El año 2025 ha traído consigo una tendencia clara en el ámbito de la inteligencia artificial (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 son capaces de planificar las acciones necesarias para satisfacerlas y, además, de ejecutarlas sin intervención humana.
Un campo de aplicación de la inteligencia artificial sin duda transformador y con perspectivas fascinantes de futuro, útil para tareas cotidianas, como reservar un restaurante o ayudar en la compra semanal. En cualquier caso, lo que es evidente es que alcanzará su máximo potencial cuando se aplique de forma generalizada a procesos corporativos críticos, a gran escala o sujetos a normativas de cumplimiento. Para ello, desde luego, queda todavía un largo camino por recorrer.
Incorporar la IA al trabajo
Hace ya tiempo que Appian cuenta con este tipo de agentes, que formaban parte de la empresa antes incluso de que el término se popularizara. Se denominan AI Skill y están especializados en generar valor a través de la IA, integrándola de manera efectiva en los procesos. Mientras otras propuestas del mercado trasladan el trabajo a la IA, el enfoque de Appian se centra en incorporar esta directamente al trabajo, dotándola de una estructura y un objetivo dentro de un proceso. Un campo donde se aplica este enfoque es el procesamiento documental.
Existen aplicaciones de la IA quizá no tan glamurosas, pero sí más concretas y que se pueden implementar con efecto inmediato
Existen aplicaciones de la IA quizá no tan glamurosas como las que ocupan el centro del debate público, pero sí más concretas y que se pueden implementar con efecto inmediato. Miles de compañías de todo el mundo ya se sirven de ellas para lograr lo impensable: poner de acuerdo a CEO, responsables de negocio, responsables de tecnología, desarrolladores, usuarios y, por supuesto, al siempre temido departamento de InfoSec.
En este caso, se trata de emplear la IA para extraer información de documentos corporativos (estructurados o no), clasificarla e interpretarla. Estos documentos incluyen facturas, contratos, normativas, procedimientos, certificados, pedidos, correos electrónicos o presupuestos, entre otros.
Las posibilidades son numerosísimas, especialmente en sectores regulados, donde los procesos basados en papel son aún la cruda realidad. Desde extraer datos de facturas para procesarlos después en sistemas contables hasta clasificar correos electrónicos de usuarios para derivarlos a la sección correspondiente; desde comparar contratos para identificar y resumir cambios en las cláusulas hasta extraer datos de informes médicos para presupuestar seguros, entre muchos otros ejemplos. Una IA, en definitiva, que no asusta y que ofrece un valor práctico y económico, casi de inmediato.
En el procesamiento documental, la IA generativa consigue tasas de automatización del 99%, porcentaje que comprende incluso los casos más complejos
Las grandes empresas llevan décadas utilizando tecnologías como OCR (optical character recognition) e IDP (intelligent document processing) para extraer información de documentos, aunque principalmente se aplicaban a tipos básicos y estructurados —como los que se encuentran en las facturas— complementados 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, los más repetitivos y voluminosos. Con los modelos tradicionales, la automatización alcanzaba un 60% o 70% de efectividad. Hoy, la IA generativa ha elevado esas tasas de automatización hasta un 99%, incluidos los casos más complejos.
Casos reales
Appian lleva mucho tiempo trabajando en este tipo de proyectos y con decenas de clientes a los que ha ayudado a implementar la IA para el procesamiento documental. Los siguientes son solo algunos ejemplos:
Documentación técnica. Una red de clínicas especializada en el tratamiento de niños con trastornos del espectro autista quería reducir las largas esperas que enfrentan las familias antes de iniciar los tratamientos. Su proceso de admisión requería tratar a mano grandes volúmenes de documentos médicos complejos y no estructurados.
Hoy, la empresa utiliza IA generativa para agilizar este proceso. La solución implementada extrae la información relevante de los documentos y registros médicos y verifica su exactitud de forma automática. Además, todos los registros cumplen con los estrictos estándares de seguridad y privacidad del sector sanitario. Como resultado, la espera de las familias se ha reducido en hasta un 80%.
Auditoría de contratos. Otro ejemplo es el 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, y el usuario únicamente interviene para verificar cierta información, con la consiguiente mejora de la eficiencia y reducción de los tiempos de procesamiento.
Suscripción de pólizas. Por último, un importante grupo asegurador se propuso agilizar el proceso de suscripción de pólizas mediante el uso de IDP y de IA generativa en su flujo de ingestión de documentos. Las aseguradoras reciben presupuestos de cientos de corredores en diversos formatos, a menudo con campos escritos a mano y sin estandarizar. El procesamiento manual de esta información provocaba ineficiencias, errores y duplicidades.
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 los documentos y extraer la información clave. El sistema alcanza una precisión de hasta el 95%.
Las empresas necesitan una IA práctica, accesible, confiable y útil para optimizar procesos, reducir costes y mejorar la eficiencia
Son apenas unos ejemplos de cómo se están aprovechando las capacidades de la IA generativa unidas a la IA “tradicional” basada en modelos de machine learning entrenados a medida. Esta combinación permite automatizar partes de procesos que hasta la fecha se han ejecutado a mano, pero manteniendo en todo momento a la persona al mando.
Agentes confiables
Por supuesto, los agentes inteligentes encierran un inmenso potencial, pero lo que hoy necesitan las empresas son agentes confiables, controlados y fáciles de implementar. Una IA que trabaje en colaboración con las personas para ejecutar procesos complejos y alcanzar un objetivo común. Agentes cuyos resultados se puedan revisar y monitorizar. Una IA privada que no opere 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 se puede implementar con total confianza y seguridad para ahorrar miles de euros en tareas todavía hoy manuales.
Las empresas no tienen que esperar a que lleguen agentes con doctorado. Lo que necesitan ahora es una IA práctica, accesible, confiable y útil para lo que realmente les importa: optimizar procesos, reducir costes y mejorar la eficiencia. Agentes que se integren fácilmente en sus procesos y entreguen resultados tangibles desde el primer día.
