatización requiere que los agentes verifiquen los resultados, comprueben dos veces los supuestos o decidan qué herramienta o acción tiene sentido a continuación.

Al igual que CrewAI, Autogen permite a los usuarios crear un grupo de agentes, definir sus funciones y configurar su interacción. Los agentes pueden responder entre sí con planes, código, resultados intermedios o preguntas de seguimiento.

Esta configuración es útil cuando la respuesta correcta no se conoce de antemano - como elegir entre APIs, corregir un error en la ejecución, o reescribir un plan de acción fallido. AutoGen gestiona todo esto mediante el paso de mensajes en lugar de reglas fijas.

Características principales:

• Comunicación agente-agente mediante bucles de mensajes
• Planificación y verificación dentro de los hilos de conversación
• Admite ejecución de código, llamadas a herramientas e inyección de contexto
• Bueno para la automatización cuando se requiere seguimiento en tiempo de ejecución

5. Hacer

Ideal para: Equipos que construyen automatizaciones estructuradas con llamadas a herramientas, rutas de ramificación y una visibilidad clara de cómo se mueven los datos entre los pasos.

Precios: 

• Código abierto: Gratuito - incluye todo el framework, licencia Apache 2.0
• Edición Pro: Gratis - hasta 1.000 conversaciones/mes con Rasa Pro
• Crecimiento: Desde 35.000 $/año - incluye Rasa Studio, soporte y comercial

Make es una plataforma de automatización sin código construida en torno a escenarios visuales. Cada escenario consta de módulos conectados en un lienzo, donde cada módulo realiza una única tarea: enviar datos, transformar contenido, activar un servicio o llamar a un modelo de IA.

Lo que hace que Make sea relevante para la automatización inteligente es su capacidad para gestionar flujos que no siguen una ruta fija. Los escenarios pueden detenerse, bifurcarse, reintentarse o esperar la entrada de datos sin descartar los pasos anteriores. Las entradas pueden estar incompletas, llegar fuera de orden o cambiar a mitad de la ejecución.

La interfaz presenta con claridad el movimiento de los datos y la ejecución de los pasos. Los fallos son trazables, las entradas son visibles en cada punto y la lógica sigue siendo editable incluso después de la implantación. Los escenarios pueden crecer en complejidad sin volverse opacos.

Make se integra con una amplia gama de sistemas externos y admite ampliaciones mediante módulos personalizados. Es adecuado para flujos de trabajo que requieren control, flexibilidad y trazabilidad en varias herramientas.

Características principales:

• Constructor visual con ramificación, programación y reintentos
• Vea qué datos se han movido y dónde
• Gestión de errores integrada para entradas inestables o en fase tardía

Componentes clave de la automatización inteligente

Automatización robótica de procesos (RPA)

La automatización robótica de procesos es la capa de ejecución que imita las acciones humanas en una interfaz digital: pulsar botones, abrir un archivo, introducir datos o copiar valores entre sistemas. 

Muchos sistemas antiguos -o diseñados sólo para uso humano a través de una pantalla- no tienen esta capacidad. En esos casos, la RPA funciona manejando el software de la misma forma que lo haría una persona, haciendo clic en los menús y rellenando los campos para que la tarea pueda seguir completándose.

Grandes modelos lingüísticosLLMs)

Cuando la automatización inteligente necesita comprender instrucciones, resolver los pasos siguientes o explicar resultados, los grandes modelos lingüísticos son el componente que lo hace posible. Añaden la capacidad de razonar a través de un proceso y comunicar los resultados en un lenguaje claro.

En la práctica, LLMs pueden ser responsables de estas funciones específicas en un proceso:

• Comprender y desglosar una solicitud en pasos más pequeños
  
• Obtener los datos o el contexto adecuados para cada paso
  
• Decidir qué herramienta o sistema utilizar a continuación
  
• Generar respuestas o resúmenes claros y legibles cuando sea necesario.

Encontrar los mejores LLMs depende de la configuración: factores como la privacidad de los datos, las opciones de integración y la complejidad del flujo de trabajo influyen en qué modelo funcionará mejor en un entorno determinado.

Aprendizaje automático (ML)

Los modelos de aprendizaje automático en una canalización de automatización inteligente se encargan de tareas más específicas basadas en datos que mejoran el comportamiento de la automatización. Suelen trabajar en segundo plano para:

• Predecir el resultado de un proceso o clasificar los datos entrantes
  
• Detectar anomalías cuando un proceso empieza a desviarse de lo normal
  
• Supervisar el rendimiento del sistema a lo largo del tiempo para mantener la precisión y la eficacia

Los modelos ML pueden no implicar en absoluto LLMs o procesamiento de lenguaje natural. Su función es proporcionar a la automatización un mejor conocimiento y señales de toma de decisiones a través de números para que pueda responder adecuadamente en tiempo real.

Tratamiento inteligente de documentos (PID)

El procesamiento inteligente de documentos es la forma en que la IA lee archivos no estructurados -desde formularios escaneados a notas escritas a mano- y los convierte en datos que puedan utilizar los sistemas de automatización.

El paso de IDP ha sido históricamente una de las partes de la automatización inteligente que más recursos ha consumido, ya que cada etapa del análisis sintáctico conlleva su propia complejidad y coste.

Para dar una idea de cómo ha cambiado el análisis sintáctico de documentos, he aquí una rápida comparación entre lo que era típico en 2019 y lo que será estándar en 2025 utilizando métodos LLM:

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Los costes de análisis sintáctico y la compatibilidad de formatos se basan en pruebas comparativas recientes de LlamaIndex, en las que se probó la comprensión de documentos LLM en entradas escaneadas, archivos ricos en diseños y casos de uso de recuperación.

Integraciones API y ejecución de herramientas

Las API permiten que distintos programas informáticos intercambien información directamente. En la automatización inteligente, se utilizan para llevar a cabo acciones como enviar formularios, programar eventos, crear tickets o actualizar registros.

La automatización decide qué hacer -a menudo basándose en documentos analizados o en pasos definidos por RPA- y, a continuación, llama a la API adecuada para completar la tarea. Una vez realizada la acción, el proceso continúa sin intervención humana.

Tanto si la tarea es sencilla como si es dinámica, la idea central es la misma: una vez que la automatización sabe lo que debe ocurrir, necesita una forma de actuar y la API proporciona una forma segura de hacerlo, al tiempo que mantiene registros para futuras revisiones. 

Autorización y seguridad (OAuth, MCP)

Los sistemas de automatización actúan sobre cuentas reales, acceden a herramientas sensibles, realizan actualizaciones en entornos reales y, lo que es más importante, representan la integridad en nombre del propietario.

Eso significa que cada paso necesita el nivel de acceso adecuado y, lo que es más importante, que el agente necesita saber quién (o qué) hizo qué.

• OAuth (acceso concedido por el usuario): Se utiliza cuando una automatización necesita actuar en nombre de un humano. Proporciona tokens temporales vinculados a los permisos de un usuario.
  
• Identidad de servicio al estilo del Protocolo de Contexto de Modelo(máquina a máquina): Una forma de que las máquinas se autentiquen entre sí directamente, como una credencial digital, sin un humano en el bucle. 

La configuración exacta depende del entorno y de los requisitos de cumplimiento.

¿Cuál es la diferencia entre automatización inteligente y RPA?

La automatización robótica de procesos (RPA) está pensada para la repetibilidad. Sigue reglas establecidas para automatizar tareas como copiar datos entre campos, mover archivos o rellenar formularios. Estos robots funcionan bien cuando los pasos son siempre los mismos y las entradas son predecibles.

La automatización inteligente (AI), en lugar de seguir guiones fijos, utiliza la IA para responder dinámicamente, eligiendo acciones basadas en el contexto, gestionando casos extremos y coordinando herramientas en múltiples pasos.

Imagine procesar una factura a través de un chatbot de planificación de recursos empresariales.

• Un bot RPA extrae totales de campos fijos y los introduce en un sistema. Si cambia el formato, se rompe.
  
• Un sistema de AI lee el documento, entiende lo que hay, señala los casos extremos y elige dónde ir, incluso si el diseño es nuevo.

La diferencia fundamental: RPA completa tareas que ya están planificadas. IA averigua cómo completarlas mientras se ejecuta.

Automatización de tareas cotidianas con IA

La mayoría de las empresas ya tienen rutinas repetibles: aprobar pedidos, actualizar registros, mover archivos. El problema es que esas rutinas solo funcionan cuando cada paso se da exactamente como está previsto.

Los agentes de IA hacen que estos flujos de trabajo sean flexibles. Pueden esperar a que falte información, retomarla cuando algo cambia y mantener el proceso en marcha en lugar de obligar al equipo a empezar de nuevo.

No necesita sustituir lo que ya tiene. La IA se superpone a sus herramientas actuales, interviniendo solo cuando es necesario mientras el resto del proceso sigue funcionando sin problemas.

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