Objetivo #
Revolucionar el proceso de descubrimiento de la implementación del sistema de seguros aprovechando la IA para extraer, analizar y estructurar automáticamente los complejos requisitos de los clientes, transformando semanas de revisión manual de documentos y análisis en días de procesamiento inteligente y automatizado que acelera los plazos de los proyectos y mejora la precisión de los requisitos y la alineación de las partes interesadas.
Arquitectura del flujo de trabajo de la IA #
El flujo de trabajo de la IA transforma el descubrimiento de requisitos al sustituir las tareas manuales de análisis de documentos, toma de notas y síntesis, que tradicionalmente consumen el 70 % del tiempo de los analistas de negocios, por una automatización inteligente, lo que permite a los expertos humanos pasar del trabajo administrativo de documentación al análisis estratégico de alto valor y a la gestión de las relaciones con las partes interesadas.
Esta automatización se encarga de la carga cognitiva que supone procesar múltiples fuentes de información simultáneamente, al tiempo que mantiene la coherencia y la exhaustividad que los procesos manuales a menudo tienen dificultades para lograr. El flujo de trabajo incluye los siguientes pasos:
- Capa de inteligencia documental: Secure AI ingiere y procesa diversa documentación de los clientes, incluyendo especificaciones de productos, documentos de pólizas, reglas de negocio y documentación de sistemas heredados, utilizando el procesamiento del lenguaje natural para extraer requisitos funcionales clave, lógica de negocio y puntos de integración en múltiples formatos de documentos e idiomas.
- Mejora de workshops en tiempo real: durante las sesiones de descubrimiento, la IA analiza las transcripciones de las reuniones y los resultados de los workshops en tiempo real para identificar los requisitos, generar preguntas aclaratorias, detectar lagunas o incoherencias y crear notas estructuradas que recojan tanto los requisitos explícitos como las necesidades comerciales implícitas que surgen durante los debates con las partes interesadas.
- Motor de síntesis de requisitos: La IA consolida las entradas de múltiples fuentes (documentos, transcripciones, notas de workshops) en formatos de requisitos estandarizados, generando automáticamente historias de usuarios con criterios de aceptación, mapeando las dependencias funcionales y organizando los requisitos por dominio empresarial y complejidad técnica.
- Análisis de brechas y validación: la IA compara los requisitos del cliente con las configuraciones existentes, las mejores prácticas del sector y los patrones históricos de los proyectos para identificar brechas de implementación, riesgos potenciales y retos de integración, al tiempo que proporciona estimaciones iniciales del esfuerzo y evaluaciones de la complejidad técnica.
- Generación automatizada de documentación: el sistema produce informes de lectura básicos y completos, especificaciones técnicas, historias de usuario listas para sprints y materiales de comunicación para las partes interesadas, todo ello con un formato que se integra perfectamente con las herramientas de gestión de proyectos y el flujo de trabajo de desarrollo.
Descubrimiento de requisitos impulsado por IA Impacto en el negocio #
- Aceleración del tiempo de comercialización: el plazo de la fase de descubrimiento se redujo de 8 a 3 semanas (una mejora del 62 %), lo que permitió iniciar el proyecto más rápidamente y reconocer los ingresos antes, al tiempo que se mantenía una cobertura completa de los requisitos y la alineación de las partes interesadas.
- Mejora de la calidad y la precisión: el análisis impulsado por IA captura requisitos que los revisores humanos suelen pasar por alto, reduce la ambigüedad de las especificaciones mediante la verificación automatizada de la consistencia y proporciona bucles de retroalimentación en el mismo día que permiten la validación inmediata por parte de las partes interesadas y el perfeccionamiento de los requisitos.
- Optimización de costos y asignación de recursos: la reducción del 75 % en el esfuerzo de documentación manual permite a los analistas de negocio y a los arquitectos de soluciones centrarse en las decisiones de diseño estratégico y en la gestión de las relaciones con las partes interesadas, en lugar de en tareas administrativas, al tiempo que proporciona estimaciones predictivas del esfuerzo que mejoran la precisión de la presupuestación de los proyectos.
- Excelencia en la entrega escalable: los resultados estandarizados generados por IA crean una documentación de proyectos consistente en todas las implementaciones, lo que permite la transferencia de conocimientos entre equipos, reduce el tiempo de integración a nuevos proyectos y establece procesos repetibles que respaldan un modelo de entrega global y un enfoque metodológico básico.