En un momento en que la inteligencia artificial domina titulares y estrategias corporativas, muchas organizaciones siguen sin resolver una cuestión básica: ¿cómo integrar esa inteligencia en la lógica real del negocio? Para Appian, la respuesta pasa por volver al origen: los procesos . La compañía, reconocida por su enfoque en la automatización empresarial y el desarrollo low-code, apuesta por una IA estructurada, gobernada y capaz de generar valor tangible.
Bajo esa visión trabaja Ramón Riquelme, Senior Advisory Solutions Consultant de Appian, quien sostiene que la inteligencia artificial solo tiene sentido cuando se apoya en procesos bien definidos. Su enfoque se aleja del discurso tecnológico para centrarse en lo que realmente transforma a las empresas: la capacidad de medir, orquestar y aprender de sus propias operaciones.
El proceso como estructura de la inteligencia
Appian se define como the process company, una expresión que cobra nuevo sentido en tiempos en que la atención mediática se concentra en los modelos de lenguaje y los agentes autónomos. Riquelme explica que, pese a los avances tecnológicos, el corazón de la transformación sigue siendo el mismo: los procesos.
“Appian nació del mundo del BPM, de los procesos de negocio tradicionales. Con los años hemos incorporado tecnologías como el low-code, la minería de procesos o la inteligencia artificial, pero la esencia no ha cambiado. Los procesos son la espina dorsal de cualquier organización”, afirma. “Son los que permiten controlar, trazar y medir lo que ocurre. Y eso es lo que convierte a la inteligencia artificial en algo realmente útil”.
Esa idea conecta con una realidad cada vez más evidente: el éxito de la IA no depende solo de su potencia algorítmica, sino de su integración con la lógica de negocio. Riquelme lo resume así: “La inteligencia artificial puede fallar, como cualquier tecnología. Lo relevante no es evitar el fallo, sino entender cuándo ocurre, por qué y con qué impacto. Los procesos nos permiten reaccionar ante esos momentos y aprender de ellos”.
Transformar con orden y propósito
La transformación digital, advierte, no consiste en superponer tecnología sobre lo que ya existe, sino en repensar cómo funciona la organización. “Muchas compañías intentan modernizarse añadiendo capas tecnológicas, pero sin revisar sus cimientos. Y si los procesos no están bien definidos, la tecnología solo amplifica el desorden”.
Appian aborda la transformación desde una aproximación gradual. “No llegamos para hacer una revolución, sino para entender el negocio. En la cabeza de cada persona hay conocimiento operativo valioso que rara vez está estructurado. Nuestro trabajo es darle coherencia, medirlo y, a partir de ahí, decidir dónde aplicar tecnología”, explica.
Esa visión permite identificar los puntos donde la automatización tiene un retorno real. “A veces basta con medir para entender cómo están ocurriendo las cosas. Esa información ya es transformadora. Una vez que sabes dónde están las fricciones, puedes introducir inteligencia artificial o automatización con criterio. No se trata de poner IA en todas partes, sino en los lugares donde tiene sentido”.
La ventaja de ese enfoque, añade, es que democratiza la transformación. “Las grandes corporaciones llevan años digitalizando, pero ahora las medianas y pequeñas empresas tienen una oportunidad inédita. La IA y el low-code permiten multiplicar su capacidad operativa con menos recursos. La cuestión no es tener la tecnología, sino aplicarla con propósito”.
Orquestar el caos tecnológico
El ecosistema digital de las grandes empresas está lleno de herramientas, plataformas y sistemas heredados. Appian actúa como capa de orquestación. “Tenemos capacidades de minería de procesos, RPA, IA y gestión documental, pero lo importante es cómo se integran”, explica Riquelme. “Si una organización ya tiene un stack tecnológico, Appian no lo sustituye: lo conecta”.
Esa integración se basa en el concepto de Data Fabric, una capa que permite relacionar datos dispersos entre sistemas diferentes —ERP, CRM o plataformas financieras— para ofrecer una visión unificada. “No se trata solo de acceder a los datos, sino de relacionarlos y gobernarlos. Y cuando introducimos IA, esa gobernanza se vuelve crítica: hay que definir qué información puede ver cada agente y bajo qué reglas”.
El Data Fabric de Appian, además, no se limita a integrar fuentes, sino que las contextualiza. Permite crear relaciones lógicas entre datos que residen en sistemas distintos, para que los usuarios puedan interactuar con ellos como si fueran una única base estructurada. “Si los clientes están en un CRM y las órdenes de compra en un ERP, Appian los combina en una vista única. El usuario puede analizar su relación con un cliente sin importar dónde está almacenada la información”, ejemplifica.
Esa capacidad no solo simplifica la toma de decisiones, también refuerza la seguridad. “Aplicamos las mismas reglas de acceso y permisos independientemente del sistema de origen. Eso garantiza que la IA solo acceda a la información que el usuario está autorizado a ver. Es un principio básico de gobernanza de datos y un requisito esencial en entornos regulados”.
Agentic IA: autonomía con control
El lanzamiento de Agentic IA refuerza esa filosofía. La nueva generación de la plataforma incluye Agent Studio, para diseñar y gestionar agentes inteligentes, y AI Document Center, centrado en la automatización documental. Ambas herramientas se apoyan en el Data Fabric para ofrecer autonomía operativa sin perder trazabilidad.
“Trabajamos con distintos niveles de inteligencia artificial”, explica Riquelme. “Seguimos usando machine learning clásico, que en muchos casos es más eficiente que la IA generativa. Además, integramos modelos fundacionales a través de AWS Bedrock, lo que nos permite elegir el modelo más adecuado para cada tarea. Encima de eso construimos nuestras propias capas de control, como Agent Studio o Document Center”.
Agent Studio ofrece una interfaz visual que permite configurar agentes con objetivos y límites claros. “El desarrollador define el contexto, los datos a los que puede acceder, las acciones que puede ejecutar y las reglas que debe seguir. Los agentes no operan en un vacío, sino dentro de un marco definido por la organización”, explica.
Por su parte, AI Document Center aborda uno de los retos más complejos de la automatización: la gestión de información no estructurada. “La mayoría de las empresas siguen trabajando con documentos que requieren revisión manual: contratos, facturas, formularios. AI Document Center permite procesarlos automáticamente, extraer datos y validarlos dentro del flujo operativo, reduciendo la intervención humana”.
Los resultados son medibles. En el caso de Century Fire Protection, cliente de Appian, la automatización documental redujo un 36 % el tiempo de procesamiento de facturas y un 50 % las pérdidas por descuentos no aprovechados. En el ámbito sanitario, Acclaim Autism logró reducir en un 83 % el tiempo de admisión de pacientes gracias a la extracción automatizada de datos clínicos. Y en el sector educativo, la Universidad del Sur de Florida utiliza Appian para asistir a 50.000 estudiantes mediante un asesor virtual conectado al Data Fabric institucional.
Estos ejemplos, explica Riquelme, muestran cómo la IA se convierte en un factor de eficiencia tangible. “La tecnología no sustituye a las personas, pero libera tiempo de tareas repetitivas. El valor está en usar esa inteligencia para optimizar lo que ya existe”.
Más allá de los chatbots
Frente al entusiasmo por las interfaces conversacionales, Riquelme recuerda que la inteligencia artificial no sustituirá a las aplicaciones, sino que las transformará. “Los agentes necesitan herramientas para accionar tareas, no solo para conversar. Algunas son simples, como conectarse a una API, pero otras requieren procesos complejos y normativos. Cuando un agente debe ejecutar algo estructurado, lo que realmente está accediendo es a un proceso”.
En ese sentido, cada agente puede considerarse una pequeña aplicación dentro de una arquitectura mayor. “Podríamos decir que las aplicaciones se están convirtiendo en entidades que coordinan agentes. Es un cambio de paradigma, pero sigue habiendo una lógica organizativa detrás. Sin esa lógica, los agentes se dispersan y pierden utilidad”.
Riquelme añade un matiz interesante: “Hay una inteligencia artificial muy rentable y poco visible: la que automatiza tareas aburridas. Lo llamamos boring AI. No genera titulares, pero libera a las personas de tareas repetitivas y de bajo valor. Y ese ahorro de tiempo es donde realmente se nota el impacto económico”.
Gobernanza, trazabilidad y confianza
La introducción de la inteligencia artificial en los procesos empresariales abre un nuevo frente: la necesidad de gobernar a los agentes. Para Appian, la confianza es un pilar estructural de su propuesta tecnológica.
“Nuestro enfoque no es liberar modelos para que hagan lo que quieran, sino mantener el control”, subraya Riquelme. “Appian registra cada decisión tomada por un agente, qué datos ha usado y de dónde los ha obtenido. Si extrae una cláusula de un contrato, podemos ver el párrafo exacto. Eso convierte la IA en algo empresarialmente válido, porque puedes auditarla”.
Esa trazabilidad no solo garantiza cumplimiento normativo, también mejora la calidad operativa. “La IA no debe ser una caja negra. Las empresas necesitan saber por qué se toma una decisión y tener mecanismos de corrección cuando algo falla. El objetivo no es sustituir al juicio humano, sino ampliarlo con más contexto y precisión”.
Appian ha incorporado en Agent Studio un sistema de registro detallado que muestra entradas, salidas y contexto de cada agente, permitiendo a los administradores analizar su rendimiento y ajustar su comportamiento. “Es la diferencia entre un modelo que genera respuestas y un agente que se integra en un flujo de negocio. Solo el segundo puede operar con seguridad, trazabilidad y responsabilidad”.
Madurez y evolución del mercado
En España, Appian percibe un cambio claro en el enfoque de las empresas hacia la inteligencia artificial. “Hace un par de años todos querían hacer algo con IA, pero sin saber qué. Hoy vemos organizaciones que ya tienen unidades específicas, presupuestos y hojas de ruta”, explica.
Riquelme cree que el verdadero salto se verá en los próximos meses: “A finales de este año y principios del que viene veremos proyectos en producción que integren procesos, datos y agentes de IA de manera estructural. La fase de experimentación está terminando. Ahora empieza la adopción con propósito”.
Esa madurez se refleja también en la forma en que las empresas miden el impacto. “Antes se hablaba de IA como un experimento. Ahora se habla en términos de retorno de inversión, de ahorro operativo o de cumplimiento. La inteligencia artificial ha dejado de ser un proyecto de innovación para convertirse en un activo del negocio”.
El futuro de la automatización
Para Riquelme, el papel de Appian en este nuevo ciclo tecnológico no es el de competir en modelos más potentes, sino en ofrecer control, coherencia y continuidad. “La inteligencia artificial sin estructura puede ser brillante, pero no sostenible. Nuestra misión es darle forma, sentido y trazabilidad. Los procesos son el lenguaje común entre las personas, la tecnología y los agentes. Mientras eso no cambie, seguirán siendo la espina dorsal de la inteligencia”.
Esa convicción conecta con una idea más profunda: el futuro de la IA no será caótico ni autónomo, sino procesual y gobernado. “La evolución de los agentes va a depender de su capacidad para entender y respetar las reglas del negocio. Las organizaciones que aprendan a diseñar esa colaboración entre humanos y agentes serán las que lideren la próxima década”, concluye.
Casos destacados de aplicación de Agentic IA
Century Fire Protection
Automatizó su proceso de cuentas por pagar con Appian AI Document Center, reduciendo un 36 % el tiempo de procesamiento y un 50 % las pérdidas por descuentos no aprovechados.
Acclaim Autism
Disminuyó en un 83 % el tiempo de admisión de pacientes mediante extracción automatizada de información clínica, garantizando el cumplimiento de la normativa HIPAA.
Hitachi
Consolidó datos y automatizó la generación de propuestas comerciales, reduciendo un 20 % los costes operativos y mejorando un 60 % el time-to-market.
Departamento de Seguridad Pública de Texas (DPS)
Desplegó un asistente generativo que centraliza consultas normativas para más de 10.000 empleados, mejorando la eficiencia administrativa.
Universidad del Sur de Florida (USF)
Incorporó un asesor virtual conectado al Data Fabric que asiste a 50.000 estudiantes, liberando recursos para una atención más personalizada.
