Del hype de los agentes a la “IA aburrida” que ahorra miles de pesos a las empresas

El año 2025 ha traído consigo una tendencia clara en el ámbito de la IA: agentes inteligentes que trascienden los límites de los chats para tomar decisiones y actuar de manera autónoma. Estos agentes no solo comprenden las solicitudes del usuario, sino que también planifican las acciones necesarias para satisfacerlas y las ejecutan sin intervención humana.

Este nuevo campo de aplicación de la IA es, sin duda, transformador y presenta perspectivas fascinantes de futuro. Puede resultar útil para tareas cotidianas, como reservar un restaurante o ayudar en la compra semanal, pero cuando se trata de procesos críticos a nivel corporativo, a gran escala o sujetos a normativas de cumplimiento, queda un largo camino por recorrer.

En Appian, contábamos con agentes antes de que el término se popularizara. Los llamamos AI Skills. Nos hemos especializado en generar valor a través de la inteligencia artificial, integrándola de manera efectiva en los procesos. Mientras que otros trasladan el trabajo a la IA, nuestro enfoque se centra en incorporar la IA directamente al trabajo dotándola de una estructura y un objetivo, dentro de un proceso. Un ejemplo donde aplicamos este enfoque es el procesamiento documental.

Y es que existen aplicaciones de la IA que, aunque quizá no tan glamurosas, son más concretas y se pueden implementar hoy mismo. Estas aplicaciones están siendo utilizadas por miles de compañías alrededor del mundo, logrando lo impensable: poner de acuerdo a CEOs, responsables de negocio, responsables de tecnología, desarrolladores, usuarios y, por supuesto, al siempre temido departamento de InfoSec.

Se trata de la inteligencia artificial enfocada en la clasificación, interpretación y extracción de información de documentos corporativos, tanto estructurados como no estructurados. Esto incluye facturas, contratos, normativas, procedimientos, certificados, pedidos, correos electrónicos, presupuestos, entre otros.

Las posibilidades son muy amplias especialmente en sectores regulados, donde los procesos basados en papel son aún una cruda realidad. Desde la extracción de datos de facturas para su posterior procesamiento en sistemas contables, hasta la clasificación de correos electrónicos de usuarios para derivarlos a la sección correspondiente; desde la comparación de contratos para identificar y resumir cambios en las cláusulas, hasta la extracción de datos de informes médicos para la elaboración de presupuestos de seguro, entre muchos otros ejemplos. Es la IA que no asusta y que ofrece un valor práctico y económico casi de inmediato.

Las grandes empresas llevan décadas utilizando tecnologías como OCR e IDP para extraer información de documentos, aunque principalmente se aplicaban a tipos básicos y estructurados, como facturas, con revisión humana para corregir errores. Antes de la IA generativa, el procesamiento documental era tan costoso que solo se podía automatizar una fracción de los documentos, limitándose a los más repetitivos y voluminosos. Con los modelos tradicionales, la automatización alcanzaba un 60% ó 70% de efectividad. Hoy, la IA generativa ha elevado esas tasas de automatización hasta un 99%, resolviendo incluso los casos más complejos.

Cómo los clientes están aprovechando las capacidades de la IA generativa

En Appian hemos apoyado a decenas de clientes en la implementación de la IA para el procesamiento documental,y estos son solo algunos ejemplos.

Una red de clínicas especializada en el tratamiento de niños con trastornos del espectro autista quería reducir los largos tiempos de espera que enfrentan las familias antes de iniciar los tratamientos. Su proceso de admisión requería un manejo manual de grandes volúmenes de documentos médicos complejos y no estructurados. Hoy en día, están utilizando IA generativa para agilizar este proceso. La solución implementada extrae automáticamente la información relevante de los documentos y registros médicos, verificando su exactitud de forma automática. Además, todos los registros cumplen con los estrictos estándares de seguridad y privacidad del sector médico. Como resultado, han logrado reducir los tiempos de espera de las familias hasta un 80%.

Otro ejemplo proviene de una empresa financiera que, en su área de tramitación de hipotecas utilizaba una lista de comprobación para gestionar el proceso de auditoría posterior al cierre de cada contrato. Los usuarios debían leer más de veinte documentos escaneados, extraer la información manualmente e interpretarla según reglas definidas. Esta tarea, que implicaba revisar grandes volúmenes de datos, era muy laboriosa, reducía la productividad y provocaba retrasos de varias semanas. Al incorporar la IA en su flujo de trabajo, la empresa ha automatizado la extracción de más de cien campos de datos, involucrando al usuario únicamente para verificar cierta información, lo que ha mejorado notablemente la eficiencia y reducido los tiempos de procesamiento.

Por último, un importante grupo asegurador se propuso agilizar el proceso de suscripción de pólizas mediante el uso de IDP y la IA generativa en su flujo de trabajo de ingestión de documentos.

Las aseguradoras reciben presupuestos de cientos de corredores en diversos formatos, a menudo con campos escritos a mano y sin estandarización. El procesamiento manual de esta información provocaba ineficiencias, errores y duplicaciones.

El equipo de Appian desarrolló una solución avanzada de ingesta de documentos en tan solo seis semanas, integrando el aprendizaje automático y la IA generativa para clasificar automáticamente los documentos y extraer la información clave, alcanzando una precisión de hasta el 95%.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo los clientes están aprovechando las capacidades de la IA generativa, en combinación con IA “tradicional” basada en modelos de machine learning entrenados a medida, para automatizar partes de sus procesos que aún se realizan de forma manual, manteniendo a la persona al mando.

Por supuesto, existe un gran potencial relacionado con la implementación de agentes inteligentes. Pero lo que necesitan las empresas hoy son agentes confiables, controlados y fáciles de implementar. Una IA que trabaja en colaboración con las personas para ejecutar procesos complejos y alcanzar un objetivo común.

Agentes cuyos resultados puedan ser revisados y monitorizados. Una IA privada que no opera sola, sino dentro de los marcos de un proceso empresarial, alimentada por un data fabric. Es una IA, tal vez más “aburrida”, pero que ya puede implementarse con total confianza y seguridad, ahorrando miles de pesos en tareas que siguen realizándose de forma manual.

Las empresas no tienen que esperar a que lleguen agentes con doctorado. Lo que necesitan ahora es una IA práctica, accesible y confiable que les ayude en lo que realmente les importa: optimizar procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia. Agentes que se integren fácilmente a sus procesos y entreguen resultados tangibles desde el primer día.

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