ChatGPT nos puede ayudar a redactar un correo o que resumir un documento, pero el verdadero salto de productividad aparece al integrar la herramienta en nuestros procesos habituales del día a día, integrándola en las herramientas que ya estamos utilizando.
Un correo puede clasificarse automáticamente, una reunión puede convertirse en tareas, una factura puede transformarse en datos estructurados o un informe semanal puede generarse a partir de información procedente de varias aplicaciones.
La IA se puede usar bajo demanda, cuando la persona lo pide, o se pueden crear automatizaciones con IA, donde la IA detecta automáticamente que ha ocurrido algo, analiza la información, toma una decisión dentro de unos límites y ejecuta una acción.
En este artículo vamos a ver 5 flujos de trabajo para automatizar tareas con IA que pueden adaptarse a diferentes departamentos como pueden ser ventas, administración, atención al cliente, operaciones o dirección.
¿Qué significa automatizar tareas con IA?
Un automatización tradicional es una regla sencilla y bien definida: Si ocurre X, haz Y.
Algunos ejemplos:
- Cuando recibamos un formulario, envía un correo.
- Cuando se añada una nueva fila a la hoja de cálculo, crea una tarea.
- Cuando un cliente haga una compra, envía una confirmación.
Aunque este planteamiento funciona correctamente, está limitado a que los datos estén bien estructurados y las condiciones sean conocidas.
Esta aproximación está limitada, no va a funcionar en el momento en el que la información que necesitamos usar no tiene una estructura fija.
No todas las facturas tienen una estructura uniforme, ni todos los correos están redactados de la misma forma, por ejemplo puede contener comentarios irrelevantes.
En estos casos las automatizaciones no nos valen, y es en estos casos donde entra la IA.
Una IA puede ir más allá de una automatización. La IA puede interpretar información no estructurada, clasificarla, resumirla, extraer datos y generar una respuesta.
Un ejemplo de lo que puede hacer una IA:
- Recibimos un correo
- La IA lo analiza
- Se sintetiza que el correo es una incidencia urgente
- La IA automáticamente crea un ticket
- Se envía un email al responsable
Hasta ahora, necesitábamos que una persona revisase el correo y tomase la decisión, ahora ese trabajo lo puede hacer la IA.
Herramientas para automatizar tareas con IA
Actualmente contamos con herramientas que permiten crear automatizaciones sencillas y visuales.
Dos ejemplos pueden ser Make y Zapier. Ambas permiten conectar aplicaciones, utilizar APIs, procesar información con modelos de IA y ejecutar acciones posteriores.
El ecosistema puede dividirse en tres capas.
1. Capa de automatización
Las plataformas como Make o Zapier detectan un evento y coordinan las diferentes acciones que se van a realizar.
Por ejemplo:
- Recibir un correo
- Descargar un archivo
- Hacer una petición a un modelo de IA
- Analizar su respuesta
- Aplicar una condición
- Actualizar el CRM
- Enviar un email de aviso
2. Capa de inteligencia artificial
En esta capa, ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot pueden utilizarse para:
- Clasificar información
- Resumir documentos y extraer datos
- Entender la intención o la urgencia
- Generar textos de respuesta o explicando el problema
- Tomar decisiones dentro de un conjunto de reglas determinadas
3. Capa de aplicaciones empresariales
Esta capa es donde realmente se produce la acción. Lo más común puede ser crear una tarea dentro del CRM de la empresa.
Hay empresas que usan Teams, Jira, Trello, Slack o Notion para corrdinar sus equipos, y la IA puede crear tareas dentro de ellas explicando el problema y clasificándolo por prioridad.
Todas estas herramientas tienen conexión con la IA de forma que se puede autorizar a la IA para que pueda interactuar con ellas, estando conectadas directamente a nuestros procesos empresariales.
¿Qué debo tener en cuenta para automatizar?
Por un lado, la revisión humana es muy importante.
Que una persona revise el contenido generado por la IA antes de usarlo suele ser la mejor medida para evitar problemas, como las alucinaciones.
Por otro lado, hay que tener en cuenta que una automatización necesita datos previsibles.
Para poder interpretar y clasificar un correo correctamente, la IA necesita instrucciones claras y completas de qué debe hacer en cada caso. Si no tiene esas instrucciones y no le hemos indicado lo contrario, la IA tratará de generar una respuesta por todos los medios.
Cuanto más estructurada le demos la información más fácil será utilizarla en los pasos posteriores del flujo.
Por último, antes de conectar documentos, correos, datos de clientes o información financiera con una herramienta de IA hay que analizar qué información se está utilizando y el marco legal que protege esa información.
Con ciertas licencias de IA, como una cuenta personal o una herramienta no autorizada, la información no se puede compartir libremente.
La automatización debe diseñarse teniendo en cuenta desde el principio la seguridad, la privacidad y las obligaciones legales aplicables, incluido el RGPD y, cuando corresponda, el Reglamento Europeo de IA.
5 flujos de trabajo para automatizar tareas con IA
A continuación, vamos a ver cinco ejemplos prácticos de automatización.
Antes de nada, hay que señalar que, si bien no todos requieren tener un alto nivel técnico para poder ponerlo a funcionar (algunos pueden construirse con herramientas visuales y otros requieren un nivel técnico un poco más alto porque requieren utilizar APIs), yo siempre suelo recomendar que una persona técnica lo cree y lo pruebe antes de que se empiece a utilizar en el entorno real.
1. Clasificar automáticamente correos e incidencias
Una de las tareas más sencillas de automatizar correos que llegan a la bandeja de entrada.
Una persona tiene que leerlos, decidir qué tipo de solicitud es y reenviarlos o registrarlos en el sistema correspondiente.
Una IA puede leer y procesar cientos de mensajes diferentes y asumir gran parte de ese trabajo.
Se puede automatizar de la siguiente manera:
- Se recibe un correo.
- El sistema extrae el remitente y el contenido.
- La IA determina la categoría.
- Establece una prioridad.
- Genera un pequeño resumen.
- La automatización decide qué hacer.
- El mensaje se registra o deriva al departamento correspondiente.
Este es uno de los ejemplos más claros de cómo automatizar tareas con IA puede reducir trabajo repetitivo sin eliminar la supervisión humana.
2. Convertir reuniones en tareas automáticamente
Cuando hacemos una reunión, se suele generar una gran cantidad de información accionable, que después debe desgranarse y convertirse en acciones a llevar a cabo.
La IA nos permite transformar la conversación en algo operativo.
La automatización puede recibir la transcripción de una reunión y pedir a la IA que identifique:
- decisiones tomadas;
- tareas pendientes;
- responsables;
- fechas;
- preguntas sin resolver;
- riesgos;
- próximos pasos.
Por ejemplo:
Tarea: Preparar propuesta comercial
Responsable: Marta
Fecha límite: 15 de octubre
Prioridad: Alta
La automatización puede utilizar esa información para crear directamente una tarea en herramientas de gestión de proyectos o un resumen para los participantes.
La IA no aporta un enorme beneficio: reducir la secuencia de pasos desde que se toma una decisión hasta que se ejecuta.
3. Extraer información de facturas y documentos
Muchos departamentos trabajan constantemente con documentos. En muchos casos los documentos son muy similares cambiando solo los datos específicos que sean necesarios.
Algunos ejemplos pueden ser facturas, albaranes, informes, briefs, presupuestos o contratos que llegan en formatos diferentes, y no responden bien a una automatización tradicional.
Que una IA procese la información en vez de introducirla a mano en otro sistema es un candidato evidente para la automatización.
Un caso como los que menciono se puede automatizar de la siguiente manera:
- Se coloca una factura (u otro documento) en una carpeta.
- La automatización detecta el nuevo archivo.
- Un sistema de extracción documental obtiene los campos relevantes.
- La IA puede ayudar a interpretar o validar la información.
- Se comprueba que los datos cumplen las reglas establecidas.
- Los datos pasan al ERP o sistema contable.
- Las excepciones se envían a una persona.
Del documento se puden extraer datos clave como el nombre del proveedor, el nif, la fecha…
La parte fundamental es la validación, en caso de que algún dato no cuadre o la IA no sepa qué hacer, la IA puede detener el proceso y solicitar revisión humana.
Cuando automatizamos tareas hay que probarlo y verificar que funciona antes de ponerlo a funcionar de forma real.
Nunca debemos confiar ciegamente en el resultado del modelo.
4. Generar informes periódicos automáticamente
Una tarea que es fácil automatizar es los típicos informes que tenemos que generar para dirección.
Suelen ser muy breves y definir un objetivo concreto, lo que la IA puede hacer por sí misma.
Para generar el informe podemos necesitar datos del CRM o de hojas de cálculo.
La IA puede encargarse de buena parte del proceso. Por ejemplo, todos los lunes a primera hora:
- La automatización inicia el proceso.
- Consulta las diferentes fuentes.
- Recopila los datos de la semana.
- Calcula métricas y variaciones.
- Envía los datos relevantes al modelo de IA.
- Genera un borrador del informe.
- Lo guarda en el sistema correspondiente.
- Envía una notificación a dirección.
Además, la IA puede interpretar los datos. La IA, por sí misma, puede encargarse de explicar variaciones, detectar anomalías o resumir resultados.
Es importante señalar que la IA puede redactar la interpretación; los datos numéricos deberían proceder de las fuentes originales y los datos deben ser revisados siempre por un ser humano antes de entregarlo, para evitar alucinaciones.
5. Personalizar propuestas comerciales y seguimiento de leads
En el ámbito de ventas, cuando entra un nuevo lead, el sistema puede recopilar información disponible, analizarla y preparar un borrador personalizado para el comercial.
Por ejemplo:
- Se registra un nuevo lead.
- La automatización obtiene la información disponible y autorizada.
- La IA identifica características relevantes del negocio.
- Se compara esa información con los servicios de la empresa.
- Se genera un borrador de mensaje.
- El comercial lo revisa.
- El mensaje se envía o se modifica.
La IA solo prepara el trabajo para el comercial, pero no debe enviar el mensaje sin revisión.
En este tipo de casos, para comunicaciones comerciales importantes, se debe mantener un paso de aprobación humana. Suele ser lo más prudente.
Además, cualquier proceso que recopile información de fuentes externas debe respetar las condiciones de uso de esas fuentes y la normativa aplicable.
Automatizar no significa eliminar a las personas
Hay que tener presente que automatizar tareas con IA no significa en absoluto prescindir de los profesionales que llevaban acabo esas tareas.
Automatizar significa que esos profesionales deben tener ahora más tiempo libre para dedicar tiempo a su campo específico y a la toma de decisiones.
Una persona puede seguir siendo responsable de una decisión, mientras la IA se ocupa de:
- Recopilar información
- Clasificar documentos
- Preparar un borrador
- Resumir una reunión
- Detectar anomalías
- Actualizar sistemas
- Preparar informes
Esto es lo que realmente le da valor a la IA: eliminar las tareas repetitivas para poder dedicar tiempo a lo realmente importante, aquellas actividades donde realmente aportan valor.
Formación para automatizar procesos con IA en la empresa
Saber que existen Make, Zapier, agentes o APIs no es suficiente para conseguir una automatización útil.
El verdadero reto consiste en detectar qué procesos merece la pena automatizar, diseñar correctamente el flujo, elegir qué tareas debe realizar la IA y establecer los controles necesarios.
En SocraTech diseñamos cursos a tu medida para empresas en IA, desde un nivel inicial de escritura de prompts y configuración de los modelos hasta casos de uso avanzados y reales del día a día, adaptados a las herramientas y procesos de tu organización.
El objetivo no es enseñar una colección de herramientas aisladas, sino que los equipos aprendan a identificar oportunidades de automatización y a utilizar la IA de forma práctica, segura y controlada.
Si quieres que tu equipo aprenda a automatizar tareas con IA y convertir procesos repetitivos en flujos de trabajo más eficientes, puedes conocer nuestra formación en IA para empresas.
