Las organizaciones empresariales están cada vez más dependientes de aplicaciones web para procesos críticos de negocio, pero muchos de esos flujos de trabajo siguen siendo manuales, lo que genera ineficiencias operativas y riesgos de cumplimiento. A pesar de las inversiones significativas en tecnología, los trabajadores del conocimiento deben navegar entre ocho y doce aplicaciones web diferentes durante sus flujos de trabajo estándar, lo que implica constantes cambios de contexto y la transferencia manual de información entre sistemas. Se estima que las tareas de entrada y validación de datos consumen alrededor del 25 al 30% del tiempo laboral, mientras que los procesos manuales generan cuellos de botella en el cumplimiento y desafíos de consistencia de datos entre sistemas que requieren una verificación continua por parte de humanos.
Las limitaciones de los enfoques tradicionales de automatización son evidentes. Si bien la automatización de procesos robóticos (RPA) es eficaz para procesos estructurados y basados en reglas, se vuelve frágil cuando las aplicaciones se actualizan, lo que exige un mantenimiento constante. La integración basada en API sigue siendo la opción más óptima, pero muchos sistemas heredados no cuentan con las capacidades modernas necesarias. Las plataformas de gestión de procesos de negocio ofrecen orquestación, pero tienen dificultades con puntos de decisión complejos e interacciones web directas. Como resultado, la mayoría de las empresas operan con enfoques mixtos, donde solo el 30% de las tareas de flujo de trabajo están completamente automatizadas, el 50% requieren supervisión humana y el 20% permanecen totalmente manuales.
Estos desafíos se manifiestan en flujos de trabajo comunes entre empresas. Por ejemplo, la validación de órdenes de compra requiere una navegación inteligente a través de múltiples sistemas para realizar una conciliación de tres vías entre órdenes de compra (PO), recibos y facturas, manteniendo auditorías de trazabilidad. La incorporación de empleados demanda un acceso coordinado a plataformas de gestión de identidades, gestión de relaciones con clientes (CRM), planificación de recursos empresariales (ERP) y plataformas de colaboración, con toma de decisiones basada en roles. Finalmente, el procesamiento de pedidos de comercio electrónico debe gestionar pedidos a través de múltiples sitios web minoristas que carecen de acceso nativo a API. Los agentes de inteligencia artificial (IA) representan un avance significativo más allá de estas soluciones tradicionales, ofreciendo capacidades que pueden navegar la complejidad de forma inteligente, adaptarse a entornos dinámicos y reducir drásticamente la intervención manual en los flujos de trabajo empresariales.
Un ejemplo claro de esta nueva era de automatización es la plataforma de gestión de pedidos de comercio electrónico, que puede automatizar flujos de trabajo de procesamiento de pedidos a través de múltiples sitios web minoristas mediante agentes de IA. Este enfoque combina navegación adaptable por el navegador con supervisión humana para el manejo de excepciones. Un sistema de gestión de pedidos de comercio electrónico permite a los usuarios enviar pedidos de clientes a través de una interfaz web o mediante una carga por lotes de CSV, incluyendo detalles del producto, información del cliente y dirección de envío. El sistema asigna niveles de prioridad y ordena los pedidos para su procesamiento.
Una vez que se inicia un pedido, el navegador de Amazon Bedrock AgentCore crea una sesión de navegador aislada con conectividad del Protocolo de Herramientas de Desarrollo de Chrome (CDP). Este entorno de navegador seguro, basado en la nube, permite que el agente de IA interactúe con los sitios web de manera efectiva. Para garantizar el cumplimiento y la trazabilidad, se utilizan características de seguridad como el aislamiento de sesiones y capacidades de registro.
La automatización del comercio electrónico representa un desafío empresarial común, donde las organizaciones necesitan procesar pedidos en varios sitios minoristas. Esta nueva metodología, que permite tomar decisiones contextuales y mantener compliance, ayuda a las empresas a mejorar su eficiencia operativa sin necesidad de realizar costosas actualizaciones de sistemas heredados. Los agentes de IA permiten una mayor automatización de flujos de trabajo previamente considerados demasiado dinámicos o complejos, liberando a los empleados de tareas repetitivas y permitiéndoles concentrarse en actividades de mayor valor que impactan en el negocio.
vía: AWS machine learning blog
