La capa de contexto que requiere la IA empresarial

La inteligencia artificial ha llegado a las empresas para transformar los procesos, hacer más eficientes las operaciones, automatizar las tareas y apoyar la toma de decisiones. En definitiva, para permitir a las organizaciones que obtengan mejores resultados optimizando su productividad.

Hoy hablamos de la aplicación de la IA en todos los segmentos de la industria, en cualquier capa de la organización y en todos los departamentos corporativos. Mientras el debate mediático sobre la inteligencia artificial sigue abierto, el entorno empresarial se enfrenta a una realidad más pragmática: la brecha entre la expectativa y el impacto real. Aunque las pruebas piloto se han multiplicado en todos los departamentos, muy pocas organizaciones logran traducir los algoritmos en una mejora cuantificable de sus procesos.

Dar el salto hacia una fase donde las inversiones se materialicen a escala y a largo plazo exige herramientas y condiciones que hagan posible esa integración. Los análisis del sector lo confirman: mientras Deloitte señala que solo una de cada diez empresas obtiene un rendimiento significativo de la IA agéntica, un estudio del MIT reduce al 5% los proyectos de IA generativa que logran aportar un valor relevante.

Entender la realidad operativa

¿Qué falta para que la IA pase del laboratorio a la línea de producción? Básicamente, comprensión del contexto. Integrar esta tecnología en el corazón de una empresa no es un ajuste superficial ni una cuestión de apilar algoritmos. El verdadero punto de inflexión exige que los modelos entiendan primero la realidad operativa de la organización; solo cuando la IA comprende cómo funciona el negocio por dentro es capaz de ejecutar decisiones fiables y generar un valor sostenido.

Precisamente, la falta de entendimiento y de información es una de las principales barreras que presentan las empresas para su crecimiento empresarial. Según el último Informe de Optimización de Procesos de Celonis, el 82% de las compañías considera imposible obtener un rendimiento significativo sin una comprensión real del funcionamiento del negocio.

Hace falta, por tanto, una herramienta que ayude a la empresa a entender de forma confiable cómo funcionan sus procesos, que contribuya a dotar a la AI de contexto; a pasar de la fragmentación de datos a un lenguaje estructurado que los agentes de IA puedan comprender, y sobre el que puedan actuar de forma segura. De esta forma, las empresas podrán aportar el impacto real que pueden ofrecer los agentes de IA y obtener un rendimiento significativo de sus inversiones en IA empresarial.

Cerrar la brecha de contexto

Celonis Context Model (CCM), integrado en Celonis Platform, da respuesta a este desafío creando una capa que habilita a las empresas a crear su propio contexto operativo. Además de esto, también les ayuda a identificar las oportunidades de mayor impacto para la implementación de la inteligencia artificial, así como a coordinar de forma inteligente a los agentes, los sistemas y los equipos implicados para que trabajen juntos.

¿Por qué es clave esta funcionalidad? CCM proporciona un gemelo digital dinámico y en tiempo real de las operaciones de la compañía, que traduce el lenguaje empresarial a un lenguaje que la IA puede entender.

La capa de contexto operativo permite a la IA empresarial entender realmente cómo funciona el negocio

Para hacerlo posible, combina datos de procesos, conocimiento empresarial, inteligencia de procesos empresariales y de decisiones —así como una serie de innovaciones en IA—, que permiten a las organizaciones modelar escenarios futuros, predecir y prevenir fallos en los procesos, y tomar decisiones acertadas y fiables. Es decir, proporciona a la IA empresarial la claridad operativa que necesita para razonar correctamente, actuar de forma fiable y ofrecer resultados a gran escala.

Estas capacidades son posibles gracias a la reciente adquisición de Ikigai Labs, una empresa líder en inteligencia de decisión basada en IA, lo que añadió este tipo de capacidades a Celonis Platform.

Aplicaciones reales

Empresas de todos los sectores—salud, manufactura, logística o la gestión de recursos humanos— están comprobando que la capa de contexto no solo contribuye, sino que repercute de forma más que positiva en sus resultados obtenidos, pasando de agentes que recomiendan, a agentes que ejecutan y mejoran de forma continua los procesos.

Este es el caso de Uniper, una de las mayores empresas energéticas de Europa. Uniper está utilizando un agente basado en Celonis Context Model y desarrollado en Microsoft Copilot Studio para optimizar los procesos de selección y contratación del talento. Este agente emplea una interfaz de lenguaje natural para aportar información relevante sobre el proceso de selección, como las ofertas de empleo activas a las candidaturas preseleccionadas; además identifica y destaca las tareas, tanto las urgentes como las vencidas, para los responsables de selección y los directivos.

Con CCM, los empleados de Uniper han tenido acceso a información precisa de los procesos de contratación, tales como el número de candidatos y los días que llevan preseleccionados para las ofertas de empleo correspondientes. Estos datos han permitido a los equipos reducir el tiempo medio de la fase de selección, acceder a información más detallada y tener un mayor control del proceso para actuar de forma proactiva.

En el sector logístico y la industria aeroportuaria también se confirman los avances de Celonis Context Model. Esta tecnología ha ayudado al aeropuerto de Munich a mejorar la gestión y la organización logística de los equipajes, combinando datos de procesos e información procedentes de distintos sistemas, aplicaciones y dispositivos que han permitido crear un gemelo digital de sus operaciones.

Con esta herramienta, el aeródromo puede supervisar las operaciones prácticamente en tiempo real e identificar con precisión cuándo y dónde se producen los picos de actividad para la gestión de las maletas, y cuáles son los periodos de menor demanda para optimizar así su almacenamiento, recirculación y recogida.

Más allá del contexto

Estos casos demuestran por qué la capa de contexto es importante a la hora de adoptar la IA empresarial para aportar valor real a la compañía. Pero el contexto es solo una parte de la ecuación: también resulta clave identificar qué casos de uso serán rentables, determinar el momento y la forma de desplegarlos con el mínimo impacto operativo, y orquestar eficazmente a los agentes, los sistemas y el equipo humano.

Solo con esta gobernanza integral, la inteligencia artificial deja de ser un asesor pasivo para convertirse en un verdadero motor de valor medible.