Skan AI, una startup centrada en la construcción de un «grafo de contexto del trabajo» a partir de la observación del desempeño de los empleados en software empresariales, ha conseguido recaudar 63 millones de dólares en una ronda de inversión Serie C, co-liderada por Cathay Innovation y Dell Technologies Capital. La empresa, con siete años en el mercado, ha acumulado un total de aproximadamente 120 millones de dólares en financiación a lo largo de su trayectoria.
Además de esta significativa inyección de capital, Skan también ha anunciado la disponibilidad general de dos nuevos productos: Skan AI Blueprint y Skan AI Agents. Estos, junto con su oferta existente de Skan AI Intelligence, componen una plataforma integral diseñada para descubrir, modelar y automatizar flujos de trabajo empresariales.
Este anuncio llega en un contexto de creciente frustración en el ámbito de la inteligencia artificial empresarial. A pesar de las numerosas inversiones en pilotos de IA generativa, los resultados han sido insatisfactorios. Según investigaciones de Gartner, solo un 8% de las empresas cuentan con agentes de IA en producción, y se estima que el 95% de las implementaciones iniciales requerirán un rediseño total. Estas cifras son corroboradas por un informe de MIT que reveló que alrededor del 95% de los pilotos de IA generativa en el sector empresarial no lograron proporcionar retornos medibles.
Desmitificando el fracaso de los agentes de IA empresarial
El cofundador y CEO de Skan, Avinash Misra, argumenta que el sector ha diagnosticado erróneamente la raíz del problema. En su opinión, lo que falta no son buenos modelos, sino una comprensión precisa de cómo funcionan realmente las empresas. Misra señala que la estrategia convencional de alimentar a los agentes de IA con documentación de procesos y procedimientos estándar se basa en una ficción, ya que el trabajo registrado y el realizado por los empleados pueden ser radicalmente diferentes.
Este desfase puede ser especialmente problemático en un momento en que las empresas buscan implementar la IA. Misra recalca que es fundamental no solo captar datos, sino entender realmente las dinámicas que rigen los procesos operativos de la organización. La tecnología de Skan observa continuamente cómo se mueve el trabajo a través de aplicaciones, creando un modelo vivo de los procesos empresariales subyacentes.
Observación en tiempo real: un enfoque revolucionario
Skan se diferencia de los proveedores de minería de procesos al centrarse en la observación en tiempo real. Mientras que la minería de procesos reconstruye flujos de trabajo a partir de datos almacenados en sistemas backend, Skan sintetiza la interacción del usuario en múltiples aplicaciones. Este enfoque permite a la empresa captar las complejidades del trabajo humano y no solo los resultados finales que aparecen en los registros del sistema.
Misra destaca que la mayoría de los datos de backend revela un estado final del trabajo, mientras que el verdadero interés radica en lo que ocurre entre esos estados. Gracias a su tecnología, Skan permite que los modelos de IA razonen sobre esta información contextual, creando modelos que pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia operativa.
Desafíos y preocupaciones sobre la vigilancia laboral
El uso de tecnología para observar las pantallas de los empleados plantea preocupaciones evidentes sobre la privacidad y la vigilancia. Misra ha anticipado estas preocupaciones desde el principio y ha diseñado su solución para enfocarse en patrones agregados en lugar de individuos. Esto permite que la empresa analice los procesos sin comprometer la privacidad de los trabajadores.
Con un modelo de agregación, los datos se anonimizan y solo se recopilan patrones estadísticos de los trabajadores realizando un mismo proceso, eliminando cualquier información que pueda identificar a un empleado en particular. Este enfoque ha facilitado la aceptación de su tecnología en organizaciones que priorizan la protección de datos personales y la privacidad.
Resultados tangibles y valor generado por Skan
Skan afirma haber generado más de 500 millones de dólares en valor acumulado para sus clientes. Este número representa el ahorro cuantificado que los clientes esperan alcanzar mediante la optimización de procesos y la implementación de agentes de IA. En un caso destacado en un importante banco de EE. UU., Skan identificó 37 millones de dólares en fricciones operativas, facilitando una reducción del 32% en el costo por transacción y un incremento del 41% en el rendimiento de las operaciones.
Entre sus clientes, Skan cuenta con importantes nombres del sector financiero y asegurador, así como con grandes empresas que han reportado mejoras significativas en productividad y eficiencia gracias a su tecnología.
El futuro de la IA en las empresas
La propuesta de Skan abarca un área de creciente interés: la creación de un modelo de contexto que no solo observe, sino que también entienda el trabajo en sí. Misra compara su enfoque con las innovaciones de OpenAI en el ámbito del lenguaje, sugiriendo que, así como sus modelos son capaces de aprender de texto bueno y malo, Skan puede aprender de las distintas ejecuciones de procesos sin asumir que una sola forma es la mejor.
En un entorno donde la competencia entre empresas de tecnología se intensifica, tener una comprensión precisa del contexto en el que opera una organización se convierte en una ventaja crucial. Skan ha levantado 63 millones de dólares con la firme convicción de que entender y capturar este contexto definirá el futuro de la IA empresarial, asegurando que las organizaciones no solo tengan acceso a modelos avanzados de IA, sino también a un conocimiento profundo de cómo realmente trabajan.