La automatización con IA es la automatización empresarial 2.0

Nuestra nueva normalidad está impulsando la demanda de los clientes para automatizar procesos que eliminen tareas repetitivas y monótonas y aumenten la capacidad de los humanos para producir resultados sobrehumanos más rápidamente. Para satisfacer esta demanda, estamos turboalimentando la automatización con inteligencia artificial (IA) para permitir a las empresas automatizar un conjunto más amplio de tareas, como ilustran los siguientes ejemplos:

• La eliminación de tareas se centra en tareas simples y repetitivas en la empresa y en TI. La automatización de estas tareas liberará a los empleados para que realicen trabajos más reflexivos. Por ejemplo, con las oficinas cerradas que mantienen alejados a muchos de sus trabajadores, PayPal ha recurrido a los chatbots, utilizándolos para un récord del 65 por ciento de las consultas de clientes basadas en mensajes en las últimas semanas. "Los recursos que podemos implementar a través de la IA nos permiten ser más flexibles con nuestro personal y priorizar su seguridad y bienestar", dijo PayPal en un comunicado.   
• El aumento de tareas  apoya, acelera y aumenta la eficiencia de los empleados. Por ejemplo, con el aumento del uso de servicios en línea durante la pandemia de coronavirus, los agentes de servicio de atención al cliente con IA pueden permitir que un solo agente ayude a más usuarios, reduzca las colas de servicio y aumente la defensa del cliente. La IA se utiliza para calibrar la intención del usuario y captar la información y la naturaleza del problema que el cliente pide a la empresa que resuelva. Un flujo de trabajo de automatización puede examinar posibles resoluciones sin involucrar a un humano. Dicho esto, la forma más poderosa de aumento de tareas es cuando los humanos y los sistemas de IA trabajan de la mano para lograr el resultado deseado.

Para lograr estos resultados, estamos trabajando activamente para avanzar en la tecnología de automatización hacia la automatización con IA, que declaramos que es la automatización 2.0. La automatización con IA se define como un proceso de automatización continuo en bucle cerrado en el que se descubren y analizan los patrones de los datos, de modo que las decisiones sobre el conocimiento de los datos se pueden traducir en acciones automatizadas, y la IA proporciona optimizaciones proactivas durante cada etapa del proceso. La automatización con IA utiliza inteligencia que se puede ejecutar para ofrecer las operaciones empresariales y de TI con rapidez, menor coste y una mejor experiencia de usuario. La siguiente sección examina estas cuatro etapas, ilustrando cómo la IA se está transformando en cada una de ellas.

Descubra

Comprenda y clasifique mejor los datos no estructurados y los procesos para poder reducir la carga de analizar y orquestar acciones manualmente.

Sin IA, la detección de datos asociada a la automatización se limita sobre todo a los procesos estructurados y a los datos estructurados. Los datos no estructurados son intrínsecamente ruidosos y suelen ralentizar el proceso de automatización. Con el uso de machine learning (ML), se producen modelos para cortar, desentrañar y detectar patrones en los datos ruidosos. Por ejemplo, con un modelo de clasificador correctamente entrenado, los documentos pueden clasificarse como factura o reclamación de seguro. Del mismo modo, las alertas de un sistema informático pueden agruparse y asociarse a un ticket de avería específico. Con la IA, el proceso de descubrimiento ya no se bloquea por la falta de estructura; utiliza la IA de forma inteligente para mover del descubrimiento a la toma de decisiones.

Para obtener una explicación más detallada de los matices entre los diferentes tipos de tecnologías de IA, consulte "AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What’s the Difference?"

Decida

Combine la precisión de la automatización de TI con una metodología bien definida de automatización empresarial para poder automatizar más rápido y con mayor precisión tanto en TI como en el negocio.

La automatización con IA tiene como objetivo proporcionar de forma integral un sistema convergente de automatización empresarial y de TI que funcione en una amplia gama de tipos de trabajo, incluidos trabajadores de empresas, arquitectos de soluciones, ingenieros de software, operaciones de TI, SRE (ingeniería de fiabilidad del sitio), ingenieros de seguridad y cumplimiento normativo. Al descubrir patrones de datos en el negocio y la TI, la toma de decisiones puede ahora tener mayor impacto en comparación con sistemas que están compartimentados en partes específicas de una empresa. Un ejemplo de ello es correlacionar la actividad entre el desarrollo de software y las operaciones de TI. En este caso, los cambios en el código fuente y la configuración durante el desarrollo pueden cotejarse con los incidentes ocurridos en un sistema informático en funcionamiento para predecir el riesgo asociado a futuros cambios en ese código o configuración. Al aplicar la IA a la automatización, estamos mejorando considerablemente la velocidad con la que una empresa puede reaccionar a los nuevos patrones descubiertos.

Ley

Interactúe con los bots de software de forma más natural y colaborativa para que las interacciones sean más productivas y de autoservicio.

El proceso de automatización se diferencia aún más en cómo se llevan a cabo las acciones automatizadas. El estándar de oro en la automatización de acciones es la tecnología de automatización de procesos robóticos (RPA). Con el poder de la IA, estamos haciendo que la RPA pase de ser simples scripts robóticos a convertirse en una tecnología que se parece más a un empleado digital en el lugar de trabajo. Este emparejamiento de los mundos virtual y físico permite simular acciones para adelantarse a los problemas antes incluso de que se produzcan, evitar tiempos de inactividad y desarrollar nuevas oportunidades. Además, la automatización 2.0 utiliza procesamiento del lenguaje natural avanzado para producir una relación más colaborativa entre la IA y los empleados para producir una fuerza laboral híbrida.

Optimizar

Prediga los posibles incidentes con antelación para que los sistemas puedan resolver los problemas de forma proactiva antes de que afecten a las operaciones normales.

Las optimizaciones se aplican continuamente durante las fases de descubrimiento, decisión y acción, aprovechando nuevos conocimientos para mejorar de forma autónoma las operaciones de TI y del negocio a través de feedback en bucle cerrado. En la automatización 2.0, las optimizaciones pasan de ser reactivas a ser predictivas y proactivas. Con una visión integral de los datos de la empresa y la TI, la automatización con IA puede anticipar las fluctuaciones y ayudar a evitar reaccionar exageradamente. Por ejemplo, combinando propiedades estructuradas y no estructuradas de los registros históricos de cambio e incidentes de TI empresarial, se pueden extraer vínculos entre incidentes de cambio para crear evidencia empírica como nuevos insumos a un modelo de riesgo de cambio. A medida que el departamento de TI implementa nuevos cambios, se pueden emitir alertas proactivas en tiempo real basadas en predicciones que ilustran por qué estos cambios son de alto riesgo según evidencias previas. La guía de mercado de Gartner para plataformas AIOps declara este estilo proactivo de gestión de riesgos como la etapa más sofisticada de la automatización.

El proceso de automatización de descubrir, decidir, actuar y optimizar podría llevar a uno a pensar que la automatización es un proceso secuencial y que consume mucho tiempo. Aunque es absolutamente cierto que perfeccionar el proceso de automatización puede llevar semanas o meses, existen vías rápidas para avanzar. Por ejemplo, el uso de RPA y el desarrollo low-code están diseñados para acelerar la automatización de actividades o procesos "pequeños" para que los clientes puedan obtener un ROI inmediato sin tener que esperar hasta que se automatice todo el proceso de extremo a extremo. El rápido tiempo de respuesta también permite a las empresas y a TI fallar rápidamente al iterar con rapidez y responder en tiempo real a fuerzas externas.

La automatización con IA no exige que todos los implicados sean científicos de datos. Por el contrario, el uso de la IA permite que la tecnología de automatización llegue a la población general de usuarios empresariales, además de a los desarrolladores de TI, los trabajadores del conocimiento altamente cualificados y, por supuesto, los científicos de datos. Los usuarios de toda la empresa se benefician de modelos previamente entrenados que los expertos prepararon con antelación (lo que permite su uso inmediato) sin necesidad de conocimientos profundos de IA. La entrega de automatizaciones con IA utilizando lenguaje natural y chatbots crea un entorno en el que el sistema de automatización llega a los usuarios allí donde trabajan y de la forma en que trabajan. Esto proporciona una interacción más natural, lo que permite que más trabajadores de una empresa puedan contribuir y beneficiarse de la automatización.   

El enfoque de IBM hacia la automatización con IA adopta la forma de un sistema de automatización empresarial y de TI convergente con capacidad de optimizar continuamente descubriendo, decidiendo y actuando como medio para automatizar procesos en toda la empresa. Con esta visión integral de la automatización, estamos dando un paso audaz hacia la creación de una fuerza laboral híbrida en la que sus empleados, colaborando con sus gemelos digitales, puedan obtener una mayor eficiencia en toda su empresa y liberar tiempo y dinero para centrarse en nuevas oportunidades de negocio. 

Con esta publicación, hemos puesto la automatización con IA en el mapa, pero en realidad solo estamos empezando. Mi próximo post definirá y examinará con más detalle el proceso detrás de la automatización con IA, ampliando la visión para incluir la arquitectura y las capacidades.

Consulte también mi nuevo pódcast llamado “The Art of Automation”, en el que invitaré a expertos en la materia a compartir sus ejemplos de cómo la automatización cambia la vida diaria para mejor.