Descubra cómo DHL Group aumentó la conectividad en toda la empresa y automatizó múltiples procesos de extremo a extremo.
La inteligencia artificial está transformando la forma en que las organizaciones operan. Sin embargo, a pesar de su capacidad para aumentar la productividad, la IA no es infalible. Puede malinterpretar contextos, generar sesgos o incluso "alucinar" respuestas incorrectas si no se implementan controles adecuados.
Por ello, es fundamental establecer mecanismos de supervisión humana que garanticen la precisión de los resultados y fomenten la confianza en esta tecnología en evolución.
Gustavo Gómez, CEO de Bizagi, es un firme defensor de la IA. Supervisa el desarrollo de capacidades de IA en Bizagi y promueve activamente sus beneficios entre líderes empresariales. Sin embargo, advierte sobre la necesidad de un enfoque estratégico en su implementación.
Gustavo enfatiza en el podcast Analysis.Tech podcast., la importancia del papel humano en los procesos respaldados por IA:
"¿Permitirías que un aeropuerto funcionara completamente con IA hoy en día? No, no, no. Porque la IA alucina, comete errores e inventa información. Aunque su fiabilidad está mejorando, hay procesos donde el margen de error no es aceptable."
Pero esto no significa que la IA no pueda mejorar procesos críticos. Muchas organizaciones ya están utilizando la IA para tomar decisiones operativas que luego son validadas por humanos.
"Lo que estamos viendo es lo que llamamos el 'paradigma Maker-Checker', donde la IA genera un resumen de un caso legal, pero un experto revisa y valida la información antes de que se vuelva oficial. Existe una colaboración simbiótica entre la IA y la validación humana, lo que aumenta enormemente la productividad y las capacidades de automatización."
La automatización de procesos permite estructurar e implementar el modelo Maker-Checker de manera eficiente. Integrando la IA en flujos de trabajo predefinidos, las empresas pueden lograr una colaboración fluida entre sistemas de IA y supervisores humanos.
Ventajas clave del modelo Maker-Checker en la automatización de procesos:
Imaginemos cómo la automatización puede optimizar la gestión de quejas de clientes en un banco:
Antes de implementar IA:
Tiempo total: 30 minutos.
Con AI Agents en un proceso Maker-Checker:
Tiempo total: Solo unos minutos.
Este enfoque reduce costos operativos y acelera el tiempo de respuesta, sin comprometer la calidad ni la seguridad.
En la industria financiera, FinTrU ha implementado el modelo Maker-Checker en su proceso de Know Your Customer (KYC) mediante IA en su solución TrU Label.
Dado que los procedimientos de gobernabilidad financiera exigen precisión absoluta, la industria ha sido cautelosa con el uso de IA. Sin embargo, este modelo ofrece un equilibrio entre eficiencia y confiabilidad, asegurando que la IA mejore progresivamente mientras los humanos conservan el control.
"El objetivo final es reducir progresivamente el tiempo de validación hasta alcanzar un procesamiento directo (STP) con mínima intervención humana." – Steven Hewlett-Light, Head of Product, FinTrU.
Vea el webinar completo en: Enabling Change to Support Financial Institutions: How FinTrU Transformed IDP and KYC
El concepto de Maker-Checker está demostrando su valor en industrias como servicios financieros, operaciones legales y análisis de datos.
La automatización de procesos permite a las organizaciones aprovechar el máximo potencial de la IA sin sacrificar precisión ni confianza.
"Nos volverá enormemente más productivos." – Gustavo Gómez, CEO de Bizagi.
La automatización no solo facilita el paradigma Maker-Checker, sino que se convierte en el motor de la colaboración entre IA y humanos en la empresa moderna.
