¿Cómo decides qué tareas en tu negocio necesitan más automatización?
Con tantas partes móviles, identificar ineficiencias puede parecer como buscar una aguja en un pajar. Ahí es donde entra en juego la minería de tareas. Una forma inteligente de analizar procesos y señalar dónde la automatización puede crear el mayor impacto. Pero aquí está el giro: ¿y si la solución no se detuviera en identificar tareas, sino que también las ejecutara? Entra en escena agentes de IA.
En este blog, cubrimos cómo la minería de tareas encuentra ineficiencias en los flujos de trabajo, mientras que los agentes de IA automatizan tareas repetitivas. También analizamos cómo Beam AI integra estas tecnologías para ayudar a las empresas a optimizar procesos y mejorar la productividad.
Visión general de la minería de tareas
La minería de tareas es un enfoque sistemático y basado en datos que captura, analiza y comprende las interacciones de los usuarios con sistemas digitales y aplicaciones. Al aprovechar técnicas como el descubrimiento y análisis de procesos, la minería de tareas revela patrones, cuellos de botella y variaciones en los flujos de trabajo de los usuarios, contribuyendo finalmente a la optimización del proceso y los esfuerzos de automatización.
Minería de tareas vs minería de procesos
Al comprender una empresa, hay dos tipos de datos clave: datos de negocio y datos de interacción del usuario.
Minería de procesos
La minería de procesos se centra en los datos de negocio contenidos en sistemas transaccionales como registros de eventos con marcas de tiempo. Estos registros detallan cada paso de un proceso de negocio, incluidas las desviaciones y cuándo ocurren, capturando datos en tiempo real como la creación, aprobación y cumplimiento de órdenes de compra. Este método no solo rastrea procesos sino que también identifica oportunidades para mejorar su valor.
Minería de tareas
La minería de tareas analiza datos de interacción del usuario, lo cual incluye las acciones que los empleados toman entre los pasos del proceso, como llenar órdenes de compra, verificar cifras en Excel, o emparejar facturas. Monitorea actividades como clics, acciones de copiar/pegar, y tiempo empleado en aplicaciones para entender los flujos de trabajo del equipo y descubrir formas de aumentar la productividad y la experiencia del empleado.
Cómo funciona la minería de tareas
La minería de tareas implica capturar y analizar datos de interacción del usuario dentro de aplicaciones de software empresarial. Estos datos típicamente incluyen clics de ratón, pulsaciones de teclas, y rutas de navegación, que se recopilan a través de software instalado en el ordenador del empleado o grabaciones de pantalla de procesos empresariales en acción. El objetivo principal de la minería de tareas es identificar tareas repetitivas y basadas en reglas que son candidatas para la automatización.
Las herramientas de minería de tareas siguen un enfoque sistemático para descubrir ineficiencias en los flujos de trabajo. Aquí hay una mirada más cercana a los pasos involucrados:
Paso 1: Monitorear y recopilar datos de usuarios
La minería de tareas opera en segundo plano en los escritorios de los usuarios, recolectando datos sobre sus interacciones con varias aplicaciones. Rastrea actividades como clics del ratón, uso de aplicaciones, entradas de teclado, copiar y pegar, desplazamiento y el tiempo empleado en diferentes tareas. Algunos métodos también pueden capturar capturas de pantalla o grabaciones para proporcionar contexto visual a la información recopilada.
Muchas herramientas de minería de tareas utilizan tecnologías como modelos de visión para extraer texto de capturas de pantalla o grabaciones. Esta información permite al sistema vincular acciones específicas de los usuarios con las tareas correspondientes, ofreciendo una comprensión más clara del flujo de trabajo.
Paso 2: Descubrir y agrupar tareas similares
La minería de tareas se centra en identificar tareas individuales en lugar de procesos completos. Aquí, una tarea se refiere a una acción realizada por un usuario como parte de un proceso más amplio donde da sentido a los datos recopilados a la vez que agrupa actividades similares.
Paso 3: Encontrar procesos empresariales ineficientes
Algoritmos avanzados analizan los datos para identificar tareas recurrentes, como métodos comunes de entrada de datos o resoluciones frecuentes de errores. El sistema también reconoce los caminos únicos que diferentes empleados toman para completar tareas, proporcionando valiosos insights para mejorar el proceso.
Paso 4: Configuración automática del agente
Basado en el análisis de tareas de usuario y las ineficiencias del proceso empresarial, se introduce un paso de automatización. Este paso implica configurar un agente de IA automáticamente, que puede ayudar a automatizar u optimizar las tareas identificadas.
Configuración automática de agentes de IA con minería de tareas
La integración de agentes de IA con la minería de tareas se centra en crear gráficos de agentes ejecutables que los agentes puedan seguir. Los pasos clave involucrados son:
Resultados de la minería de tareas
El resultado de la minería de tareas normalmente resulta en la creación de un Procedimiento Operativo Estándar (SOP) o un modelo detallado de proceso empresarial. Esto proporciona un marco claro para entender las tareas a automatizar.
Crear gráfico del agente
Usando el SOP o modelo de proceso empresarial, se deriva un gráfico estructurado del agente. Este gráfico sirve como el plano para el comportamiento del agente de IA, detallando los pasos precisos, condiciones y lógica de razonamiento que necesita seguir. Este flujo de trabajo estructurado es esencial para garantizar que las tareas se automaticen de manera eficiente y sin interrupción.
Refinar el agente
Después de la configuración inicial, el agente de IA se entrena en un conjunto de datos relevante que incluye ejecuciones de ejemplo. Esta fase de entrenamiento asegura que el agente pueda realizar efectivamente las tareas, adaptarse a variaciones y mejorar su rendimiento con el tiempo.
Ejemplo del mundo real
Considera un equipo de servicio al cliente abrumado con consultas como solicitudes de suscripción o consultas sobre devoluciones de producto. El proceso comienza con la minería de tareas, que recolecta datos detallados de interacción del usuario a través de aplicaciones y sistemas de servicio al cliente sin interrumpir el flujo de trabajo de los humanos. Al observar cómo los humanos manejan correos electrónicos, categorizan consultas, redactan respuestas y recuperan información, la minería de tareas identifica ineficiencias como tiempo excesivo empleado en tareas repetitivas o errores frecuentes en la recuperación de datos.
Usando los datos recopilados, el software de minería de tareas analiza y mapea flujos de trabajo estructurados que detallan los pasos exactos necesarios para manejar consultas de manera efectiva. Esto implica crear un gráfico de proceso que detalla acciones clave como identificar el tipo de consulta, extraer los detalles relevantes del cliente y redactar una respuesta. El gráfico de proceso resalta dependencias y puntos de decisión, transformando datos crudos en un claro (SOP). Estos insights forman la base para diseñar una automatización de agentes de IA.
Después de definir el flujo de trabajo, el agente de IA se configura automáticamente para realizar las tareas. Se entrena en un conjunto de datos que incluye ejecuciones de ejemplo, permitiéndole entender varias consultas de clientes y respuestas. Una vez desplegado, el rendimiento del agente se monitorea continuamente, con retroalimentación recopilada de interacciones en el mundo real para ayudarle a adaptarse y mejorar con el tiempo.
Cuando un cliente envía un correo electrónico, el agente de IA identifica la naturaleza de la consulta, recupera detalles relevantes del cliente como el nombre e información del pedido, y categoriza la solicitud. Aprovechando insights de la minería de tareas, el agente utiliza modelos de lenguaje grande (LLMs) e integraciones de sistemas internos para generar una respuesta adecuada contextualmente. Luego, el agente envía la respuesta al cliente, asegurando una comunicación oportuna y precisa.
La Sinergia Entre la Minería de Tareas y los Agentes AI
La combinación de la minería de tareas con agentes AI crea una poderosa sinergia. La minería de tareas proporciona los datos esenciales necesarios para configurar y configurar automáticamente los agentes AI. Genera las ideas sobre cómo automatizar lo que el humano estaba haciendo en un proceso.
Este enfoque no solo permite a las organizaciones identificar y cuantificar los beneficios de eficiencia, sino también ayudarles a liberar directamente esos beneficios para impulsar la productividad.
Abrazando el Futuro con Beam AI
A medida que las empresas buscan aprovechar el poder combinado de la minería de tareas y los agentes AI, soluciones como Beam AI emergen como líderes en este espacio. Beam proporciona herramientas avanzadas que se integran fácilmente con sistemas existentes, ayudando a las organizaciones a transformar sus datos en ideas accionables rápidamente. ¿Aún tienes dudas? Aquí hay 7 poderosas razones para usar agentes AI hoy!
Adoptar las soluciones de Beam AI puede ayudar a las empresas a automatizar sus procesos y mejorar la productividad.
