Cómo optimizar tus procesos de trabajo con herramientas de IA

La incorporación de herramientas de inteligencia artificial al trabajo diario suele empezar por la herramienta y dejar el proceso para después. Ese orden explica gran parte de los resultados que más tarde se califican de decepcionantes. El planteamiento de este artículo es el inverso: identificar primero el proceso, medirlo y elegir después la tecnología.

La IA como asistente, no como sustituto

Un modelo de lenguaje genera texto a partir de la información que recibe. Desconoce el contexto de la organización, no responde de las consecuencias de sus respuestas y comete errores sin señalarlos. Su utilidad se concentra en la fase de borrador y disminuye a medida que el resultado se acerca a su destinatario final.
El reparto de funciones que mejor se sostiene en el día a día asigna a la herramienta la velocidad y el volumen, y a la persona el criterio, el contexto y la responsabilidad. Cuando se delega también el criterio, el tiempo de revisión acaba superando al tiempo ahorrado.

Qué significa realmente optimizar un proceso con IA

Optimizar un proceso consiste en reducir su duración, su coste o su tasa de error. La inteligencia artificial es una vía más para conseguirlo, junto a la simplificación de pasos, la eliminación de aprobaciones repetitivas o la automatización con herramientas convencionales.
Antes de introducir un modelo conviene documentar el proceso tal y como funciona en la actualidad: quién interviene, qué información entra, qué resultado produce y cuánto tiempo consume. Una parte de los procesos mejora con ese solo ejercicio, sin necesidad de tecnología nueva.

Cómo identificar tareas que merece la pena optimizar

Las tareas con mayor potencial a ser candidatas para su optimización cumplen cuatro condiciones: se repiten con frecuencia, parten de información en formato digital, admiten una revisión antes de salir de la organización y consumen tiempo sin exigir criterio profesional.
La priorización admite un cálculo sencillo: número de casos al mes, multiplicado por los minutos que se ahorran en cada uno, multiplicado por el coste hora del perfil que ejecuta la tarea. Si el resultado no compensa el esfuerzo de implantar y mantener el flujo, la tarea quedará descartada.

Áreas donde la IA tiene mayor impacto

Redacción y comunicación

Borradores de propuestas, correos, actas, fichas de producto y todo tipo de comunicaciones internas. El ahorro se produce en el paso de la página en blanco a un texto para revisar. El resultado mejora de forma notoria cuando se aportan varios ejemplos como referencia, más que cuando se describe el estilo mediante adjetivos.

Gestión del correo

Clasificación por tipo de asunto, resúmenes de hilos extensos y borradores de respuesta para consultas recurrentes. La secuencia recomendable empieza por clasificar y resumir. El envío automático de respuestas constituye el último paso y no resulta aconsejable en todos los contextos.

Reuniones y seguimiento de tareas

La transcripción automática con extracción de acuerdos y tareas presenta una de las mejores relaciones entre esfuerzo de implantación e impacto. Requiere informar a los asistentes de la transcripción o grabación de la llamada y definir dónde se almacenan las transcripciones y durante cuánto tiempo.

Análisis de datos

Los modelos de análisis de datos con IA facilitan la exploración de un conjunto de datos, la redacción de fórmulas y consultas y la traducción de un resultado a lenguaje de negocio. Los cálculos que sostienen una decisión deben mantenerse en la hoja de cálculo o en la base de datos, con su trazabilidad, y no dentro de una conversación con el modelo.

Documentación y gestión del conocimiento

Redacción de procedimientos a partir de grabaciones, actualización de manuales y búsqueda sobre documentación interna. Su rentabilidad es más alta en organizaciones con rotación elevada o con un volumen relevante de conocimiento que nunca se ha puesto por escrito.

Automatización de tareas repetitivas

Extracción de datos de facturas y formularios, alta de registros y avisos entre sistemas. La IA se combina aquí con automatización no-code, o con conexiones vía API y webhooks, y aporta la capacidad que antes bloqueaba estos flujos: interpretar documentos que no llegan en un formato fijo.

Herramientas de IA según el caso de uso

El mapa de herramientas se modifica cada pocos meses, de modo que resulta más útil razonar por categorías que por marcas concretas.

La elección depende en menor medida de la herramienta que del lugar donde el equipo ya trabaja. Una herramienta situada fuera del flujo habitual tiende a abandonarse en las primeras semanas.

Cómo implantar IA en tus procesos de trabajo: Ejemplos de procesos optimizados

Dos ejemplos de flujo completo, del tipo que se implanta con más frecuencia en empresas de tamaño medio.

Propuestas comerciales.

• Entrada: notas de la reunión y ficha del cliente. Un asistente redacta el borrador a partir de la plantilla corporativa y de propuestas anteriores. La persona responsable de la cuenta ajusta alcance y precio. Un segundo paso revisa condiciones y posibles erratas.
• Salida: propuesta enviada. La reducción de tiempo se concentra en la fase de redacción inicial.

Facturas de proveedor.

• Entrada: correo con el documento adjunto. Un sistema de OCR extrae proveedor, importe, fecha y número. Una regla comprueba la coincidencia con el pedido. Los casos que coinciden se registran de forma automática y las excepciones pasan a una bandeja de revisión.
• Salida: asiento contable. El trabajo manual se concentra en el subconjunto de facturas que no cuadran.

Ambos flujos incorporan un punto de control humano antes de que el resultado salga de la organización.

Buenas prácticas para trabajar con IA

Cómo escribir prompts eficaces

Un prompt eficaz se aproxima más a un encargo dirigido a una persona recién incorporada que a una búsqueda en un motor. La siguiente estructura cubre la mayoría de los casos:
Contexto: función de quien escribe, organización y destinatario del resultado.

• Tarea: qué se necesita exactamente, formulado en una frase.
• Material: los datos, el texto o los documentos de partida.
• Formato: extensión, estructura y tono.
• Restricciones: qué debe evitarse y qué no puede darse por supuesto.
• Ejemplo: una muestra de un resultado considerado correcto.

El ejemplo es el elemento que más incide en la calidad del resultado y también el que se omite con mayor frecuencia.

Cómo medir la mejora de productividad

La medición debe realizarse antes de la implantación. Tres datos resultan suficientes para casi cualquier proceso: tiempo medio por caso, número de casos al mes y porcentaje de trabajos que requieren corrección. La medición se repite a las cuatro semanas y a las doce.
La segunda lectura es la que aporta información fiable. Una parte de las mejoras aparece en la primera semana por efecto de la novedad y desaparece cuando el equipo recupera su rutina.

Errores frecuentes al utilizar IA

Cuatro se repiten en organizaciones de perfil muy distinto:

• Automatizar un proceso mal diseñado, con lo que se obtiene el mismo proceso ejecutado en menos tiempo.
• Contratar licencias sin formación asociada, lo que deriva en un uso equivalente al de un buscador y en un gasto que no revierte.
• Solicitar el resultado final en un único paso. Los flujos divididos en etapas ofrecen mejores resultados y admiten corrección intermedia.
• Dar por válidas las cifras y las referencias que devuelve el modelo. Los datos numéricos y las fuentes requieren verificación en todos los casos.

Privacidad, seguridad y uso de datos sensibles

Antes de introducir información en una herramienta conviene determinar tres cuestiones: si los datos se utilizan para entrenar el modelo, dónde se alojan y qué personas de la organización pueden acceder a ellos. Las versiones empresariales de las herramientas principales permiten desactivar el entrenamiento con los datos del cliente. Las versiones gratuitas, con frecuencia, no ofrecen esa opción.
Los datos personales, la información financiera no publicada, los historiales laborales y el código propietario requieren una decisión explícita de la organización, y no del usuario que abre la herramienta. Una política de una página que delimite qué información puede subirse evita la mayor parte de los incidentes. El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial añade obligaciones adicionales en función del uso, y conviene revisarlo antes de aplicar IA a procesos de selección de personal, evaluación de empleados o decisiones que afecten a clientes.

Cuándo no conviene utilizar IA

Existen procesos en los que el coste de un error supera cualquier ahorro posible: decisiones sobre personas, comunicación de crisis, contenido regulado que se publica sin revisión legal y cualquier tarea cuyo resultado no vaya a comprobarse.
Quedan también fuera los procesos de frecuencia muy baja. La implantación y el mantenimiento de un flujo automatizado suponen un coste fijo que en esos casos no llega a ser rentable.
Las organizaciones que obtienen resultados de estas herramientas coinciden en tres decisiones: seleccionar con criterio los procesos sobre los que intervenir, formar a las personas que los ejecutan y volver a medir para comprobar si el cambio se ha sostenido y si el sistema implementado está generando impacto.

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