La automatización de procesos será cada vez más inteligente (y privada)

Durante el pasado Appian World 2023 celebrado en la ciudad estadounidense de San Diego, Appian hizo repaso de las principales novedades de una plataforma cada vez más completa para dar respuesta a la automatización de procesos de extremo a extremo. 

Entre las nuevas capacidades se encuentra Appian Data Fabric, una “base de datos virtual” (tal y como la denomina Matt Calkins, CEO de la compañía), anunciada a finales del año pasado y que está experimentando una gran acogida por parte de las empresas que hacen uso de esta plataforma. No en vano, ya ha sido adoptada por el 94% de los nuevos clientes de Appian, tal y como aseguraba el propio directivo. 

En esta ocasión nos centraremos en el segundo gran tema del congreso, la inteligencia artificial. Cada vez más presente en las tecnologías que utilizan las organizaciones, la IA también está generando un debate controvertido, del que Calkins quiso hablar durante su intervención y también a lo largo de la entrevista con el cronista que escribe estas líneas.

IA pública vs IA privada

En esta brutal adopción de la inteligencia artificial que estamos viviendo en los últimos años hay un aspecto que no se trata habitualmente pero que Calkins puso en el foco: Tanto a la hora de entrenar modelos de IA como de obtener resultados, las compañías están cediendo sus datos a terceras empresas, aquellas que procesan la información para devolver soluciones propuestas por la inteligencia artificial. Es cierto que dichas compañías extraen un gran valor gracias a ello, pero también lo es que los proveedores de IA se pueden quedar con esa información para nutrir a su vez los algoritmos y que estos sean cada vez más eficientes. 

La pregunta que se hacía Calkins es ¿quién es el gran beneficiario en estos procesos? “Hay mucha gente utilizando algoritmos de inteligencia artificial como ChatGPT. Piensan que es una tecnología increíble y no les importa dar sus datos a una organización como Microsoft para que esta arquitectura ‘haga su magia’ y les devuelva información de valor. Pero aquí también se están generando problemas de privacidad, incluso problemas regulatorios, porque estas empresas están cediendo datos que no saben dónde acabarán”. 

Efectivamente, esa información probablemente termine nutriendo a su vez los algoritmos de IA para mejorar los resultados, pero al quedar almacenada también podría servir para otros cometidos fuera del control de sus dueños.

En este sentido, Calkins añadía que las empresas que hacen uso de estos algoritmos de IA públicos están perdiendo su ventaja frente a la competencia: “usan una inteligencia artificial que a su vez está siendo entrenada con sus propios datos y que, probablemente, se estén vendiendo a los competidores. En la práctica, estos datos están entrenando a la competencia, por lo que pierden su valor y se esfuma la privacidad”. 

Es aquí donde el CEO de Appian introduce el concepto de IA privada, que pretende complir con las normativas de privacidad y, sobre todo, basarse en el entrenamiento de IA que se ajuste a los fines de cada empresa, no a unos fines genéricos.  

“Appian apoya la IA privada para que las empresas tengan sus propios algoritmos entrenados con datos internos. De esta forma, no se revela información de las organizaciones y sólo benefician a dicha organización, no a terceras empresas”, explicaba Calkins. 

El futuro de la IA, según su visión, pasa por un entrenamiento sobre datos privados. “Las empresas podrán usar una inteligencia artificial básica de código abierto para ser entrenada con sus propios datos, de tal forma que esté personalizada para las necesidades reales de cada una. Existen muchas razones por las que las empresas utilizan sus propias aplicaciones de negocio personalizadas. Y con la inteligencia artificial pasará exactamente lo mismo, estará personalizada”.

Esta apuesta por la IA privada forma parte de la estrategia de Appian para incorporar inteligencia artificial en su plataforma. 

Calkins proponía un ejemplo: “Digamos que tienes un formulario específico que tus clientes rellenan habitualmente. Has visto un millón de esos formularios, así que la idea es entrenar a tu IA con ese millón de formularios para que sea muy buena extrayendo datos y entendiendo y valorando toda esa información.”

Low-code AI

Appian no solamente se quiere quedar en ese entrenamiento de la inteligencia artificial basado en los datos internos de las compañías que la usan, sino que pretende ir más allá inyectando low-code en esos procesos de diseño y entrenamiento. El objetivo es, nuevamente, democratizar el uso de los datos corporativos para automatizarlos a través de algoritmos de inteligencia artificial fácil de usar e implementar.

El proveedor de software para la gestión de procesos se especializa precisamente en el low-code, y ahora quiere hacer uso de estas tecnologías también para desarrollar procesos automatizados y basados en algoritmos de inteligencia artificial de forma sencilla, sin necesidad de escribir líneas de código o de tener conocimientos avanzados en esta materia. 

El primer paso es el que ha presentado durante el congreso: Appian AI Skill Designer y la integración de IA generativa para la automatización de procesos. 

“Los beneficios potenciales de la inteligencia artificial para la automatización de procesos son inmensos, pero solo si las organizaciones pueden incorporar con éxito tecnologías complejas de IA en sus flujos de trabajo digitales. Appian AI Skill Designer y nuestra integración de OpenAI son grandes avances que democratizan el acceso a los beneficios de la IA”, anunciaba Calkins durante su intervención en Appian World 2023.

Appian ha trabajado para garantizar que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) basado en GPT comprenda cómo crear automatizaciones con la plataforma Appian. Utilizando la integración OpenAI, Appian está desarrollando varias capacidades generativas respaldadas por IA para aumentar la automatización con un énfasis en la mejora de la productividad de los desarrolladores en las actividades diarias. Entre ellas se incluyen:

* Uso de IA generativa y lenguaje natural para crear automáticamente formularios digitales a partir de un formulario existente con instrucciones en lenguaje natural. Por ejemplo, tomando un documento existente, como una solicitud de licencia comercial, y aplicando IA generativa para construir un formulario digital seguro que pueda utilizarse para digitalizar instantáneamente un negocio en Appian.
* Utilización de la IA generativa para comprender el funcionamiento de aplicaciones complejas. Al examinar el diseño de una aplicación de software, la IA generativa puede analizar el diseño para proporcionar descripciones en lenguaje natural del funcionamiento de una aplicación, lo que aporta ventajas como la autogeneración de documentación de software.
* Conexión de IA generativa con Data Fabric de Appian. La tecnología Data Fabric de Appian conecta los datos empresariales en un modelo de datos virtual único y seguro. Con una conexión entre IA generativa y Data Fabric, los usuarios pueden hacer preguntas sobre sus datos empresariales en lenguaje natural. Por ejemplo, un usuario puede preguntar: “¿Qué clientes corren el riesgo de perder clientes en los próximos 30 días?”. La IA generativa puede proporcionar recomendaciones y perspectivas que impulsen la acción proactiva en la plataforma Appian.

Calkins finalizaba la entrevista con el que escribe de forma contundente: “mi predicción es que la IA privada va a ganar. Ese va a ser el modelo de uso dominante de la IA, que es muy diferente de lo que la gente está prediciendo hoy en día. La mentalidad común es que la IA va a ser pública y va a atrincherar a los proveedores líderes, lo que les permitirá salir beneficiados enormemente de ello. Yo diría que hay buenas razones por las que eso no es cierto”.