En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) se ha posicionado como la gran promesa para transformar la productividad y generar ventajas competitivas. Sin embargo, muchas organizaciones comienzan a sentir que los resultados reales no siempre están a la altura de las expectativas.

Por: Por Julio Francisco Naranjo Figueroa – Maestría en Ciberseguridad- Ingeniero Civil Informático – Docente Universidad del Desarrollo

 ¿Por qué la IA aún no ha generado el retorno prometido?

La raíz del problema: una IA que no entiende los procesos

La mayoría de las implementaciones de IA se han enfocado en casos de uso aislados —automatización de tareas, análisis predictivo o asistentes virtuales—, pero sin un entendimiento profundo de los procesos operativos y comerciales que sostienen el negocio.

En otras palabras, se está aplicando inteligencia sobre datos, pero no sobre flujos de procesos operativos reales.

El resultado: los algoritmos optimizan partes del sistema, pero no el proceso completo al no conocerlo

Una posible solución: unir process mining con agentes de IA

Aquí es donde el process mining cobra un papel estratégico, y le permite a la IA descubrir, visualizar y analizar cómo fluyen realmente los procesos dentro de una organización —no como se documentan, sino como ocurren en la práctica, basados en datos transaccionales reales.

Cuando se integra el process mining con agentes inteligentes, ocurre un cambio de paradigma:
 • Los agentes pueden aprender del comportamiento real del negocio, no de supuestos.
 • La IA deja de operar “a ciegas” y comienza a entender el contexto operacional completo.
 • Se identifican cuellos de botella, desviaciones y oportunidades de eficiencia en tiempo real.

Así, la IA pasa de ser una herramienta descriptiva o reactiva, a convertirse en una inteligencia proactiva y optimizadora, capaz de sugerir y ejecutar mejoras operativas con pleno conocimiento del proceso.

La deuda de rentabilidad: una brecha que podemos cerrar

Hoy la IA mantiene una “deuda de rentabilidad” con las empresas.
Se han hecho grandes inversiones en modelos, plataformas y proyectos, pero el impacto real en eficiencia operativa y productividad total sigue siendo limitado.

Cerrar esa brecha requiere que la IA conozca los procesos, los interprete y actúe sobre ellos. La convergencia entre process mining y agentes de IA no es solo una tendencia tecnológica: es el paso lógico hacia la inteligencia operativa.

Una inteligencia capaz de entender el negocio en su conjunto, anticipar ineficiencias y optimizar cada decisión.

Conclusión

• El futuro de la IA empresarial no depende de tener modelos más potentes, sino de tener IA con conocimiento de procesos.

• Esa es la clave para que la inteligencia artificial deje de ser una promesa tecnológica y se convierta en un motor real de rentabilidad y eficiencia.

• Process Mining podría ser el eslabón perdido de la IA.