¿Qué es la gestión de decisiones?

Las reglas empresariales son la piedra angular de la gestión de decisiones. Cuando el sistema de automatización llega a un punto de decisión en el flujo de trabajo, el software utiliza una regla empresarial para decidir qué sucede a continuación. Las reglas empresariales consisten en una declaración condicional y luego una acción a tomar dependiendo de qué condición se cumpla. Puede modificar las reglas empresariales a medida que cambian sus procesos o situaciones.

Por ejemplo, una organización minorista utiliza la automatización para la detección del fraude en las devoluciones. Cuando un empleado introduce una devolución en el POS, el sistema de automatización utiliza inteligencia artificial (IA) para procesar rápidamente la devolución y el historial de compras del cliente. A continuación, el sistema utiliza los datos del cliente con la regla de negocio que se ha configurado para el sistema, de modo que puede marcar a los clientes con más de cuatro devoluciones en los últimos 60 días. Durante las vacaciones, cuando las devoluciones son más comunes, las organizaciones pueden cambiar la regla para permitir seis devoluciones en los últimos 60 días.

La automatización de procesos empresariales (BPM) a menudo se denomina simplemente automatización empresarial. Se refiere al proceso de automatizar tantas tareas como sea posible. Las organizaciones están recurriendo a la automatización que está impulsada por la IA y que incorpora buenas prácticas a través de todos los flujos de trabajo, todo ello con el fin de crear experiencias del cliente más rápidas y digitales y optimizar los procesos internos. Mediante el uso de la tecnología, las organizaciones pueden reemplazar los procesos manuales por procesos automatizados digitalmente, también conocidos como gestión de procesos empresariales.

Para completar el proceso de automatización empresarial, las organizaciones utilizan cuatro pasos para cada proceso:

• Descubrir: identifique oportunidades de mejora.
• Decidir: determine el curso de acción.
• Actuar: cree aplicaciones empresariales para abordar rápidamente los requisitos cambiantes.
• Optimice: aumente el personal con la optimización de la automatización impulsada por IA.

Las organizaciones que utilizan la gestión de decisiones como parte de un enfoque global de automatización empresarial suelen obtener los siguientes beneficios:

1. Empleados capacitados: con software no-code o low-code, casi todos los empleados pueden utilizar la gestión de decisiones sin soporte adicional para automatizar tareas definiendo reglas de negocio y creando modelos. Además de crear más eficiencias, los empleados pueden probar ideas listas para usar por su cuenta, lo que fomenta la innovación.
2. Reducción de errores: incluso el mejor empleado cometerá un error, como enviar la solicitud de trabajo incorrecta para un nuevo empleado o pasar por alto un posible fraude de devolución. Sin embargo, las máquinas no se cansan por largas horas ni se estresan por una larga fila de clientes frustrados frente a ellas. Para muchas tareas que antes eran manuales, la gestión de decisiones aumenta significativamente la precisión.
3. Decisiones más inteligentes: con la gestión de decisiones, las decisiones se basan en datos y reglas empresariales en lugar de permitir que la emoción humana o el sesgo entren en el proceso. Además, la gestión de decisiones puede programarse para incluir datos de otras decisiones similares; el machine learning también se puede aplicar para obtener conocimiento de los proyectos de otros empleados.
4. Empleados más comprometidos: dado que la gestión de decisiones reduce las tareas manuales, los empleados suelen estar más satisfechos con su trabajo. Las organizaciones pueden utilizar los recursos adicionales para tareas que requieran el toque humano, como el servicio de atención al cliente o la lluvia de ideas.

La gestión de decisiones se puede utilizar para cualquier punto de decisión en un proceso digital que se pueda definir con reglas empresariales y cuantificar con una instrucción condicional. Las empresas utilizan la gestión de decisiones para una amplia gama de procesos, incluidos los siguientes:

Creación de experiencias personalizadas para los clientes

Los clientes esperan cada vez más experiencias digitales que satisfagan sus necesidades y preferencias. Mediante el uso de datos de clientes, incluidos datos de primera mano, datos de comportamiento y datos de consumidores de terceros, empresas de todos los tamaños y presupuestos personalizan todos los aspectos de la interacción casi en tiempo real. A medida que las organizaciones recopilan más datos sobre el cliente, pueden mejorar la experiencia del cliente para alinearse más estrechamente con sus necesidades, incluso después de que la interacción ya haya comenzado.

Supongamos que un cliente recurrente visita el sitio web de una empresa. Basándose en el historial de compras anteriores del cliente, la empresa sabe que se trata de una mujer a la que le gusta acampar. Por lo tanto, la empresa personaliza la foto del banner del sitio web y las promociones para centrarse en el equipo de campamento. Sin embargo, durante esta visita, el cliente mira el equipo de esquí. En lugar de enviar un correo electrónico de seguimiento que se centre en el equipo similar a una visita anterior, el software de automatización personaliza el mensaje con un enlace a una entrada de blog sobre la selección del equipo adecuado y las ventas de guantes.

Optimización de la cadena de suministro

Para que una cadena de suministro funcione de manera eficiente y eficaz, se deben tomar múltiples decisiones a lo largo del proceso, a menudo basadas en datos cambiantes. Además, los stakeholders clave suelen exigir transparencia en el proceso y actualizaciones frecuentes del estado. La gestión de decisiones permite a las organizaciones utilizar análisis para optimizar el proceso de la cadena de suministro de principio a fin.

Por ejemplo, las organizaciones pueden configurar la gestión de decisiones para gestionar el proceso de pedido cuando es necesario reabastecer un artículo. El análisis predictivo recopila información de múltiples fuentes de datos para determinar qué proveedor autorizado tiene la cantidad necesaria en stock y la mayor puntuación de satisfacción. A continuación, la organización puede utilizar analytics para optimizar las opciones de envío basándose en reglas empresariales que priorizan la velocidad y el coste como factores para seleccionar el proveedor y la opción de envío adecuados. A continuación, la empresa puede automatizar el proceso para garantizar una experiencia fluida desde la realización del pedido hasta la entrega.

Mantener el cumplimiento normativo

Las organizaciones que funcionan en sectores altamente regulados utilizan la gestión de decisiones para monitorizar las operaciones que requieren un alto grado de cumplimiento. El sector sanitario es un buen ejemplo. Dado que el software de automatización utiliza IA y análisis de datos para analizar los registros de los pacientes, puede determinar quién no ha firmado la documentación necesaria relacionada con la política HIPAA y marcar el registro del paciente. La automatización empresarial incluye un nuevo formulario HIPAA para que los pacientes lo firmen durante el proceso de registro en su próxima cita.

Revisión de aplicaciones de empleo

La selección manual de aplicaciones lleva mucho tiempo e invita a los sesgos humanos a participar en el proceso. Al establecer reglas empresariales basadas en los requisitos del puesto, como el número de años de experiencia y las habilidades requeridas, un departamento de recursos utiliza la gestión de decisiones para automatizar la selección inicial de aplicaciones. Mediante la automatización, el software de RR. HH. puede buscar palabras clave en un currículo basándose en reglas para evaluar si ese candidato sería adecuado para un puesto específico. El software de automatización analiza las aplicaciones y envía las que cumplen esos requisitos al responsable de contratación adecuado para su revisión.

Muchas organizaciones utilizan un sistema de gestión de reglas empresariales (BRMS) para crear y gestionar las reglas empresariales sin intervención manual. Un BRMS aprovecha la IA y el ML (machine learning) a lo largo del ciclo de vida para tomar decisiones precisas y dirigidas, y la mayoría tiene una interfaz fácil de usar que permite a los empleados crear reglas y modelos sin código.

Un BRMS contiene los siguientes componentes:

• Un entorno de desarrollo para definir y crear reglas empresariales
• Un repositorio donde se almacenan reglas empresariales
• Un motor de reglas empresariales

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