La inteligencia artificial está redefiniendo los procesos de la empresa a un ritmo exponencial.

Según Salesforce, para 2025 veremos sistemas multi-agente IA que colaborarán entre sí, abordando desafíos complejos y reemplazando equipos enteros.

Yendo un poco más allá, Gartner predice que para 2028, el 15% de decisiones diarias laborales serán completamente autónomas.

Tu equipo hoy hace muchas tareas repetitivas que pueden automatizarse con IA. La ventaja de esto es que ellos pueden dedicar el tiempo a tareas de alto valor que no llegan a hacer por la alta carga de trabajo manual.

En el artículo vamos a desarrollar cómo implementar estos procesos automatizados con IA para liberar el tiempo de tu equipo, con un caso nuestro reciente sobre enriquecimiento de leads en nuestro CRM.

Comencemos.

¿Qué es un Workflow de Múltiples Agentes IA?

Los workflows representan la evolución en automatización, incorporando agentes autónomos capaces de tomar decisiones contextuales. Funcionan como mapas estructurados que guían a los agentes desde la entrada de datos hasta la acción final requerida.

Estos sistemas siguen secuencias adaptativas para ejecutar tareas complejas sin intervención humana constante, gestionando excepciones y situaciones imprevistas.

Los agentes de IA pueden tomar decisiones en tiempo real, convirtiendo la automatización de procesos en un caso de uso principal.

Un ejemplo reciente nuestro

Recientemente hemos desarrollado internamente un Workflow que funciona así:

Su punto de partida (o "trigger") es "Nuevo suscriptor a la Newsletter".

A partir del correo de un nuevo suscriptor hay un Agente IA que busca el LinkedIn de la persona, el LinkedIn de la Empresa y nutre nuestro CRM con datos relevantes como puesto, cantidad de empleados, descripción de la empresa y su sitio web.

Luego esa data pasa por otro Agente del mismo workflow que está pre-entrenado con nuestras soluciones.

Este agente redacta un breve informe resumen en el perfil del Contacto en el CRM y coloca al contacto en una Lista Corta de Leads calificados.

¡Todo esto pasa en automático!

El equipo de ventas revisa diariamente los nuevos contactos de esta lista, leyendo el informe de la IA y decide cómo contactar al potencial lead para intentar agendar un llamado.

Antes de este proceso automatizado, nuestros vendedores hacían todo eso manualmente. Buscaban el nombre de la persona en LinkedIn, leían su perfil, y luego iban a la empresa. Tenían que cargar manualmente todos esos datos en el CRM, descartar los leads que no hacen fit con nuestro servicio, para luego quedarse con los que sí lo hacen y recién ahí contactarlos.

Ahora este flujo de trabajo (workflow) que cuenta con múltiples agentes IA cada uno con una tarea específica realiza el proceso automáticamente.

Esto es solo un ejemplo de los tantos procesos que pueden automatizarse en una empresa.

Qué puede automatizarse en cada equipo de la empresa

Veamos en la práctica, cómo puede beneficiarse cada equipo:

En Recursos Humanos, los agentes automatizan incorporaciones de personal, aprobación de vacaciones y filtrado inicial de candidatos. Reducen significativamente tiempos de contratación y liberan personal para tareas estratégicas.

Para Finanzas, evalúan informes de gastos, detectan fraudes y gestionan cierres contables. En empresas con operaciones internacionales, reducen errores y mejoran cumplimiento normativo.

En Atención al Cliente, gestionan consultas frecuentes y escalan problemas complejos. Responden instantáneamente, reduciendo tiempos de espera y recopilando datos sobre preferencias de clientes.

En Ventas, identifican leads cualificados, elaboran comunicaciones personalizadas y gestionan pipelines comerciales. Reconocen cuellos de botella y sugieren acciones correctivas para mejorar conversiones.

Para Marketing, segmentan audiencias, automatizan campañas y adaptan estrategias en tiempo real. Ajustan contenido y presupuesto hacia canales de mejor rendimiento mediante sistemas colaborativos.

En Contabilidad, verifican transacciones, aceleran cierres de libros y preparan documentación para auditorías. Clasifican documentos financieros y generan informes que liberan a contadores de tareas rutinarias.

Para Logística, predicen demanda, optimizan rutas y proporcionan seguimiento en tiempo real. Reducen costos operativos y permiten decisiones informadas para reencaminar envíos cuando sea necesario.

En Producción, detectan defectos, crean programaciones adaptativas y monitorean consumo energético. Reducen costos operativos y minimizan impacto ambiental mediante optimización continua.

Para equipos de Business Intelligence, analizan datos masivos, identifican patrones y realizan análisis predictivos. Pronostican comportamientos, gestionan riesgos y anticipan problemas operativos para optimizar resultados.

Para cada uno de estos equipos, hay múltiples startups desarrollando Agentes IA específicos que se nutren de los datos del software y documentos que estos equipos usan a diario.

Por ejemplo, el famoso fondo YCombinator de Paul Graham está financiando a decenas de startups desarrollando soluciones IA.

Cómo ponerse en marcha con todo esto

Desde Master Me Up queremos ayudar a nuestros clientes a convertir su caos interno en resultados.

Incorporar IA en los equipos será fundamental para lograrlo.

En el artículo anterior exploramos una de las soluciones que estamos pensando.

El segundo tipo de solución, es desarrollar workflows con agentes IA que simplifiquen procesos concretos y es el que desarrollamos en este artículo.

Si te interesa alguna de estas soluciones con nosotros, agenda un llamado y exploremos lo que es posible para tu caso concreto.