Automatización es un término que se utiliza para aplicaciones de tecnología en las que se minimiza la interacción humana. Incluye, por ejemplo, la automatización de procesos de negocio (BPA), la automatización de TI o las aplicaciones personales, como la automatización del hogar.
La automatización básica consiste en automatizar tareas sencillas y rudimentarias. Este nivel de automatización consiste en digitalizar el trabajo usando herramientas para optimizar y centralizar las tareas rutinarias, como usar un sistema de mensajería compartido en lugar de tener la información en silos desconectados. La gestión de procesos de negocio (BPM) y la automatización de procesos robóticos (RPA) son tipos de automatización básica.
La automatización de procesos gestiona los procesos de negocio para lograr uniformidad y transparencia. Por lo general, se controla mediante aplicaciones empresariales y software dedicado. El uso de la automatización de procesos puede aumentar la productividad y la eficiencia dentro de su empresa. Además, puede arrojar nueva información de utilidad sobre retos de negocio, y sugerir soluciones. La automatización de flujos de trabajo y la minería de procesos son tipos de automatización de procesos.
La automatización de integración es aquella en que las máquinas pueden imitar las tareas humanas y repetir las acciones una vez que los humanos definen las reglas de la máquina. Un ejemplo es el «trabajador digital». En los últimos años, se ha dado la definición de «trabajadores digitales» a robots de software entrenados para trabajar con humanos para realizar tareas específicas. Disponen de una serie de habilidades específicas y pueden ser «contratados» para trabajar en equipos.
El nivel más complejo de automatización es la automatización de la inteligencia artificial (IA). La incorporación de la IA implica que las máquinas pueden «aprender» y tomar decisiones basándose en situaciones pasadas que han vivido y analizado. Por ejemplo, en el campo del servicio al cliente, los asistentes virtuales basados en IA reducen los costes y empoderan a los agentes humanos y los clientes, de modo que crean una experiencia de servicio al cliente óptima.
Utilizar una serie de procesos repetidos puede aumentar la productividad y la eficiencia de TI, así como reducir los errores humanos.
soluciones de gestión de contenidos capturan, almacenan, activan, analizan y automatizan el contenido de negocio
Las soluciones de proceso de documentos combinan inteligencia artificial y deep learning para optimizar el proceso de los documentos de negocio.
Las soluciones de gestión de documentos capturan, monitorizan y almacenan la información de los documentos digitales.
Las soluciones de gestión de decisiones modelan, gestionan y automatizan decisiones de negocio mediante machine learning.
Las soluciones de correlación de procesos permiten mejorar las operaciones identificando los cuellos de botella y facilitando la colaboración entre organizaciones.
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La era moderna de la automatización de flujos de trabajo comenzó en 2005, con la introducción de la BPM. Con la aparición de Siri de Apple en 2011, la tendencia pasó a alejarse de los robots físicos en favor del software de automatización.
El machine learning genera nuevos procesos, reorganiza los que están en
marcha y sugiere acciones recomendadas.
La hiperautomatización es la fusión de herramientas de machine learning, software y
automatización para maximizar el número de procesos de automatización.
Los sistemas de IA podrán automatizar configuraciones de robot y utilizar
el procesamiento predictivo y probabilístico para aprender e interactuar.
Los robots realizarán numerosas tareas, tomarán decisiones y trabajarán
de forma autónoma, incluido el autodiagnóstico y el mantenimiento.
El software de flujo de trabajo que requiera el mínimo o nada de código será una prioridad para
facilitar la accesibilidad de la automatización de procesos a la organización.
La automatización abarca todas las actividades, tanto si son rutinarias como
si son imprescindibles. La automatización básica está programada para realizar una
tarea repetitiva para que los humanos no tengan que hacerlo.
La IA está programada con lógica y reglas para imitar la toma de decisiones del ser humano. IA
se puede utilizar para detectar amenazas, como cambios en el comportamiento de usuario o
aumentos de transferencias de datos.
El machine learning utiliza datos y experiencias para aprender sin necesidad de programación adicional. Ofrece información útil más sofisticada y fundamentada con cada nuevo conjunto de datos.
Obtenga mejor información de negocio mediante el uso de IA en la automatización.
Evalúe su preparación para la automatización y obtenga sugerencias sobre los pasos que puede seguir. (PDF, 820 KB)
La automatización está transformando nuestra forma de trabajar. Descubra qué sucede cuando IBM integra la IA en ella.
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