PROSA: automatización con IA eleva resolución al 50%

Qué dijo BMC sobre la automatización de procesos en México

Alex Prieto, vicepresidente de Transformación y Estrategia de BMC, abrió el evento BMC Helix Roadshow en la Ciudad de México con un diagnóstico incómodo para cualquier equipo de operaciones: «Muchas empresas continúan operando con procesos diseñados para una realidad tecnológica que ya cambió».

Su tesis es que el cuello de botella dejó de estar en la tecnología disponible. Está en procesos que nadie rediseñó. Y el dato que mejor lo ilustra salió del caso de PROSA, la empresa responsable de procesar cerca del 70% de las transacciones electrónicas que se realizan en México.

Antes de automatizar, los tiempos de atención de PROSA podían extenderse entre 48 y 72 horas y la resolución inicial rondaba el 30%. Tras implementar esquemas de autoservicio y automatización sobre una plataforma, la resolución en primer contacto subió al 50% y entre el 54% y el 60% de los tiquets se gestionan bajo esas modalidades. Las solicitudes que antes tardaban hasta seis días ahora se cierran en dos o tres.

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Ese salto —de 30% a 50% de resolución sin intervención humana— es la parte que le importa a un founder: no es un piloto de laboratorio, es una operación transaccional de infraestructura crítica.

Los otros dos casos: Grupo Herdez y Coomeva

El segundo caso presentado fue Grupo Herdez, que dentro de su programa de transformación tecnológica NEO, basado en SAP, incorporó herramientas para administrar una operación integrada por 46 compañías, 89 sucursales, 716 tiendas y más de 3.800 centros de costos. La compañía reporta niveles de cumplimiento superiores al 95% en sus acuerdos de servicio, además de mejoras en tiempos de respuesta y productividad derivadas de la automatización de procesos internos.

El tercero es el más llamativo por su proporción. En Colombia, Coomeva utilizó agentes basados en BMC Helix GPT para gestionar más de 13.300 conversaciones, con una tasa de autoservicio del 99,92% y apenas 21 tickets manuales. Con ese esquema redujo en 20% el tiempo promedio de resolución de incidentes.

Leído en conjunto, los tres casos describen la misma curva: primero se automatiza la captura de la solicitud, después la resolución completa, y al final el equipo humano queda para las excepciones.

¿Por qué la automatización de procesos ya no es solo chatbots?

Prieto fue explícito en este punto: la inteligencia artificial puede aportar valor más allá de los asistentes virtuales o los chatbots, permitiendo «construir operaciones capaces de resolver incidencias, ejecutar procesos y gestionar servicios con una intervención humana cada vez menor».

El ejecutivo anticipa una nueva generación de agentes inteligentes «capaces de ejecutar actividades completas de principio a fin». Y agrega un detalle práctico: en procesos estandarizados, como el restablecimiento de accesos o la gestión de certificados digitales, las organizaciones ya empiezan a medir beneficios en productividad y eficiencia operativa. Es decir, la automatización está migrando de la conversación al back office.

Ese cambio de foco explica por qué el mercado se está moviendo. Según reportó El Universal en su columna sobre IA empresarial, Helix se separó operativamente de BMC durante 2025 y concretó el 2 de octubre su adquisición por parte de Montagu, firma de capital privado con sede en Londres. En ese reparto, BMC conserva las soluciones de mainframe y Control-M, mientras Helix concentra gestión de servicios, automatización, ServiceOps y agentes de IA.

La advertencia que deja esa misma columna vale como principio de implementación: automatizar un proceso mal diseñado no lo convierte en innovación, solo permite ejecutarlo más rápido y con un presupuesto más alto.

Cuánto está creciendo el mercado de automatización con IA

El contexto de mercado respalda la dirección que describe Prieto. Un informe de ResearchAndMarkets difundido por GlobeNewswire estima el mercado global de automatización de flujos de trabajo con IA en USD 10.800 millones en 2026, con proyección de USD 97.900 millones para 2036 y una tasa de crecimiento anual compuesta del 22,4%. El mismo documento señala que la adopción se acelera en banca y servicios financieros, IT y telecomunicaciones, justo los sectores con operaciones intensivas en datos.

En América Latina, el punto de partida es más bajo pero el movimiento es claro. Un informe de NTT DATA y MIT Technology Review, recogido por El Español, encontró que en 2024 un 46,7% de las empresas de la región estaba en fase de implementación inicial de IA tradicional y solo un 3,2% no tenía experiencia alguna con la tecnología. En IA generativa, el 42,3% estaba en implementación inicial y apenas un 8,7% en fase avanzada.

Dos datos de ese mismo informe son especialmente útiles para planificar: el 21,7% de las empresas destina entre el 1% y el 2% de su presupuesto a proyectos de IA generativa, y Brasil y México lideran la expansión con planes de duplicar la inversión. El freno principal que reportan los encuestados no es el costo, sino la falta de talento especializado: el 53,4% de las empresas en etapas iniciales depende de consultores externos, mientras las más avanzadas invierten en formación interna (61,9%).

¿Qué significa esto para tu startup?

La lección de PROSA no es «compra una plataforma». Es que el retorno aparece cuando se ataca un proceso con volumen, medición y dueño claro. Estas son las acciones que puedes ejecutar esta semana.

Mide tu resolución en primer contacto antes de tocar nada. PROSA no mejoró porque automatizó, mejoró porque tenía una línea base: 30% de resolución inicial y 48-72 horas de espera. Si no sabes cuál es tu número hoy, no vas a poder demostrar el retorno mañana. Empieza por contar cuántos tiquets se cierran sin escalar.
Define un umbral de volumen para decidir qué automatizar primero. Según MDZ, Facundo Guzmán, Head of Sales & Operations de Botmaker, sostiene que cualquier cliente con más de 5.000 conversaciones mensuales ya tiene una necesidad concreta de automatización para arrancar. Ese es un filtro razonable: por debajo de ese volumen, el costo de implementación rara vez se justifica.
Automatiza lo repetitivo y deja lo crítico en manos humanas. El mismo reporte de MDZ señala que la participación humana conserva su lugar en operaciones que requieren aprobación formal o en situaciones críticas para el cliente. La automatización sirve para liberar tiempo del equipo, no para eliminar el criterio.
Presupuesta por etapas, no por proyecto total. Con el 21,7% de las empresas latinoamericanas destinando entre 1% y 2% de su presupuesto a IA generativa, el benchmark regional es conservador. Un plan por fases —empezar por un proceso, medir, escalar— encaja mejor con esa realidad que una transformación completa de una sola vez.

Un dato adicional que conviene tener a mano si estás evaluando proveedores: el plan inicial de Botmaker cuesta US$149 e incluye una cantidad determinada de conversaciones, con el importe subiendo según el volumen de actividad y los servicios utilizados. Es una referencia útil para calibrar cuánto debería costar tu primer caso de uso antes de comprometer un contrato anual.

Conclusión

La siguiente etapa de la transformación empresarial no se va a decidir por cuántos agentes de IA tengas desplegados, sino por cuántos procesos completos puedes cerrar sin intervención humana y con qué calidad. PROSA pasó de 30% a 50% de resolución en primer contacto; Coomeva llegó a 99,92% de autoservicio con 21 tickets manuales. Ninguno de esos números salió de comprar tecnología: salieron de rediseñar el proceso antes de automatizarlo.

Para un founder con equipo chico, la implicancia es directa. No tienes el presupuesto de un corporativo, pero sí tienes algo que ellos no: puedes rediseñar el proceso completo en lugar de parchear uno heredado. Empieza por el flujo que más horas de tu equipo consume, mide la línea base, y trata la automatización como una decisión de eficiencia operativa con números, no como una casilla de innovación.