¿Ahorra tiempo el uso de agentes? Así es como se mide su impacto en la productividad

Key Takeaways

• Medir el ROI de los agentes consiste en calcular el ahorro de tiempo al reemplazar tareas humanas por agentes IA.
• Diseñar agentes con propósito requiere analizar complejidad, madurez y frecuencia para crear soluciones que ahorren tiempo y optimicen procesos.
• Las tareas frecuentes y laboriosas generan más ROI, las complejas requieren apoyo humano y las sencillas solo aportan valor si se repiten o escalan.

Agentforce simplifica tareas como clasificar casos e interactuar con clientes. Pero, ¿cuánto tiempo ahorran realmente los agentes IA? Que una tarea que un humano hace en 5 minutos se complete en segundos no significa que todo el tiempo se haya ahorrado, por lo que medir el ROI de los agentes es clave.

En la práctica, los flujos de trabajo no son lineales ni predecibles. Por eso, el equipo de Research & Insights de Salesforce analizó cómo los agentes IA pueden aliviar la carga de trabajo y concluyó que es posible medir el ROI en Agentforce de manera clara y realista.

Clasificación de los casos de uso de los agentes según la complejidad y la frecuencia de las tareas

Nuestro equipo de investigación encuestó a más de 2.700 vendedores para analizar sus métodos de trabajo, identificar tareas que podrían beneficiarse de la IA, medir el tiempo, y evaluar tanto la dificultad de estas tareas como cómo los agentes IA ayudan a realizarlas.

Para medir el ROI de los agentes, distinguimos entre los valores de referencia de los modelos técnicos y la realidad diaria de los trabajadores, creando un marco de evaluación basado en tres parámetros clave:

1. Complejidad de la tarea: Dificultad de la tarea sin agentes IA, incluyendo número de pasos, importancia del criterio humano y datos requeridos.
2. Madurez de la acción: Nivel de fiabilidad y calidad del agente al completar la tarea, y si los sistemas están preparados para admitir la automatización.
3. Frecuencia: Cuán a menudo los usuarios realizan la tarea.

Analizar los casos de uso teniendo en cuenta estos tres aspectos permite calcular de manera realista el ahorro de tiempo, identificar áreas que se beneficiarían de la IA y determinar si es necesario ajustar procesos o integrar mejor los sistemas para maximizar el ROI.

¿Cuáles son las áreas que se benefician de los agentes y cuáles no?

Para identificar tareas con alto potencial de ROI, comparamos las actividades de los vendedores en distintos casos de uso del CRM, desde la búsqueda de cuentas hasta previsiones y formaciones de ventas. Estos son los resultados:

• Las tareas frecuentes y laboriosas: Generan el mayor ROI. Cuando los agentes IA se encargan de actividades repetitivas, como redactar correos de captación, ahorran más tiempo cuanto mayor es el uso y número de usuarios.
• Las tareas muy complejas: Dependen del criterio humano y del tiempo. Los agentes IA sirven mejor como apoyo parcial que como sustituto completo, sobre todo cuando hay que interpretar matices y coordinar equipos.
• Las tareas sencillas: Son fáciles de automatizar, pero su impacto es limitado si no se realizan con frecuencia. Su valor aumenta al integrarse en flujos escalables aplicables a distintos casos de uso.

¿Cómo aplicar nuestro marco de evaluación?

Para aplicar el marco a sus procesos, primero identifique la complejidad de la tarea y la madurez de la acción que desea automatizar con agentes IA. Si no conoce bien la tarea, consulte a un experto, ya que los usuarios profesionales pueden aportar información clave sobre su complejidad y las soluciones existentes.

Complejidad de la tarea

Para determinarla, considere:

1. Número de pasos: ¿Cuántos pasos distintos requiere la tarea?
2. Interdependencias de la tarea: ¿La tarea depende o afecta a otras tareas?
3. Complejidad de las fuentes y la navegación: ¿Para realizar esta tarea debe buscar datos en varios sistemas o cambiar de herramienta?
4. Criterio humano: ¿Esta tarea necesita criterio humano o conocimientos especializados para completarse?

Cuanto mayor sea el valor en estas acciones, más compleja será la tarea.

Madurez de la acción

Una vez que conoce la complejidad de la tarea, evalúe la madurez de la acción:

1. Revise las capacidades actuales: ¿Existe ya algún sistema que realice total o parcialmente la tarea?
2. Evalúe la fiabilidad de la acción: ¿Qué nivel de coherencia y precisión ofrecen actualmente esas acciones?
3. Identifique las fuentes de datos y su preparación: ¿Cuántas y cuáles se utilizan? ¿Son precisas, completas y actualizadas?
4. Compruebe el estado de integración: ¿Están estas fuentes integradas en las acciones o en el agente?

Si los niveles de exhaustividad y fiabilidad son altos, la madurez de la acción es alta. Una vez definidas complejidad y madurez, puede calcular el ROI de los agentes. Multiplicando por la frecuencia de realización se obtiene el ahorro total de tiempo. Si el retorno es limitado, considere otras tareas o partes del flujo que generen más productividad.

¿Cómo diseñar agentes con un propósito definido?

Aunque se han logrado avances, aún queda mucho por aprender sobre el trabajo con agentes IA. Automatizar tareas solo por ser «sencillas» no garantiza productividad. Con un diseño riguroso y fundamentado, es posible crear agentes que ahorren tiempo y optimicen los procesos de manera efectiva.

Analizar las tareas actuales permite simplificar procesos y reducir la carga del equipo. El tiempo liberado puede dedicarse a actividades más valiosas, mientras que los agentes IA permiten que los humanos se concentren en tareas de mayor impacto, impulsando crecimiento, satisfacción del cliente e innovación.