La digitalización y automatización de procesos es una necesidad creciente en el mundo empresarial, especialmente en pequeñas y medianas empresas que buscan mejorar su eficiencia sin incurrir en altos costos. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) y las plataformas no-code como Make se han convertido en herramientas indispensables. Este artículo explora cómo la IA y Make pueden transformar la gestión de datos y la automatización de tareas, optimizando así el rendimiento empresarial.

Introducción a la Inteligencia Artificial y Automatización

La inteligencia artificial (IA) es destacada por su capacidad para automatizar procesos, especialmente en el área de análisis de datos. Un ejemplo práctico es cómo un formulario en línea puede dar paso a una automatización que envía confirmaciones a los candidatos y registra sus datos en una base de datos. Esto incluye el uso de un modelo de lenguaje de OpenAI, específicamente GPT-4, que analiza información del currículum enviado por los candidatos, extrayendo datos como años de experiencia, dominio del inglés y conocimiento en Python. Esto demuestra la potencialidad de la IA para realizar tareas que antes eran inimaginables para pequeñas y medianas empresas.

Automatización con Make: Una Plataforma No-Code

Make es una herramienta no-code que permite a los usuarios automatizar procesos sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Make conecta diversas aplicaciones y servicios de manera visual, facilitando la creación de flujos de trabajo que conectan acciones en diferentes herramientas como Gmail, Google Drive y Air Table. En este contexto, el término ‘escenario’ se refiere a una configuración en Make donde se determinan los módulos que se utilizarán, siendo cada módulo responsable de una tarea específica dentro del flujo de trabajo.

Fundamentos de la Gestión de Datos en Make

La importancia de la estructura de datos y la organización dentro de Make se enfatiza mediante la explicación de los «bundles» o paquetes de datos. Un bundle puede contener una mezcla de variables, arrays y colecciones, y cada tipo de dato se utiliza de diferentes maneras para dar soporte a la automatización. La comprensión de estos términos es crucial para avanzar en la utilización de la plataforma y maximizar la efectividad del flujo de trabajo que se está configurando.

Creación de Escenarios y Flujos de Trabajo

El proceso de creación de un escenario en Make comienza desde el registro en la plataforma y la selección de módulos. Los módulos funcionan como elementos interactivos que se pueden configurar para llevar a cabo tareas específicas. Siempre que se crea un nuevo escenario, se recomienda entender la diferencia entre los módulos que funcionan como triggers (disparadores) y otros módulos que se utilizan para ejecutar acciones. Los triggers son clave para activar flujos de trabajo automáticos, mientras que las acciones representan las operaciones subsecuentes que se llevan a cabo mediante los datos procesados.

Optimización y Flexibilidad en la Automatización con Make

Las opciones de pricing de Make permiten adecuarse a diversas necesidades empresariales, donde el número de operaciones consumidas mensualmente puede dictar el acceso a funcionalidades adicionales. Se presentan diferentes tipos de triggers, como instantáneos y polling triggers. Los instantáneos se ejecutan inmediatamente cuando se activa un evento, mientras que los polling triggers son configuraciones que realizan comprobaciones a intervalos regulares, añadiendo una capa de flexibilidad al diseño de automatizaciones.

Aplicaciones Prácticas y Ejemplos Reales

Make posibilita la transformación y procesamiento de datos utilizando herramientas internas que permiten ejecutar funciones sobre los datos extraídos. Por ejemplo, hacer uso de arreglos para manejar múltiples archivos cargados por usuarios, procesar información y generar promedios o ejecutar comparaciones. Esta habilidad de integrar con APIs personalizadas permite extender la funcionalidad de Make más allá de los módulos preconfigurados. Un ejemplo práctico incluye la automatización en la gestión de currículums, donde el sistema puede extraer datos relevantes como años de experiencia, nivel de inglés y conocimientos de Python, y luego procesarlos para diferentes operaciones.