Celonis ha presentado su Decálogo de tendencias en inteligencia de procesos para 2025 . Este informe detalla cómo las empresas pueden integrar tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y las plataformas de datos en tiempo real, para optimizar sus operaciones y adaptarse a un entorno empresarial dinámico.
Fernando Ranz, vicepresidente y Country Manager para Iberia y Latinoamérica de Celonis, destacó que comprender los procesos es clave para las estrategias de IA empresarial: “Los procesos son el motor del mundo empresarial. Funcionan mejor cuando hay productividad, eficiencia y sostenibilidad. Al trabajar de forma colaborativa, las empresas logran decisiones más inteligentes y un progreso acelerado, reduciendo residuos y fomentando la innovación sostenible”.
Principales tendencias de inteligencia de procesos para 2025
1. Base para la IA empresarial
La inteligencia de procesos será indispensable para que los modelos de IA comprendan el contexto operativo de las empresas. Con gemelos digitales vivos, las organizaciones podrán personalizar automatizaciones y optimizar resultados, convirtiendo la IA en un activo estratégico.
2. Redes de colaboración interempresarial
Las cadenas de valor adoptarán plataformas compartidas de datos para agilizar decisiones y mejorar la transparencia. Estas redes permitirán una colaboración fluida y optimizarán las operaciones en diferentes industrias.
3. Evolución de los gemelos digitales
De modelos estáticos, los gemelos digitales evolucionarán hacia plataformas dinámicas, capaces de adaptarse a cambios en tiempo real. Esta transformación reducirá los silos organizativos y acelerará la implementación de estrategias de IA a gran escala.
4. Análisis predictivo avanzado
La combinación de inteligencia de procesos, IA y aprendizaje automático permitirá a las empresas anticiparse a interrupciones operativas, identificar cuellos de botella y responder proactivamente a las demandas del mercado.
5. Command Center para la colaboración
Las operaciones empresariales se beneficiarán de centros de mando basados en datos unificados. Estos permitirán a los equipos alinearse en métricas comunes y tomar decisiones fundamentadas en tiempo real, especialmente en la gestión de la cadena de suministro.
6. IA agéntica y optimización autónoma
Sistemas de IA autónomos optimizarán procesos sin necesidad de intervención humana, aumentando la eficiencia operativa y reduciendo tiempos de respuesta. Las empresas deberán invertir en IA adaptativa y en la gobernanza de estos sistemas.
7. Toma de decisiones basada en inteligencia de procesos
La minería de procesos evoluciona hacia una inteligencia que integra datos contextuales, modelos normativos y capacidades predictivas. Esto crea gemelos digitales vivos que permiten decisiones informadas y basadas en datos en todas las áreas operativas.
8. Optimización ágil en la transformación empresarial
En un entorno cambiante, las iniciativas de transformación empresarial requerirán ajustes constantes basados en datos en tiempo real. La inteligencia de procesos habilitará mejoras iterativas que se alineen con objetivos dinámicos y tecnologías emergentes.
9. Cumplimiento normativo y la Ley de IA de la UE
Con regulaciones como la Ley de IA de la UE, las empresas deberán reforzar sus marcos de cumplimiento. Esto incluye una gestión proactiva de los datos y una vigilancia estricta para garantizar el cumplimiento de las normativas globales.
10. Supervisión ESG en tiempo real
El cumplimiento normativo en sostenibilidad ganará relevancia, exigiendo sistemas que supervisen e informen sobre las prácticas ESG en tiempo real. Las empresas que adopten estos enfoques evitarán sanciones y fortalecerán su posicionamiento en el mercado.
Innovación estratégica en la gestión de procesos
Celonis resalta que la inteligencia de procesos no solo permite optimizar operaciones, sino que también facilita la adaptación a regulaciones y desafíos globales. Este decálogo pone de manifiesto cómo las empresas pueden usar la tecnología para transformar su gestión interna y su impacto en la sostenibilidad.
