En un entorno empresarial cada vez más marcado por la tecnología, la automatización de procesos se presenta como una estrategia crucial para mejorar la eficiencia y reducir costos. Un reciente informe de Serve The Home pone de relieve cómo el uso de sistemas de inteligencia artificial, especialmente con el hardware Nvidia GB10, permite sustituir completamente el proceso manual de generación de informes. Este cambio no solo optimiza el tiempo, sino que también garantiza una mayor precisión en la recopilación de datos.
Históricamente, muchas organizaciones han dependido de empleados para obtener, organizar y reportar métricas de rendimiento desde diversas plataformas digitales. Aunque este método fue eficaz en el pasado, se ha revelado ineficiente y propenso a errores. La revisión de STH propone un nuevo modelo que establece un flujo de trabajo automatizado para la recolección y agregación sistemática de datos.
El proceso de automatización
En lugar de aumentar la plantilla con nuevos empleados para gestionar la creciente cantidad de solicitudes, STH ha optado por diseñar un pipeline automatizado que ejecute estas tareas de manera confiable.
Este sistema se basa en un flujo estructurado que capta datos de todas las plataformas relevantes. Gracias a las integraciones preconstruidas en n8n, el tiempo de configuración se reduce significativamente, ya que se conecta directamente con los sistemas de análisis sin necesidad de programar código personalizado.
Configuración y validación del sistema
La planificación de cada etapa es esencial. Se aplican límites de tiempo, filtros y detalles de consulta de manera consistente.
Aunque el flujo de trabajo se ejecuta secuencialmente, este diseño facilita las pruebas y la resolución de problemas durante la implementación inicial. Para validar la efectividad del sistema, el revisor utilizó aproximadamente 1,000 solicitudes históricas desde 2015 hasta, que contaban con resultados previamente conocidos.
Al comparar modelos de inteligencia artificial como gpt-oss-20b FP8 y gpt-oss-120b FP8, se evaluó la precisión de cada paso. Los resultados iniciales indicaron que los modelos más pequeños funcionaban adecuadamente para solicitudes simples, pero a medida que la complejidad aumentaba, también lo hacían los errores.
Esto se debe a que los flujos de trabajo requieren múltiples llamadas a modelos por cada solicitud, lo que puede llevar a que pequeños errores se acumulen, reduciendo la fiabilidad general del sistema.
Resultados y beneficios
El uso de modelos más grandes mejoró la precisión a más del 99.9%, lo que transformó los errores en el flujo de trabajo de incidentes semanales a eventos raros anuales. En este caso, dos sistemas Dell Pro Max, equipados con unidades GB10, operaban la inteligencia artificial localmente, manteniendo todos los datos en las instalaciones y aumentando así la seguridad de la información.
El análisis reveló que la automatización eliminó la necesidad de un rol de reporte dedicado, con costos de hardware que se recuperarían en un plazo de un año. Esta nueva forma de trabajo permitió que las herramientas de inteligencia artificial gestionaran tanto solicitudes internas como externas de informes, incluyendo métricas de visualización de artículos, compromiso de videos y análisis de boletines, todo sin intervención humana.
Redirección de recursos y futuro del trabajo
Gracias a esta automatización, las empresas pueden redirigir recursos a funciones críticas, como la contratación de un editor de gestión, manteniendo la calidad constante de los informes. La implementación de sistemas de inteligencia artificial para la generación de informes demuestra que las tareas manuales de recuperación y consolidación de métricas pueden ser completamente eliminadas de los flujos de trabajo humanos. Esto pone en evidencia que los roles centrados en la recopilación, limpieza y resumen de datos de rendimiento son especialmente vulnerables en un entorno donde la automatización confiable ya está presente.
A pesar de los claros beneficios en términos de eficiencia, el éxito de esta transición depende en gran medida de la precisión de los modelos utilizados, el diseño del flujo de trabajo y la gestión de datos sensibles. La capacidad de las empresas para adaptarse a estos cambios determinará su éxito en el futuro.
