La IA generativa crea contenido, extrae el significado de los textos y toma decisiones a partir de datos no estructurados. Integrada en los flujos de trabajo de automatización, gestiona los documentos, correos y excepciones que los robots basados en reglas no pueden resolver.
Qué es la IA generativa
Extrae información estructurada de textos no estructurados (correos, contratos, notas clínicas, opiniones de clientes), sea cual sea su formato o idioma.
Genera informes, resúmenes, notificaciones y documentación a partir de datos, con un formato coherente y a gran escala.
Toma decisiones de derivación y clasificación basadas en el contexto completo del documento, no en coincidencias de palabras clave ni en plantillas rígidas.
Impacto en el negocio
Las aplicaciones de mayor valor están allí donde hoy los datos variables y no estructurados generan cuellos de botella.
Cada proveedor envía sus facturas de una manera distinta. La IA generativa extrae datos estructurados y coherentes sea cual sea el formato, sin necesidad de configurar plantillas.
Lee los correos entrantes de los clientes, extrae la intención y los datos clave y los deriva al equipo adecuado antes de que nadie abra el mensaje.
Compara los CV con los requisitos del puesto y genera listas de preseleccionados con su justificación, lo que ahorra tiempo al reclutador sin el sesgo de buscar palabras clave arbitrarias.
Extrae cláusulas clave, condiciones de pago, fechas de renovación y disposiciones no estándar de contratos con cualquier estructura.
Extrae datos estructurados de notas clínicas, informes de alta y volantes de derivación, lo que reduce la carga administrativa del personal sanitario.
Cuando una automatización se encuentra con una excepción, la IA explica el motivo y recomienda la solución adecuada, lo que reduce el tiempo de decisión de la persona que revisa.
Preguntas frecuentes
Usamos el modelo más adecuado para cada tarea, como Claude, GPT-4 y modelos de código abierto. La elección depende de los requisitos de precisión, de la sensibilidad de los datos y del coste por tarea.
Tratamos los datos con estricta confidencialidad. Para datos sensibles, implementamos los modelos en infraestructura privada en lugar de usar API públicas. Los datos no se usan para entrenar modelos.
Sí, y por eso diseñamos la automatización con umbrales de confianza. Las decisiones con baja confianza se derivan a una persona en lugar de procesarse automáticamente. Así, la tasa de excepciones se mantiene por debajo del 5%.
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