Entre las ofertas de « agentes IA » y los softwares de RPA que ahora se presentan como « aumentados por IA », los directivos de pymes tienen dificultades para saber qué comprar. Según Enguerrand Boulnois, presidente de Katalyx, estudio de IA con sede en Aix-en-Provence, la elección depende menos de la tecnología que de la naturaleza de la tarea a automatizar. Resume su método en una pregunta: ¿la tarea requiere comprender o solo ejecutar?
La RPA ejecuta una regla
La RPA, por robotic process automation, se refiere a esos robots de software que reproducen clics y entradas en un ordenador. Un robot sigue un camino fijo: abrir tal pantalla, copiar tal campo, pegarlo en otro lugar, hacer clic en « validar ». Es rápido, fiable y poco costoso, con una condición: que la tarea sea siempre la misma y que los datos lleguen siempre en el mismo formato.
Recopiar los pedidos de un portal de cliente en un ERP, es decir, un software de gestión empresarial, extraer cada mes los mismos indicadores o enviar un recordatorio en una fecha fija son, según el Sr. Boulnois, tareas para la RPA o una simple integración entre dos softwares. Añadir IA generativa costaría más e introduciría incertidumbre donde no se necesita. El límite es conocido: al primer cambio de pantalla o de formato, el robot se rompe, y en cuanto la tarea implica leer un texto libre o tomar una pequeña decisión, no sabe hacerlo.
El agente IA comprende un contexto
Un agente IA parte de un objetivo y no de un camino predeterminado. Lee un correo electrónico, una foto, un PDF o una ficha técnica, capta su significado, elige la acción útil y la realiza en las herramientas de la empresa. Enguerrand Boulnois cita varios casos tratados por Katalyx. Para una empresa de la economía social y solidaria que revende juguetes de segunda mano, una aplicación reconoce un juguete a partir de una simple foto, encuentra su marca y su referencia, e indica dónde guardarlo, allí donde un equipo introducía cada artículo a mano.
Para el servicio de soporte de una empresa de software de gestión, la pregunta era saber qué parte de las solicitudes, redactadas libremente por los clientes, podía ser cualificada y preparada automáticamente. Ninguna regla fija cubre estas situaciones. Sin embargo, el agente tiene sus límites: puede equivocarse, su coste depende del volumen tratado y su funcionamiento debe ser controlado. Por eso, un agente serio mantiene, según él, a un humano en el circuito para cualquier decisión que comprometa a la empresa: él propone, una persona valida.
Tres preguntas antes de comprar
El consultor sugiere primero verificar si las entradas están siempre en el mismo formato. Si es así, una integración o RPA es suficiente. Si llegan en forma de correos electrónicos, documentos o fotos, un agente IA se vuelve relevante. Luego invita a medir el coste de un error: cuanto más costoso sea, más presente debe estar la validación humana. Un agente que prepara y un humano que valida siguen siendo, según él, a menudo más rentables que un robot que se rompe sin avisar.
La última pregunta se refiere a la frecuencia. Una tarea realizada diez veces al mes no justifica ni robot ni agente, y es mejor formar al equipo en el uso de un asistente de IA. Una tarea repetida cientos de veces por semana merece, en cambio, una herramienta dedicada. En la mayoría de las pymes acompañadas por Katalyx, la solución elegida no es « todo RPA » ni « todo agente », sino un circuito donde cada herramienta hace lo que sabe hacer: una integración para transportar los datos, un agente IA para leer y preparar, un humano para decidir. Antes de cualquier inversión, Enguerrand Boulnois recomienda hacer un inventario de las tareas repetitivas, con su volumen y su coste, porque esta lista indicará, según él, dónde la IA aporta realmente una ganancia y dónde una herramienta más simple basta.
