Kapia convierte el conocimiento operativo de las empresas en agentes de IA capaces de ejecutar procesos reales

La inteligencia artificial ya es capaz de generar contenido, analizar documentos o responder consultas, pero muchas empresas siguen encontrando el mismo obstáculo cuando intentan llevarla a su operativa diaria: los modelos desconocen cómo funciona realmente el negocio. Las reglas, excepciones y criterios de decisión suelen estar repartidos entre documentos, aplicaciones y el conocimiento de determinados empleados, lo que dificulta automatizar procesos complejos.

Con el objetivo de resolver ese problema nace Kapia, una compañía fundada por Rodrigo Alier y Carl Byrne que busca transformar el conocimiento operativo de las organizaciones en software basado en inteligencia artificial capaz de ejecutar procesos dentro de las herramientas que los equipos ya utilizan.

Un “company brain” para capturar cómo funciona realmente una empresa

La propuesta de Kapia parte de una idea sencilla: antes de automatizar un proceso, es necesario comprender cómo funciona en la práctica.

Para ello, la compañía ha desarrollado una capa de contexto denominada company brain, que recopila la lógica operativa de la organización: cómo se toman decisiones, qué excepciones existen, cómo se priorizan recursos o qué criterios siguen los distintos departamentos. El objetivo es convertir ese conocimiento, que habitualmente permanece disperso entre documentos y personas, en un activo estructurado y reutilizable.

Según explica la empresa, este proceso también permite identificar ineficiencias que a menudo pasan desapercibidas, como reglas contradictorias entre departamentos, procesos duplicados, cuellos de botella o tareas que dependen exclusivamente del conocimiento de una persona.

Del conocimiento interno a agentes que ejecutan procesos

Una vez construido ese contexto, la plataforma utiliza esa información para crear automatizaciones y agentes capaces de operar sobre las aplicaciones habituales de la empresa.

En lugar de seguir reglas genéricas, estos sistemas trabajan con los mismos criterios y excepciones definidos por la propia organización, lo que, según Kapia, permite automatizar procesos con mayor consistencia y reducir la dependencia de tareas manuales.

La compañía señala que este enfoque puede acelerar operaciones que anteriormente requerían varios días, mejorar la calidad de los datos y facilitar la toma de decisiones gracias a un mayor contexto operativo.

Procesos supervisados y trazables

Otro de los pilares de la plataforma es la trazabilidad. Cada acción ejecutada por un agente queda registrada y puede revisarse posteriormente, mientras que las excepciones detectadas durante la operación sirven para seguir enriqueciendo el conocimiento del sistema.

Kapia subraya que el control permanece siempre en manos de la empresa, que mantiene la capacidad de supervisar las actuaciones de los agentes y validar las decisiones cuando sea necesario.

Además, la compañía apuesta por un modelo de despliegue progresivo. La implantación comienza con un caso de uso concreto para demostrar el retorno del proyecto y, posteriormente, la infraestructura puede extenderse a nuevos procesos mediante un enfoque Agents as a Service, con el que los agentes se ajustan y evolucionan conforme cambian las necesidades del negocio.

Imagen: Chat GPT