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De la automatización a la autonomía: cómo la IA agéntica de Pega redefine las operaciones empresariales

Carla Kitsuta | Shivam Maurya, Inicie sesión para suscribirse al blog

Su cliente acaba de hacer una solicitud perfectamente razonable a través del servicio de mensajería de servicio al cliente. El problema es que queda fuera de su proceso automatizado. El sistema se bloquea por completo. La respuesta es sorprendentemente inútil. Se crea un ticket de soporte y la experiencia fluida que prometió se rompe. ¿Le suena familiar? Este es el techo de la automatización tradicional, un techo que se está agrietando bajo el peso de las expectativas actuales de los clientes.

Las empresas de hoy se encuentran en un punto de inflexión. Los clientes son más exigentes y conocedores de la tecnología que nunca, y esperan que las marcas sean ágiles, flexibles y respondan al instante a sus necesidades. Este cambio en las expectativas de los clientes está obligando a los líderes empresariales a plantearse una pregunta más importante: ¿cómo superamos los procesos rígidos y predefinidos para crear una empresa que pueda adaptarse sobre la marcha? Aunque la automatización y la toma de decisiones tradicionales fueron hitos en eficiencia, no fueron diseñadas para esta nueva realidad.

Aquí es donde la IA agéntica cambia las reglas del juego.

La IA agéntica abre una oportunidad transformadora, dotando a la empresa la capacidad de gestionar actividades tanto creativas como analíticas, haciendo que sus operaciones sean, por naturaleza, más adaptables a las necesidades cambiantes de los clientes y a las estrategias comerciales.

Las expectativas son altas: El Foro Económico Mundial destaca que las empresas esperan, en promedio, aumentos porcentuales de dos dígitos en la productividad y el crecimiento de los ingresos dentro de los 18 meses posteriores a la implementación y el escalamiento de la IA agéntica, además de una reducción similar en los costos.

Por qué la IA agéntica es importante ahora

En sectores como los seguros, la atención médica y los servicios financieros, el trabajo se ha vuelto más complejo, regulado y requiere mayor rapidez Una sola interacción con el cliente a menudo abarca múltiples sistemas, roles y decisiones. Los trabajadores humanos dedican una cantidad desproporcionada de tiempo a recopilar información, validar datos y coordinar los siguientes pasos en lugar de aplicar su criterio donde más importa.

La idea de tener sistemas que puedan razonar, actuar y colaborar con una precisión predecible no es más que la máxima amplificación del ingenio humano, que libera a las mentes humanas de tareas rutinarias para centrarse en los problemas estratégicos y las relaciones humanas que somos los únicos capaces de resolver.

Al orquestar la inteligencia a través de casos, datos, conocimientos y automatización, los sistemas basados en agentes reducen la carga cognitiva, acortan los tiempos de ciclo y mejoran la coherencia, mientras mantienen a los humanos en control de las decisiones críticas.

El enfoque diferenciado de Pega hacia la IA agéntica

Lo que hace que la visión de Pega para la IA agéntica sea tan atractiva es su profunda integración con los principales flujos de trabajo de la empresa. Este enfoque surge de una comprensión fundamental de que las empresas exigen tanto la eficiencia de la automatización como la coherencia inquebrantable de un proceso centrado en los resultados del cliente, independientemente de si una tarea es manejada por un humano o un agente de IA.

A diferencia de los copilotos experimentales o las interfaces de chat añadidas, los agentes de Pega están integrados directamente en la estructura de gestión de casos, toma de decisiones y automatización de la plataforma. Esto significa que los agentes pueden:

  • Impulsar resultados coherentes y predecibles operando de forma nativa dentro de sus tipos de casos y etapas de proceso establecidos. A través de la arquitectura Center-out™ de Pega, los agentes se basan en la lógica empresarial, no en una interfaz de chat.
  • Habilitar decisiones más inteligentes, seguras y conscientes del contexto aprovechando sus datos empresariales, repositorios de conocimiento y herramientas de automatización existentes.
  • Amplificar la productividad del equipo permitiendo una colaboración fluida donde los agentes manejan tareas rutinarias, realizan investigaciones, llevan a cabo análisis iniciales y luego pasan el trabajo a expertos humanos para juicios críticos.
  • Garantizar la confianza y la seguridad de nivel empresarial haciendo que cada acción del agente cumpla automáticamente con las mismas directrices de política, cumplimiento normativo y gobernanza que su equipo humano.
  • Construir con confianza sobre una base fiable aprovechando el poder de una plataforma unificada y reconocida como líder en el Gartner® Magic Quadrant™ for Business Process Automation Technologies (BOAT).

En definitiva, esto es lo que hace que la IA agéntica con Pega sea práctica, escalable y lista para la producción, y no una mera aspiración.

Qué supone para los clientes la participación de Aaseya en el Programa Lighthouse

La participación de Aaseya en el programa Pega Lighthouse Agentic Operations representa una inversión directa para ayudar a los clientes dar el salto de la fase experimental a una adopción de la IA a nivel de producción y orientada a resultados aprovechando las capacidades agénticas y de IA generativa de Pega. Como socio de Lighthouse, Aaseya ha estado trabajando con Pega para industrializar soluciones agénticas del mundo real que funcionen a escala empresarial.

Para los clientes, esto se traduce en un acceso más rápido a arquitecturas contrastadas, aceleradores reutilizables y patrones de implementación que han sido probados en entornos complejos y regulados. Aaseya utiliza Pega Blueprint para diseñar de forma colaborativa flujos de trabajo agénticos en tiempo real, reemplazando meses de recopilación de requisitos por días de diseño visual. Las organizaciones se benefician de componentes y soluciones reutilizables que ya integran controles de gobernanza, explicabilidad, seguridad y supervisión humana.

Lo más importante es que la participación en Lighthouse garantiza que los clientes de Aaseya reciban capacidades de IA que están estrechamente alineadas con los resultados comerciales. Ya sea para mejorar capacidad de respuesta del servicio, reducir los costos operativos o fortalecer el cumplimiento normativo, los clientes obtienen soluciones diseñadas para ofrecer un valor medible desde el primer día, mientras permanecen adaptables a medida que evolucionan las necesidades empresariales.

Del modelo tradicional al modelo agéntico

En un entorno tradicional de reclamos o servicios, un tramitador a menudo comienza su día iniciando sesión en múltiples sistemas desconectados entre sí. Los datos de la póliza se encuentran en una plataforma, los registros médicos en otra, el historial de reclamos en una tercera y la correspondencia en bandejas de entrada compartidas. Para obtener una visión completa de la situación, el tramitador busca manualmente los documentos, llama a los proveedores para obtener información y hace un seguimiento con los clientes para obtener aclaraciones.

Este proceso fragmentado puede llevar horas o incluso días. Las decisiones se retrasan, se introducen errores a través del manejo manual y los clientes experimentan una incertidumbre y frustración prolongadas.

En un entorno agéntico impulsado por Pega, el proceso es radicalmente diferente:

  • Los clientes utilizan el autoservicio disponible las 24 horas, los 7 días de la semana, para interactuar con la marca. El Agente Conversacional de Pega comprende el contexto, solicita/valida información e inicia el caso correcto.
  • Los agentes de Pega Predictable AI™ recopilan entonces de forma fluida datos de todos los sistemas pertinentes, solicitan documentos adicionales a los clientes, validan la información del cliente y de la póliza, analizan los documentos justificativos y aplican reglas comerciales y médicas en tiempo real.
  • En cuestión de segundos, la plataforma reúne un expediente completo y verificado. Los riesgos o excepciones potenciales se marcan de forma proactiva y se generan las siguientes acciones recomendadas.
  • El tramitador humano recibe un caso "listo para adjudicar", respaldado por razonamiento transparente, pruebas justificativas y recomendaciones.
  • Un agente de asignación apoya al tramitador proporcionando acceso sin alucinaciones a los detalles del caso, las pautas de cumplimiento y todo lo necesario para tomar la decisión final.

En lugar de dedicar tiempo a la recopilación de datos, el tramitador se enfoca en aplicar su criterio y la toma de decisiones. Lo que antes tomaba días ahora se completa en minutos, mejorando tanto la eficiencia operativa como la confianza del cliente.

Pega + Aaseya: Liderando la transformación agéntica

En Aaseya, vemos la IA agéntica no como una capa de automatización, sino como un nuevo modelo operativo para el trabajo empresarial. A través de la asociación con Lighthouse, Aaseya ayuda a las organizaciones a diseñar fuerzas laborales digitales donde los agentes de IA y los expertos humanos operan en ecosistemas coordinados y gobernados.

¿Desea obtener más información sobre nuestra arquitectura agéntica y cómo Aaseya y Pega trabajan juntos para construir operaciones agénticas de misión crítica? En un seminario web reciente, profundizamos en las 6R y proporcionamos ejemplos del mundo real de operaciones agénticas, incluida una demostración detallada de la preautorización médica agéntica. Vea el webinar bajo demanda hoy mismo

Etiqueta

Tema: Excelencia operativa

Acerca del autor

Como directora de estrategia de producto y marketing en Pega, Carla Kitsuta ayuda a empresas líderes del sector a acelerar el crecimiento y mejorar el servicio y la eficiencia a través de tecnologías de automatización inteligente.

Shivam Maurya es ingeniero de IA, mentor y vicepresidente en Aaseya desde marzo de 2022. Shivam lidera alianzas, iniciativas de práctica y preventas globales, gracias a su experiencia en modernización de sistemas heredados, migración a la nube y automatización agéntica.

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