La elaboración manual de informes puede ser reemplazada completamente utilizando el hardware Nvidia GB10 y flujos de trabajo de IA estructurados.
La automatización reduce la necesidad de contratar más personal, manteniendo una precisión constante en los reportes.
Los flujos de trabajo secuenciales simplifican las pruebas y la solución de problemas antes de escalar la automatización a nivel empresarial.
Muchas organizaciones dependen de empleados para recopilar, organizar y reportar métricas de rendimiento manualmente desde múltiples plataformas digitales.
Una reseña reciente de Serve The Home (STH) reemplazó parte de este proceso manual usando sistemas de IA local basados en el hardware Nvidia GB10.
El trabajo involucraba peticiones repetitivas recibidas a través de correos electrónicos largos y desestructurados, que a menudo solicitaban métricas de múltiples fuentes y períodos de tiempo específicos.
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Reduciendo la necesidad de personal adicional
En vez de contratar a más personas para manejar este volumen creciente de trabajo, STH se enfocó en diseñar un sistema automatizado que pudiera manejar estas tareas de forma confiable.
La automatización siguió un flujo estructurado para recopilar y agregar datos de todas las plataformas relevantes.
Las integraciones preconstruidas dentro de n8n redujeron el tiempo de configuración al conectarse directamente con los sistemas de análisis, sin necesitar código personalizado.
Planificar cada paso aseguró que los límites de tiempo, filtros y detalles de las consultas se aplicaran de manera consistente.
Aunque el flujo de trabajo funcionaba de forma secuencial, este enfoque simplificó las pruebas y la solución de problemas durante la implementación inicial, permitiendo verificar los resultados antes de escalar el sistema.
Para validar el sistema, la revisión utilizó aproximadamente 1,000 peticiones históricas desde 2015 hasta 2025 con resultados ya conocidos.
Se compararon distintos modelos de IA, incluyendo gpt-oss-20b FP8 y gpt-oss-120b FP8, para evaluar la precisión de cada paso.
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Las pruebas iniciales mostraron que los modelos más pequeños funcionaban bien con peticiones simples, pero aparecían errores cuando la complejidad aumentaba.
Debido a que los flujos de trabajo requerían múltiples llamadas al modelo por cada petición, incluso pequeñas imprecisiones se acumulaban, bajando la confiabilidad general.
Los modelos más grandes mejoraron la precisión por paso a más del 99.9%, reduciendo los errores del flujo de trabajo de ocurrencias semanales a eventos raros anuales.
Dos sistemas Dell Pro Max con unidades GB10 ejecutaron la IA localmente, manteniendo todos los datos en las instalaciones de la empresa.
El revisor calculó que la automatización reemplazó la necesidad de un rol dedicado a los informes, y que el costo del hardware se recuperó en doce meses.
Las herramientas de IA manejaron tanto peticiones de informes internas como externas, incluyendo vistas de artículos, interacción con videos y métricas de boletines, sin requerir intervención humana.
El proceso permitió redirigir recursos a otras funciones, como contratar a un editor jefe, mientras se mantenía una calidad consistente en los reportes.
Automatizar los informes con sistemas de IA muestra cómo las tareas manuales de obtención y consolidación de métricas pueden eliminarse de los flujos de trabajo humanos.
Esto significa que los roles que se enfocan principalmente en recoger, limpiar y resumir datos de rendimiento son especialmente vulnerables una vez que existe una automatización confiable.
Aunque la reseña muestra ganancias claras en eficiencia, su éxito depende de la precisión del modelo, el diseño del flujo de trabajo y mantener el control sobre los datos sensibles.
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