La productividad empresarial ha flaqueado en la última década, pero el auge de la IA generativa (Gen AI) promete invertir la tendencia y contribuir potencialmente con billones de dólares a la economía estadounidense para 2030. Dado que el 70 % de los directores de sistemas de información reconocen el potencial de la IA generativa para impulsar la productividad y más de la mitad prevé implantarla antes de 2025, las expectativas sobre el impacto de la IA generativa son altas.
Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a un reto épico para salvar la brecha entre la anticipación y la implementación. Los cambiantes requisitos normativos, el envejecimiento de la mano de obra y las barreras a la adopción de la tecnología dificultan la productividad y el crecimiento de las empresas. Este blog explora cinco casos de uso de IA generativa para ayudar a los responsables de TI de las empresas a superar estos retos y potenciar la productividad.
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1. Acelerar el proceso de reclamaciones de principio a fin
En el competitivo sector de los seguros de hoy en día, la optimización de las reclamaciones de siniestros es una necesidad para las aseguradoras que buscan satisfacer las crecientes expectativas de los clientes y, al mismo tiempo, gestionar los costes. Por ejemplo, Appian Connected Claims utiliza la automatización y la IA para agilizar los procesos manuales de tramitación de reclamaciones, tradicionalmente intensivos en mano de obra y propensos a errores.
Esta solución de vanguardia acelera la tramitación de reclamaciones y garantiza una precisión y eficiencia superiores, al tiempo que, en última instancia, ofrece una experiencia de reclamaciones sin fisuras a los asegurados.
La IA generativa mejora aún más el proceso de tramitación de reclamaciones analizando los datos de reclamaciones en tiempo real, identificando posibles fraudes y reduciendo el riesgo de pérdida de reclamaciones. Además, la IA generativa puede analizar datos históricos de reclamaciones e identificar patrones para agilizar la tramitación de reclamaciones y la toma de decisiones.
Ejemplo: Mediante un enfoque de la gestión de reclamaciones basado en IA, Global Excel Management seleccionó la solución Appian Connected Claims para agilizar la liquidación de reclamaciones, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente. Gracias a los workflows adaptables de Appian, Global Excel implementó con éxito un portal de reclamaciones y un proceso de admisión de la primera notificación de reclamaciones (FNOL) en menos de 12 semanas. Appian Connected Claims también permite a los usuarios empresariales configurar flujos de trabajo sin intervención de TI, lo que agiliza el proceso de incorporación de nuevas instituciones y pólizas.
Basado en la plataforma Appian, Appian Connected Claims realiza un seguimiento de las reclamaciones a medida que avanzan por cada etapa del ciclo de vida.
Ahora que hemos examinado cómo la IA generativa agiliza el procesamiento de reclamaciones de seguros, vamos a profundizar en otra potente aplicación de la IA generativa: impulsar la productividad de los empleados a través de chatbots internos.
2. Aumentar la productividad de los empleados
Otro caso de uso eficaz de la IA generativa consiste en crear chatbots internos conectados directamente a su base de conocimientos institucional. Los empleados pueden consultar a estos bots para obtener respuestas inmediatas y precisas. Esto ahorra un tiempo valioso y mejora la productividad al permitir a los empleados el acceso instantáneo a la información que necesitan. Al integrar perfectamente la IA generativa en sus sistemas de comunicación interna, puede fomentar una cultura de eficiencia y empoderamiento, en la que el conocimiento esté fácilmente disponible con solo pulsar un botón. Además, gracias a la capacidad de la IA generativa para aprender y evolucionar continuamente, estos chatbots pueden adaptarse a las consultas de los usuarios, garantizando respuestas precisas y relevantes de forma constante a lo largo del tiempo.
Ejemplo: El Departamento de Seguridad Pública de Texas implementó una aplicación de chatbot impulsada por IA que permite a los empleados extraer documentos de propiedad en un sistema centralizado donde la información es visible para más de 10 000 partes interesadas. Como resultado, los empleados de la agencia pueden obtener respuestas inmediatas a preguntas que antes tenía que responder el director de la agencia. Además, la mayor rapidez del nuevo sistema permite a la Oficina de Adquisiciones y Servicios Contractuales (OPCS) garantizar la integridad de los datos contractuales subyacentes.
Ahora que hemos explorado cómo la IA generativa acelera el procesamiento de reclamaciones de seguros, pasemos a otra aplicación vital: aprovechar la IA generativa para convertir datos no estructurados en información práctica.
3. Convertir datos no estructurados en información práctica
En la economía digital actual, las organizaciones necesitan una forma de clasificar, procesar y extraer automáticamente información de datos no estructurados, como documentos en papel, vídeos y correos electrónicos, y hacer que esa información sea procesable en tiempo real. La automatización inteligente de documentos convierte estos datos no estructurados en información procesable, utilizando capacidades de IA y ML mejoradas por humanos según sea necesario.
Como complemento de estas herramientas, la IA generativa puede resumir los puntos clave y tareas pendientes de documentos basándose en configuraciones predefinidas, lo que le permite extraer la información que necesita mucho más rápidamente de grandes volúmenes de documentos.
Ejemplo: Una entidad gubernamental utilizó la IA generativa para procesar solicitudes de documentos de identidad críticos. Esta información solía tardar semanas en revisarse porque los empleados tenían que cotejar las descripciones de los puestos en las solicitudes de empleo con los códigos ya predefinidos. Sin embargo, al utilizar un complemento de IA generativa, la entidad pudo crear una aplicación para automatizar este proceso de cotejo rápidamente .
La nueva aplicación de la agencia, impulsada por la IA, analiza el texto no estructurado de las descripciones de puestos y recomienda instantáneamente los tres códigos principales para ese trabajo. Gracias a este proceso impulsado por IA, la agencia redujo significativamente el tiempo que tarda en procesar las solicitudes, lo que aumenta su productividad y permite a los revisores centrarse en tareas más críticas.
Una vez destacado el potencial transformador de la IA generativa para agilizar las reclamaciones de seguros y aumentar la productividad de los empleados, centrémonos en cómo revoluciona las operaciones de atención al cliente.
4. Agilizar y personalizar las operaciones de atención al cliente
La IA agiliza el Customer journey mediante el autoservicio, la gestión de tareas repetitivas y la priorización de interacciones complejas que requieren empatía y personalización.
Los chatbots convencionales ofrecen respuestas genéricas basadas en reglas. Pero los chatbots y asistentes virtuales basados en IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural para personalizar las recomendaciones y anticiparse a las necesidades del cliente.
Ejemplo: Aviva France revolucionó sus operaciones de atención al cliente aprovechando la IA para agilizar la tramitación de reclamaciones. Los agentes, que gestionan 80 000 consultas al año, se enfrentaban antes a procesos manuales lentos y sistemas desarticulados.
Con la ayuda de una plataforma de automatización de procesos basada en IA, Aviva France digitalizó las tareas manuales y optimizó la colaboración entre funciones. ¿El resultado? El procesamiento de reclamaciones en el mismo día aumentó del 1 % al 25 %, mientras que las liquidaciones se dispararon en un impresionante 530 %, lo que demuestra el poder transformador de la IA para impulsar la eficiencia y la velocidad en las operaciones de atención al cliente.
[Conozca las diferencias entre la IA generativa y los grandes modelos lingüísticos.]
Con cuatro casos de uso convincentes ya explorados, es hora de destacar otra faceta de las capacidades de la IA generativa: la extracción y clasificación de documentos. Examinemos cómo esta tecnología transformadora revoluciona la gestión y el análisis de datos.
5. Acelerar los procesos de extracción y clasificación de documentos
La IA generativa ofrece un potencial extraordinario para optimizar la extracción y clasificación de documentos. Ahora, profundicemos en estas capacidades y exploremos ejemplos reales de cómo las empresas aprovechan la IA generativa para impulsar la eficiencia y la innovación en la gestión y el análisis de datos.
Clasificación del correo electrónico: Interpreta y clasifica automáticamente los mensajes de correo electrónico, agilizando la comunicación y las respuestas a las consultas de los clientes.
Clasificación de documentos: Identifica y organiza automáticamente la información contenida en los documentos, agilizando su enrutamiento y procesamiento.
Extracción de datos: Recupera automáticamente datos de varios tipos de documentos, optimizando la precisión e impulsando la eficiencia operativa.
Ejemplo: Leroy Merlin tenía un problema. Este importante minorista de mejoras para el hogar se enfrentaba a importantes retos a la hora de agilizar sus procedimientos de devolución, reembolso y cambio. Las aprobaciones manuales, unidas a una supervisión fragmentada en la ejecución y a silos de datos entre sistemas, dieron lugar a procesos de aprobación prolongados y a frecuentes cancelaciones de pedidos, lo que en última instancia provocó un descenso en los índices de satisfacción de los clientes. Además, la inexactitud en los datos contribuyó a pérdidas económicas.
Aprovechando la automatización robótica de procesos (RPA), Leroy Merlin automatizó las transacciones de pago de devoluciones, capturando sin problemas los datos de varios portales de pago. Sin embargo, la integración de IA generativa en sus procesos impulsó la eficiencia operativa del minorista a otro nivel. Por ejemplo, el procesamiento de documentos con IA agilizó hasta el 90 % de sus procesos manuales, aumentando la satisfacción del cliente e impulsando el crecimiento del negocio.
[Profundice en el uso de la IA generativa. Vea estos siete casos de uso de la IA/ML.]
Ahora vamos a explorar consejos y tácticas prácticas para implantar la IA generativa en su organización, a partir de ejemplos reales de organizaciones de éxito como Leroy Merlin.
Consejos y tácticas para implantar la IA generativa en su organización
Las plataformas de automatización de procesos son la herramienta perfecta para implantar casos de uso de la IA generativa. Las mejores de estas plataformas aprovechan los últimos modelos de lenguaje de gran tamaño para digitalizar tareas como el resumen de documentos y la identificación de PII (información de identificación personal). Además, estas plataformas de vanguardia utilizan la IA generativa para automatizar las tareas de desarrollo y agilizar el ciclo de vida del desarrollo.
Sin embargo, muchas empresas apenas han indagado en el enorme potencial de la IA generativa. Para liberar todo el potencial de la IA generativa y aprovechar sus beneficios, la implementación efectiva es un factor crítico de éxito. He aquí algunos consejos prácticos y tácticas que le ayudarán a aprovechar con éxito el poder de la IA generativa en su organización.
Integración de workflows: Asegúrese de que la IA se integre perfectamente en sus procesos y esté configurada para poder colaborar con responsables de la toma de decisiones humanos.
Automatización de tareas: Optimice las operaciones automatizando tareas manuales, como buscar, relacionar y resumir datos. Esto aumenta la eficiencia y permite al personal dedicarse a trabajos más estratégicos.
Datos: Invierta en una capa semántica sólida sobre los datos de su empresa para asegurarse de que pueda usarla para entrenar sus algoritmos o consultarlos en tiempo real para obtener respuestas rápidas a sus preguntas. Un data fabric es una excelente manera de hacerlo.
Seguridad y privacidad: Priorice la seguridad y privacidad de sus implementaciones de IA. Tome medidas para proteger la información confidencial, especialmente con una integración de IA segura y fiable.
Así pues, la promesa de la IA generativa es enorme, pero aprovechar su potencial transformador requiere una cuidadosa integración en los procesos y sistemas existentes.
Liberar el valor de la IA generativa
Muchas empresas están experimentando actualmente con la IA generativa para la creación de contenidos, el desarrollo de software, la extracción y el análisis de datos y el servicio al cliente. Sin embargo, las organizaciones centradas en la IA están marcando realmente la diferencia, transformando áreas estratégicas de su negocio con menos recursos y mayor velocidad. El rápido avance de la IA generativa está remodelando sectores enteros, desde los servicios financieros y la atención sanitaria hasta la administración pública y la gestión de la cadena de suministro.
La pregunta crucial es: ¿Cómo se desbloquea el valor de esta tecnología verdaderamente transformadora en su organización? Como señaló Piyush Kumar, director global de Estrategia y Soluciones de Asociación Estratégica de Wipro, en una entrevista reciente:
“Todo se reduce a lo fundamental: necesita una estrategia de datos bien definida. Las mejores organizaciones adoptan un enfoque de arriba hacia abajo, en el que el nivel directivo comprende el valor empresarial crítico y la diferenciación que la IA puede aportar. Esto puede ser más fácil de lograr con la expectación en torno a la IA generativa y sus promesas. Elegir los casos de uso correctos para mostrar el valor siempre ha sido clave, por eso debe centrarse en lograr resultados rápidos con oportunidades que requieran poco esfuerzo mientras construye e invierte para lograr una visión más amplia”.
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