Grab reduce el trabajo de análisis mecánico del 44% al 30% con agentes de IA

Grab está utilizando agentes de IA para automatizar los flujos de trabajo de analítica, reduciendo la proporción de trabajo rutinario realizado por los analistas y acortando el tiempo necesario para responder a preguntas de negocio. La empresa informa que la proporción de tickets mecánicos gestionados por analistas cayó del 44% en febrero al 30% en junio, cubriendo tareas como preparación de datos, alertas e informes.

El enfoque se basa en un modelo de autonomía de cinco niveles que define qué parte de un flujo de trabajo de analítica puede poseer un agente manteniendo la supervisión humana. En el Nivel 3, los humanos plantean la pregunta y revisan el resultado, mientras que los agentes descubren datos, escriben y ejecutan consultas, validan resultados y redactan el análisis. En el Nivel 4, los agentes pueden planificar y orquestar flujos de trabajo mientras los humanos revisan puntos de control definidos. El Nivel 5 representa la autonomía de extremo a extremo, con humanos estableciendo objetivos, umbrales de calidad y reglas de escalada. Grab mantiene la responsabilidad humana para las definiciones de métricas, interpretación causal, supuestos de negocio y decisiones finales.

Maanas Prabhakar, quien lidera la analítica en Grab, destacó el papel cambiante de los analistas en una publicación de LinkedIn: