La automatización es la aplicación de tecnología, programas, robótica o procesos para lograr resultados con una intervención humana mínima.
La automatización es cada vez más omnipresente en el mundo moderno y tiene innumerables aplicaciones, entre ellas: aplicaciones empresariales como la automatización de procesos empresariales (BPA), AIOps y automatización empresarial, aplicaciones de automatización industrial como la robótica utilizada en la fabricación de automóviles y aplicaciones de consumo como la domótica.
El software y las tecnologías de automatización se utilizan en una amplia gama de sectores, desde las finanzas a la sanidad, pasando por los servicios públicos y la defensa, y prácticamente en todos los demás. La automatización puede utilizarse en todos los aspectos de las funciones empresariales, y las organizaciones que la utilizan con mayor eficacia pueden obtener una ventaja competitiva significativa.
Las organizaciones utilizan la automatización para aumentar la productividad y la rentabilidad, mejorar el servicio de atención al cliente y su satisfacción, reducir los costes y los errores operativos, adherirse a las normas de conformidad, optimizar la eficiencia operativa y mucho más. La automatización es un componente clave de la transformación digital y tiene un valor incalculable para ayudar a las empresas a escalar.
La automatización básica o de tareas consiste en automatizar tareas sencillas y rutinarias. La automatización básica se utiliza para digitalizar, agilizar y centralizar tareas manuales como la distribución de materiales de incorporación a los nuevos empleados, el envío de documentos para su aprobación o el envío automático de facturas a los clientes.
El uso de la automatización en lugar de trabajadores humanos para realizar estas tareas ayuda a eliminar errores, acelerar el ritmo del trabajo transaccional y liberar a los empleados de tareas que consumen mucho tiempo, lo que les permite centrarse en un trabajo de mayor valor y más significativo.
La automatización de procesos automatiza los procesos multietapa más complejos y repetitivos (en los que a veces intervienen varios sistemas). También ayuda a aportar mayor uniformidad y transparencia a los procesos empresariales y de TI .
Además, puede aumentar la productividad y la eficiencia empresarial, ayudar a ofrecer nuevos conocimientos sobre los desafíos empresariales y de TI, y presentar soluciones mediante el uso de decisiones basadas en reglas. La minería de procesos, la automatización de flujos de trabajo, la gestión de procesos empresariales (BPM) y la automatización de procesos robóticos (RPA) son ejemplos de automatización de procesos.
La automatización inteligente es una forma más avanzada de automatización que combina inteligencia artificial (IA), gestión de procesos empresariales y capacidades de automatización de procesos robóticos para agilizar y ampliar la toma de decisiones en todas las organizaciones.
Por ejemplo, los agentes virtuales impulsados por tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural, la búsqueda inteligente y la RPA pueden reducir costes y capacitar tanto a los empleados como a los clientes externos. Esta automatización contribuye a aumentar la productividad y a ofrecer una experiencia óptima al cliente. Las AIOps y los asistentes de IA son otros ejemplos de automatización inteligente en la práctica.
El uso de un conjunto repetido de procesos puede aumentar la productividad y la eficiencia y reducir los errores humanos. La automatización puede impulsar el valor empresarial en numerosas áreas, entre ellas:
La automatización empresarial hace referencia a las tecnologías utilizadas para automatizar tareas y procesos repetitivos con el fin de agilizar los flujos de trabajo empresariales y los sistemas de tecnologías de la información (TI). Estas soluciones pueden adaptarse específicamente a las necesidades de una organización.
Las soluciones de gestión de contenidos capturan, almacenan, activan, analizan y automatizan los contenidos empresariales.
Las soluciones de procesamiento de documentos utilizan tecnologías de inteligencia artificial como el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural para racionalizar el tratamiento de los documentos empresariales.
Las soluciones de gestión de documentos capturan, rastrean y almacenan información de documentos digitales.
Las soluciones de automatización de flujos de trabajo utilizan lógica basada en reglas y algoritmos para realizar tareas con una interacción humana mínima o nula.
Las soluciones de gestión de decisiones modelan, gestionan y automatizan las decisiones empresariales a través del machine learning.
Las soluciones de mapeo de procesos pueden mejorar las operaciones identificando los cuellos de botella y permitiendo la colaboración y orquestación entre organizaciones.
La automatización de TI es la creación e implantación de sistemas y software automatizados en lugar de actividades manuales que antes requerían la intervención humana y consumían mucho tiempo. La automatización de TI ayuda a acelerar la implementación y la configuración de la infraestructura y las aplicaciones de TI y a mejorar los procesos en cada fase del ciclo de vida operativo.
Las soluciones de observabilidad mejoran las capacidades de monitorización del rendimiento de las aplicaciones, proporcionando una mayor comprensión del rendimiento del sistema y el contexto necesario para resolver las incidencias con mayor rapidez.
Las soluciones de automatización en la nube reducen o eliminan el trabajo manual asociado al aprovisionamiento, la configuración y la gestión de entornos en la nube. La automatización en la nube ayuda a impulsar la eficiencia en la nube y permite a las organizaciones aprovechar al máximo los beneficios que ofrece el cloud computing, como la capacidad de acceder a los recursos de la nube bajo demanda.
Las soluciones de optimización de costes en la nube híbrida (o "hybrid cloud cost optimization") ayudan a eliminar las conjeturas en la dotación de recursos de nube con una automatización continua que ahorra tiempo y optimiza los costes.
Las soluciones de gestión del rendimiento de la red (o "network performance management solutions") optimizan las operaciones informáticas con información inteligente y contribuyen a aumentar tanto la resiliencia como la disponibilidad de la red.
La integración es la conexión de datos, aplicaciones, API y dispositivos en toda su organización de TI con el fin de aumentar la eficacia, la productividad y la agilidad.
Las soluciones de gestión de API ayudan a crear, gestionar, proteger, socializar y monetizar las interfaces de programación de aplicaciones web o API.
Las soluciones de integración de aplicaciones conectan aplicaciones y datos.
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Descubra cómo este proveedor de soluciones de transferencia de archivos de misión crítica está impulsando soluciones más rápidas y un mayor tiempo de actividad con observabilidad en tiempo real.
Descubra cómo el departamento de RR. HH. de IBM permite a los trabajadores humanos dedicar más tiempo a tareas de alto valor mediante el uso de asistentes de IA para automatizar la recopilación de datos.
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Anteriormente conocidos como trabajadores digitales, los asistentes de IA son robots (o bots) de software entrenados para trabajar con humanos, o de forma independiente, para realizar tareas o procesos específicos. Los asistentes de IA utilizan una serie de habilidades y capacidades de IA, como el machine learning, la computer vision y el procesamiento del lenguaje natural.
La inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) utiliza la IA para mejorar y automatizar la gestión de servicios y operaciones de TI. Al integrar herramientas de operaciones de TI manuales e independientes en una plataforma de operaciones de TI única, inteligente y automatizada, AIOps proporciona visibilidad y contexto de extremo a extremo. Los equipos de operaciones utilizan esta visibilidad para responder con mayor rapidez (e incluso de forma proactiva) a eventos que, de no controlarse, podrían provocar ralentizaciones e interrupciones.
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a ordenadores y máquinas simular la inteligencia humana y su capacidad para resolver problemas. El machine learning, el procesamiento del lenguaje natural y la computer vision son campos de la inteligencia artificial.
El director ejecutivo de automatización (CAO) (enlace externo a ibm.com) es una función emergente que está adquiriendo cada vez más importancia debido al impacto positivo que la automatización está teniendo en las empresas de todos los sectores. El CAO es responsable de aplicar las decisiones sobre procesos empresariales y operaciones de TI en toda la empresa para determinar qué tipo de plataforma y estrategia de automatización es la más adecuada para cada iniciativa empresarial. El CAO trabaja con una amplia gama de líderes en todos los pilares empresariales, como TI, operaciones y ciberseguridad.
La computer vision es un campo de la inteligencia artificial que utiliza el machine learning y las redes neuronales para enseñar a ordenadores y sistemas a extraer información significativa de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales, y a hacer recomendaciones o tomar medidas cuando se detectan defectos o problemas.
La TI ecológica o sostenible se centra en la creación y el funcionamiento de centros de datos más eficientes y respetuosos con el medio ambiente. Las empresas pueden utilizar la automatización en las acciones de dotación de recursos para garantizar de forma proactiva el rendimiento de los sistemas con el uso más eficiente de los recursos informáticos, de almacenamiento y de red. Esto ayuda a las organizaciones a evitar el despilfarro económico y energético, que suele producirse en entornos sobreaprovisionados.
La hiperautomatización es un enfoque que fusiona múltiples tecnologías y herramientas para automatizar de manera eficaz el conjunto más amplio de procesos, entornos y flujos de trabajo empresariales y de TI.
Los términos "low-code" y "no-code" hacen referencia al software de flujo de trabajo que requiere una codificación mínima (low code) o nula, y que permite a los expertos no técnicos de la línea de negocio automatizar procesos mediante el uso de diseñadores visuales o procesamiento del lenguaje natural.
El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente su precisión. Aplicado a la automatización de TI, el machine learning se utiliza para detectar anomalías, redirigir procesos, activar nuevos procesos y hacer recomendaciones de actuación.
El procesamiento del lenguaje natural, o PLN, combina la lingüística computacional (el modelado del lenguaje humano basado en reglas) con modelos estadísticos y de machine learning para que los ordenadores y dispositivos digitales puedan reconocer, comprender y generar texto y voz. El procesamiento del lenguaje natural se utiliza a menudo en los chatbots modernos para ayudar a los chatbots a interpretar las preguntas de los usuarios y automatizar sus respuestas.
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La automatización inteligente puede cambiar la forma de trabajar, pero las organizaciones deben equilibrar la eficiencia operativa con los cambios evolutivos del personal.
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