La semana pasada tuvo lugar en Múnich el congreso Celosphere 2024 de Celonis, en el que la compañía especializada en inteligencia y minería de procesos mostró ante más de 3.000 asistentes las últimas novedades de su plataforma de software, con Celonis AgentC como actor principal, un conjunto de herramientas, integraciones y asociaciones de agentes de IA basados en la plataforma Celonis Process Intelligence.
El entusiasmo en torno a los agentes de inteligencia artificial está fuera de toda duda. Aunque el concepto de agentes que colaboran para resolver problemas empresariales de manera autónoma no es nuevo, los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) que impulsan la IA generativa han hecho realidad esta idea. Se espera que estos agentes definan la próxima gran ola de innovación en IA, revolucionando la forma en que tanto la sociedad como las empresas toman decisiones.
Pero, ¿qué son exactamente los agentes de IA? ¿Qué obstáculos impiden su adopción generalizada? Y lo más importante, ¿cómo pueden las organizaciones aprovecharlos de manera efectiva en sus operaciones? Nos lo explicaba Manuel Haug, CTO de Celonis:
Un agente de IA es un programa de software que interactúa con su entorno, recopila datos y los utiliza para realizar tareas autónomas que cumplan con objetivos predefinidos.
Los agentes de IA generativa son entidades capaces de orquestar flujos de trabajo complejos, coordinar actividades entre múltiples agentes, aplicar lógica y evaluar respuestas. En términos empresariales, esto significa que los agentes pueden automatizar procesos, aumentando la productividad, reduciendo costes y mejorando la experiencia del cliente.
A pesar de los avances en tecnología, existen varios desafíos que las empresas deben superar para implementar agentes de IA de manera efectiva:
1. Identificación del problema: Los agentes de IA funcionan mejor cuando el problema está claramente definido y tiene un alcance limitado. Las empresas deben ser capaces de identificar el problema correcto para maximizar el valor del agente.
2. Redacción de instrucciones efectivas: Aunque los LLMs están mejorando, la creación de instrucciones de trabajo para los agentes sigue siendo un proceso iterativo que consume tiempo. La calidad de las instrucciones y configuraciones es clave para el rendimiento del agente.
3. Monitorización de acciones y decisiones: A diferencia de otros sistemas de automatización, los agentes de IA actúan de manera similar a los humanos, lo que los hace susceptibles a errores, respuestas inconsistentes o incluso alucinaciones. Por tanto, es crucial implementar una gobernanza adecuada para garantizar la responsabilidad y mejora continua de los agentes.
La inteligencia de procesos (PI por sus siglas en inglés) es fundamental para abordar estos obstáculos y garantizar que los agentes de IA sean escalables, fiables y útiles. Proporciona un contexto específico para los procesos empresariales, permitiendo que los agentes de IA comprendan y actúen en función de los flujos de trabajo y datos internos de la empresa.
Mientras que la IA de consumo se basa en grandes cantidades de datos disponibles públicamente, la IA empresarial carece de una “capa de referencia” que conecte los datos internos. Aquí es donde entra en juego la Inteligencia de Procesos, proporcionando un “grafo de inteligencia” que actúa como una capa semántica, conectando los datos internos de la empresa y ofreciendo contexto valioso. Esto permite que los agentes de IA hablen el “lenguaje” específico de la empresa y tomen decisiones más informadas.
En la práctica, la relación entre PI y AI generará nuevos modelos de negocio, nuevas formas de llegar a los mercados, tal y como resumía durante el congreso Eugenio Cassiano, vicepresidente sénior de Estrategia e Innovación en Celonis.
Celonis, pionera en inteligencia de procesos, facilita la creación de agentes de IA para las empresas a través de tres pasos clave:
1. Descubrimiento de problemas relevantes: La inteligencia de procesos identifica áreas con potencial de mejora dentro de los flujos de trabajo.
2. Creación de agentes: Proporciona información valiosa sobre cómo se resuelven los problemas hoy en día, generando instrucciones de trabajo claras para los agentes de IA.
3. Ejecución y monitorización: Una vez que los agentes están en funcionamiento, la inteligencia de procesos permite monitorear sus decisiones y acciones, superponiéndolas con los pasos tradicionales del proceso para asegurar una gobernanza adecuada.
El uso de agentes de IA para maximizar la productividad, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente está en auge. Las empresas que utilicen la inteligencia de procesos para impulsar estos agentes estarán mejor preparadas para identificar problemas, construir agentes más efectivos a gran escala y monitorizar su rendimiento, lo que les brindará una ventaja competitiva en la próxima ola de progreso en IA.
Según la compañía, este enfoque no sólo revolucionará los procesos empresariales, sino que también permitirá a las organizaciones actuar de manera más eficiente y responsable, asegurando una mejora continua y sostenible en su rendimiento operativo.
La multinacional española Cosentino, fabricante de superficies naturales y manufacturadas de alta calidad para aplicaciones de arquitectura y diseño, tuvo un papel relevante durante el congreso Celosphere 2024. Ha sido una de las primeras empresas en desarrollar un agente de IA para reducir significativamente el tiempo necesario en revisar y liberar bloqueos de crédito en el proceso de gestión de pedidos, utilizando datos de sistemas empresariales existentes y gemelos digitales de procesos. Este agente ha sido capaz de optimizar la toma de decisiones de los responsables, que podían aceptar o rechazar las recomendaciones del agente con un solo clic.
Durante el evento, tuvimos la ocasión de charlar con Rafael Domene, CIO global de Cosentino, que no dudaba en señalar las ventajas que ha supuesto la aplicación de este agente de IA en tales procesos: “Los responsables en la gestión de créditos y pedidos son ahora capaces de procesar 5 veces más solicitudes al día sin que se aumenten los riesgos relacionados con este tipo de transacciones”.
Este hecho, en un sector tan globalizado y competitivo como el que opera Cosentino, se convierte en fundamental para asegurar la continuidad de las operaciones y el negocio de la española.
Según sus palabras, “La implementación de un asistente de IA impulsado por Celonis para la gestión de bloqueos de crédito ha supuesto un cambio de juego para nuestras operaciones de gestión de pedidos, agilizando nuestros procesos y dando lugar a resultados más rápidos y fiables. Esta innovación subraya nuestro compromiso permanente de impulsar el éxito empresarial aprovechando la tecnología avanzada, como la IA.”
El CTO de Celonis también hacía referencia a este proyecto con Cosentino: “La inteligencia de procesos de Celonis proporciona los datos y el contexto empresarial necesarios para que la IA empresarial sea más eficaz. Lo que lo hace único es que abarca múltiples sistemas, ofrece una visibilidad completa de los procesos empresariales pasados y presentes y los enriquece con conocimientos empresariales profundos, como reglas empresariales, puntos de referencia del sector o modelos de referencia. Empresas con visión de futuro, como Cosentino, están utilizando la tecnología de IA de Celonis para facilitar la innovación y acelerar la transformación empresarial”, finalizaba.
Cosentino se ha convertido en un ejemplo de lo que se puede conseguir gracias a la aplicación de los agentes de IA como los que se pueden desarrollar a través de Celonis AgentC, pero no es el único. También tuvimos la ocasión de hablar con Fernando Ranz, vicepresidente y Country Manager de Celonis para Iberia y LATAM, que nos contaba cómo ha crecido la oficina de la compañía en Madrid para albergar no solo la fuerza comercial sino también parte de los equipos de ingeniería y soporte internacional: “actualmente somos más de 500 personas y tenemos unas 90 posiciones abiertas, lo que significa que nuestra plantilla seguirá creciendo”.
Según sus palabras, “hay muchos sectores de gran potencial para implementar la inteligencia de procesos en los que se siguen realizando multitud de procesos de forma manual y nuestra tecnología es capaz de reducir los cuellos de botella habituales gracias a la automatización mediante agentes inteligentes”.
Ranz explicaba que el sector manufacturero siempre ha sido el de mayor foco para Celonis, una compañía que nació en Alemania, país donde este sector es de los más potentes a nivel mundial: “BMW es uno de nuestros clientes más importantes. Nos ha permitido conocer muy de cerca el proceso de producción de los automóviles, por lo que para nosotros es un entorno muy natural. Sin embargo, estamos en una etapa de expansión hacia nuevos sectores en los que aún no estamos presentes como nos gustaría. Con las nuevas capacidades de Celonis, estamos preparados para llegar a las Administraciones Públicas, al sector hotelero o cualquier otro ámbito donde la cadena de suministro sea un factor importante para los negocios. Por el peso del turismo en nuestro país, este último sector es una de mis grandes apuestas”.
Otro de los anuncios destacados del congreso Celosphere 2024 de Celonis ha sido Networks, una iniciativa aún en fase beta pero que podría cambiar las reglas del juego a la hora de gestionar los procesos, tanto internos como aquellos que afectan a distintas organizaciones que colaboran entre sí y que intercambian información relevante sobre sus procesos en tiempo real y, en muchas ocasiones, a gran escala.
Así lo explicaba Cassiano: “A diferencia de las tecnologías tradicionales de intercambio de datos, como EDI (intercambio electrónico de datos), APIs o el correo electrónico, diseñadas para compartir datos transaccionales, Celonis Networks proporciona información continua y actualizada sobre los procesos. Con esta verdad accionable compartida, las empresas pueden colaborar activamente para identificar y solucionar problemas en los procesos interempresariales, agilizando las operaciones y minimizando riesgos”.
En otras palabras, Networks inyecta un nuevo nivel de transparencia entre organizaciones para que cada proceso se pueda optimizar. En el caso de las cadenas de suministro de productos, donde entran en juego distintas organizaciones (proveedores, fabricantes, distribuidores y clientes), la inteligencia de procesos puede obtener una visión global de forma independiente a cada empresa para optimizar y automatizar todo ese ciclo de vida, lo que sin duda puede mejorar exponencialmente la eficiencia de estas operaciones.
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