Resumen de automatización inteligente

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), usado para "leer" documentos en papel o digitales (como PDF), es un ejemplo. Tradicionalmente, el OCR dependía de un software de reconocimiento de patrones para identificar letras y números. Sin embargo, debido a que las fuentes y especialmente la escritura a mano pueden variar enormemente, tenía límites a la precisión con la que podía hacer esto.

El advenimiento del machine learning en el OCR anuló esta limitación. Una red neuronal de machine learning puede "leer" caracteres identificando patrones únicos en cada uno y aprendiendo nuevos patrones para explicar la variación. Con el tiempo, esto permite distinguir mejor entre O y 0 o 5 y S —reconociendo que un círculo más estrecho coincide con el patrón de un cero más que una letra O—. Algunas otras aplicaciones de automatización inteligente son:

• Extracción de información de documentos (DOX). La evolución del OCR. DOX puede extraer datos formateados en cabeceras y tablas en archivos de hojas de cálculo (datos estructurados), así como documentos escaneados (datos no estructurados). Esto permite a las empresas procesar grandes cantidades de facturas, pedidos de compra, recibos, formularios, aplicaciones y demás rápidamente y garantizar que coincidan con otros registros.

• Interacciones inteligentes con el cliente. Mediante el procesamiento del lenguaje natural, los chatbots con tecnología automática de procesos inteligentes comprenden y responden a las consultas de los clientes con respuestas adaptadas al contexto, lo que no solo acelera los tiempos de respuesta, sino que también mejora la satisfacción general del cliente mientras reduce la carga de trabajo del personal de soporte.

• Mantenimiento predictivo. Al analizar continuamente los datos históricos y en tiempo real de los sensores, la automatización inteligente de procesos puede detectar señales de alerta temprana de fallas en el equipo, lo que permite a los equipos de mantenimiento programar intervenciones oportunas y ajustar los intervalos de servicio dinámicamente, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de reparación.

Esto muestra cómo la IA puede automatizar procesos que antes eran manuales para aumentar drásticamente la precisión y velocidad. En este artículo, también exploraremos cómo conduce a una mejor toma de decisiones, flujos de trabajo de mantenimiento optimizados y más eficiencia operativa para una empresa y su fuerza laboral humana.

Componentes de la automatización inteligente

La automatización inteligente consta de tres componentes principales. Juntos, brindan un marco estratégico para que las empresas puedan aumentar la eficiencia operativa:

1. Inteligencia artificial (IA): tecnología que permite a las computadoras aprender y resolver problemas como los humanos. Los campos de IA incluyen machine learning, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora e IA generativa.

1. Gestión de procesos de negocio: este componente abarca diseño, operación y optimización de procesos de negocio digitalizados con reglas formales.

1. Automatización robótica de procesos (RPA): robots de software que ejecutan tareas manuales repetitivas de bajo nivel, como la extracción de datos.

¿Cómo funciona la automatización inteligente?

Para comprender cómo funciona la automatización inteligente, es útil comprender primero dos formas más básicas de automatización:

La automatización de procesos tradicional es el uso de software y tecnologías que siguen reglas programadas para automatizar procesos de negocio repetidos. La integración de múltiples procesos automatizados crea un proceso de punta a punta —lo que se conoce como orquestación de flujos de trabajo—.

La automatización robótica de procesos es un componente principal del BPA. Se refiere a bots programados para emular y copiar acciones humanas para completar tareas repetitivas. Al integrarlos en sistemas de negocio, los bots de RPA pueden automatizar una amplia gama de tareas basadas en reglas.

La automatización de procesos inteligentes es la siguiente evolución. Integra técnicas avanzadas de IA, incluyendo capacidades de machine learning (ML) y procesamiento de lenguaje natural (NLP), con automatización robótica de procesos para realizar tareas avanzadas para las que no está necesariamente preprogramada. También puede inferir el contexto de negocio detrás de los datos y aprender de sus experiencias, haciéndola mucho más flexible y adaptable que las formas de automatización más antiguas. Ejemplos:

• En el proceso lead-to-cash (el ciclo de encontrar leads y convertirlos en clientes pagadores), el personal de ventas puede usar la automatización inteligente de procesos para crear pedidos de cliente a partir de datos estructurados (como en hojas de cálculo de Microsoft Excel) o datos no estructurados (como en PDF escaneados). Así pueden dedicar el tiempo que ahorran en brindar un servicio al cliente personalizado.

• Dentro del proceso hire-to-retire (el ciclo de búsqueda de personal y gestión de su recorrido hasta su retiro), el personal de RR. HH. puede usar la automatización inteligente de procesos para verificar los currículums durante la contratación.

¿Por qué es importante la automatización inteligente?

La automatización inteligente es importante porque fusiona la eficiencia de los procesos automatizados basados en reglas con capacidades avanzadas de inteligencia artificial que pueden analizar datos complejos y aprender de la experiencia. Esto permite a las empresas automatizar tareas que antes estaban más allá de la automatización, lo que lleva a una mayor consistencia, mejor toma de decisiones y reducción de los costos operativos.

Los beneficios de la automatización inteligente

La automatización inteligente permite a las empresas optimizar los procesos y tomar mejores decisiones, lo que lleva a estos beneficios:

• Mayor eficiencia, precisión y consistencia: los sistemas de IA pueden ejecutar tareas repetitivas a una mayor tasa de automatización. Esto mejora la productividad y libera a los trabajadores humanos para que se centren en actividades estratégicas de mayor nivel.

• ROI mejorado: con las reducciones de costos, ahorro de tiempo y mitigación de riesgos que viene con la automatización inteligente, las empresas que eligen invertir pueden esperar un ROI significativo.

• Experiencia del cliente mejorada: los chatbots pueden ofrecer soporte al cliente personalizado las 24 horas del día. Cuanto más rápido puedan resolver sus problemas, menor será la probabilidad de que consideren a un competidor.

Desafíos de la automatización inteligente

Los beneficios están claros. Sin embargo, las empresas que eligen adoptar la automatización inteligente de procesos deben prepararse para el efecto que puede tener en su fuerza laboral humana.

Si bien cierto personal puede sentirse liberado de las tareas menores, otros pueden sentirse amenazados por ello. La gerencia puede aliviar esta ansiedad implementando políticas que alienten el upskilling del personal y a volver a capacitarse. Idealmente, una empresa puede surgir con pensadores más estratégicos y creativos enfocados en la innovación —su toma de decisiones reforzada con información estratégica brindada por IA—.

Las empresas que contemplan la adopción de IA también deben examinar problemas relacionados con el sesgo en la IA, la transparencia en la forma en que saca conclusiones y la responsabilidad. Estos son todos los temas que el comité de ética de IA de una organización puede ayudar a definir.

Otra consideración es la deuda técnica que surge durante la migración a la tecnología de IA mientras se mantienen apps heredadas más antiguas. Factores como la mala calidad de datos, infraestructura inadecuada y brechas de habilidades pueden obstaculizar la eficacia de la automatización inteligente en una empresa. La IA puede ayudar a las organizaciones a reducir años de deuda técnica automatizando las tareas operativas, como el código de refactorización, que los desarrolladores a menudo deben manejar.

Tecnologías de automatización inteligente

La automatización inteligente surge cuando las empresas aplican tecnologías de IA a la automatización de procesos tradicional. Estas tecnologías incluyen:

• Inteligencia artificial
  La IA es la base de la automatización inteligente, que permite a los sistemas procesar información, identificar patrones y tomar decisiones sin intervención humana. A diferencia de la automatización tradicional, que sigue reglas predefinidas y usa datos estructurados, los sistemas basados en IA pueden analizar datos complejos —tanto estructurados como no estructurados— para extraer información estratégica y adaptarse a información nueva. Esta capacidad permite a las empresas automatizar los procesos de toma de decisiones, mejorar la eficiencia y mejorar la precisión de maneras en las que la automatización basada en reglas no puede.
• Machine learning
  Machine learning es una rama de la IA que involucra algoritmos complejos. Permite capacidades avanzadas de reconocimiento de patrones que van más allá de los métodos estadísticos tradicionales. Con grandes y diversos conjuntos de datos, los modelos pueden brindar información estratégica que fundamenta la toma de decisiones en tiempo real. Además del aprendizaje continuo, también puede adaptarse a lo largo del tiempo, teniendo en cuenta acciones y resultados anteriores en sus recomendaciones.
• Procesamiento del lenguaje natural
  NLP es un subconjunto de machine learning que se especializa en tareas basadas en el lenguaje y en los datos no estructurados de voz y texto que vienen con él. NLP permite a los chatbots y asistentes virtuales comprender los comandos humanos a través del lenguaje natural, teniendo en cuenta el sentimiento y la intención para brindar respuestas personalizadas. El resultado es un mejor servicio al cliente en nombre de la empresa. La clasificación automática de documentos es otra aplicación de NLP. Permite un enrutamiento y procesamiento más rápidos, un compliance más fácil y una gestión de documentos más eficiente. Los desarrolladores también pueden aplicar NLP durante el proceso de codificación. Puede ayudar con todo, desde la codificación de sugerencias hasta la depuración y generación de documentos.
• Visión informática
  Visión informática es la aplicación de la automatización inteligente a la información visual (como los datos de imagen o vídeo). Las empresas pueden usarla para tareas como la supervisión e inspección del desgaste en los transformadores, subestaciones y líneas de energía de una red eléctrica.

Casos de uso de automatización inteligente

Las empresas ya están poniendo en uso la automatización inteligente de procesos. Aquí hay unos pocos ejemplos:

• Finanzas y contabilidad
  Los departamentos de finanzas y contabilidad de las empresas usan la automatización inteligente para acelerar una gama de flujos de trabajo. Con el procesamiento de facturas, puede extraer datos de las facturas y vincularlos con los pedidos de compra. Con la gestión de gastos, puede categorizar los gastos del personal y marcar anomalías para su revisión. Y con la generación de informes financieros, puede consolidar datos de múltiples fuentes, generar informes y garantizar el compliance de las regulaciones.

• Logística de la cadena de suministro
  La automatización inteligente ayuda a las cadenas de suministro a mantenerse resilientes mejorando la gestión de inventario, automatizando el reabastecimiento de stock y optimizando las rutas de envío. Esto da como resultado tiempos de entrega y costos minimizados, escasez y exceso de stock reducidos, así como una mayor transparencia a través del seguimiento de envíos en tiempo real.

• Automatización del servicio de atención al cliente
  Las empresas usan cada vez más la automatización inteligente para facilitar el servicio al cliente. Los chatbots y asistentes virtuales, por ejemplo, pueden gestionar las consultas de los clientes y brindar soporte. Si un problema es demasiado complejo y no pueden, lo dirigen a un agente humano en el departamento adecuado.

  La IA también puede analizar el feedback e interacciones con los clientes para detectar opiniones y mejorar las estrategias de respuesta. Esto se denomina análisis de opiniones.

El futuro de la automatización inteligente

Adoptar la automatización inteligente de procesos significa mantenerse en competencia. Las empresas que encuentran una estrategia para orquestarla con automatización de procesos tradicional y sistemas de IA agentiva pueden esperar aumentar la productividad, mejorar la precisión y ahorrar en costos en sus procesos de punta a punta.

Los agentes de IA pueden especializarse en tareas más complejas, lo que les permite colaborar con diferentes departamentos y organizaciones. Imagine uno que gestiona los componentes de inventario y entrega de una cadena de suministro y trabaja con otro para realizar un seguimiento de las facturas y libros asociados.

Esto equilibra la carga de estos flujos de trabajo repetitivos en los equipos humanos, que ahora son libres de centrarse en otros roles de nivel superior en I+D, responsabilidad social corporativa o soporte técnico. Estos trabajos requieren habilidades con las que la IA tiene problemas, como empatía, ideación y matices.

Invirtiendo para adoptar automatización inteligente y fomentar el upskilling del talento humano, una empresa puede surgir con una fuerza laboral mejorada por IA —en lugar de reemplazarla—. La colaboración entre ambos puede traer niveles de eficiencia que antes se creían imposibles.