Las empresas de todo el mundo están adoptando la transformación digital, y los empleados son los facilitadores clave de una transición exitosa a una mejor forma de trabajar. Para ayudar al personal de sus clientes a enfocarse en actividades estratégicas, no en tareas de poco valor, Contextor se asoció con IBM para aumentar sus soluciones de automatización robótica de procesos con capacidades de inteligencia artificial.
Contextor utiliza la automatización robótica de procesos (RPA) para ayudar a sus clientes a aumentar las capacidades humanas de sus empleados. La empresa se dio cuenta de que la inteligencia artificial podría ayudar a llevar a la RPA al siguiente nivel.
Contextor está entrenando a IBM® Watson Machine Learning para reconocer patrones en la actividad del usuario y trazar los procesos de negocio automáticamente, lo que le ayuda a ofrecer soluciones de RPA a los clientes más rápido que nunca.
Independientemente del sector en el que opere, lo más probable es que muchos de sus empleados dediquen demasiado tiempo a tareas de poco valor y a menudo monótonas. Desde el ingreso y validación manual de datos hasta la recuperación de información y la respuesta a consultas sencillas de los clientes, su fuerza laboral probablemente asigne tiempo y talento a actividades que podrían automatizarse.
¿Y si pudiera devolver a sus empleados parte de su valioso tiempo y permitirles centrarse en tareas que realmente ayudan a su empresa a prosperar? El desarrollador de software francés Contextor está trabajando para ayudar a empresas, como BNP Paribas, EDF Energy, Bouygues y Engie, a lograr exactamente eso.
Durante los últimos 15 años, Contextor ha estado desarrollando soluciones Robotic Process Automation (RPA) que permiten a las empresas automatizar las partes menos interesantes del trabajo de sus empleados: cualquier cosa que implique cambiar entre aplicaciones o pantallas, copiar y pegar datos, recuperar archivos, etc.
Sin embargo, muchas tareas requieren algo más que el procesamiento mecánico de datos: necesitan algún agente inteligente para interpretar los datos y usarlos para tomar decisiones. Por ejemplo, aunque una solución RPA tradicional pueda introducir automáticamente los correos electrónicos entrantes de los clientes en un sistema CRM, seguiría necesitando a un humano para leer los correos y asegurarse de que los más urgentes se gestionan primero.
Con el auge de la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático, Contextor vio la oportunidad de llevar RPA al siguiente nivel mejorando sus soluciones con capacidades cognitivas. Por ejemplo, una solución de RPA cognitiva podría entrenarse para comprender el contenido y el sentimiento de miles de correos electrónicos, y destacar instantáneamente los mensajes más relevantes para ayudar a los equipos de atención al cliente a priorizar de manera más eficaz.
La empresa también se dio cuenta de que las tecnologías cognitivas podrían ayudarle a entregar valor más rápido, lo cual aceleró el despliegue de sus soluciones RPA. Dado que cada uno de los clientes de Contextor tiene sus propios sistemas y flujos de trabajo únicos, la primera fase de cualquier proyecto de RPA implica un proceso conocido como “minería de procesos de negocio”. Se instala una herramienta de registro en la PC de un usuario, que captura cada acción que realiza el usuario mientras trabaja en las tareas cotidianas. Luego, los consultores expertos de Contextor revisan los registros e identifican las secuencias de acciones necesarias para completar procesos comerciales importantes, como la incorporación de nuevos clientes o la validación “conozca a su cliente”. Estas secuencias de acciones pueden automatizarse con el software RPA.
Pierre Col, CMO en Contextor, explica: “La minería de procesos de negocio es esencialmente una cuestión de reconocimiento de patrones inteligentes: el tipo de problema que el aprendizaje automático se destaca por resolver. Sabíamos que si podíamos aprovechar el aprendizaje automático durante la fase de minería de procesos de negocio, podríamos reducir la cantidad de tiempo que nuestros consultores necesitan para analizar registros y acelerar significativamente la fase de diseño de nuestros proyectos de RPA”.
Contextor evaluó a varios proveedores diferentes en el espacio de aprendizaje automático y quedó impresionado por la capacidad de IBM® de proporcionar tecnologías cognitivas y en la nube, y su posición como proveedor de TI confiable para muchas grandes empresas en Francia y en todo el mundo.
Pierre Col confirma: “IBM y sus soluciones cognitivas Watson son muy valoradas por los principales actores de los sectores bancario y energético. Creemos que construir una relación más sólida con IBM podría abrirnos oportunidades tanto técnicas como comerciales. Por ejemplo, existe mucho potencial para que IBM actúe como integrador de sistemas, mediante nuestro software RPA para crear soluciones de automatización personalizadas para sus clientes”.
Contextor ha comenzado su recorrido cognitivo con IBM Watson Machine Learning para diseñar un modelo de aprendizaje automático que automatice y acelere la fase de minería de procesos de negocio de nuevos proyectos. El modelo se entrena mediante secuencias de acciones que ya se han identificado como partes conocidas de procesos de negocio comunes. Luego se puede usar para analizar nuevas secuencias, detectar patrones similares y evaluar si son parte del mismo proceso. De este modo, los consultores de Contextor pueden conocer al instante las prácticas de trabajo de una empresa sin tener que pasar horas examinando miles de líneas de registros.
Como siguiente paso, Contextor también está evaluando cómo IBM Watson Natural Language Classifier puede integrarse en sus soluciones RPA para clientes, por ejemplo, para ayudar a analizar los correos electrónicos entrantes de los clientes, comprender su contenido y contexto, y dirigirlos al agente de servicio al cliente más adecuado para su posterior procesamiento.
Contextor también ve oportunidades para que IBM watsonx Assistant aumente las capacidades de los empleados humanos, ya que actúa como un chatbot impulsado por IA que puede responder preguntas y recuperar información casi al instante. Dichos chatbots podrían usarse como primer punto de contacto para el servicio al cliente, para ayudar a clasificar las consultas de los clientes y activar automáticamente los flujos de trabajo de RPA si corresponde. También pueden usarse internamente como asistente personal virtual para empleados, que proporciona alertas inteligentes, responde preguntas y realizan tareas de RPA cuando se solicitan.
La capacidad de integrar la tecnología RPA de Contextor con los servicios de IBM Watson, a través de API basadas en la nube fáciles de usar, también es una ventaja clave: significa que los desarrolladores de Contextor pueden agregar rápidamente capacidades cognitivas a un proyecto RPA cuando sea necesario, sin tener que rediseñar toda la solución.
Pierre Col señala: “Ahora estamos diseñando soluciones RPA mejoradas cognitivas que pueden operar on premises o en IBM® Cloud, y estamos educando a nuestros clientes sobre las ventajas del enfoque basado en la nube. Por ejemplo, las tecnologías en la nube pueden acelerar la velocidad de comercialización y evitar las preocupaciones iniciales sobre la inversión, la instalación y la configuración que obtiene con una solución on premises. Los ahorros en mantenimiento de hardware y software a largo plazo también pueden ser significativos”.
Al integrar las tecnologías IBM Watson y Cloud en sus soluciones RPA, Contextor está en una mejor posición que nunca para ayudar a sus clientes a automatizar tareas tediosas y de poco valor, y mejorar la productividad y la eficiencia.
Pierre Col puntualiza: “Con nuestra solución RPA cognitivamente mejorada, nuestros clientes podrán mejorar aún más las métricas clave del negocio, como el tiempo promedio de manejo y resolución en la primera llamada. Ya hemos visto que los clientes aceleran procesos como la incorporación de nuevos clientes en un 80 % o más y, a medida que incorporamos inteligencia artificial, abriremos procesos aún más complejos a este tipo de ahorro de tiempo”.
La solución IBM Watson también debería ayudar a reducir el tiempo de obtención de valor, que es una métrica crítica para los proyectos de RPA. Por ejemplo, uno de los clientes clave de Contextor en la industria bancaria solo procederá con proyectos de automatización si confía en obtener un retorno de la inversión en menos de un año.
Pierre Col comenta: “Nuestros resultados iniciales muestran que cuando usamos el aprendizaje automático para automatizar nuestro flujo de trabajo de minería de procesos de negocio, podemos acelerar las implementaciones de RPA en al menos un 20 %. Como resultado, los clientes pueden comenzar a ver los beneficios de RPA en cuestión de semanas y lograr un retorno completo de la inversión en solo unos meses”.
Y concluye: “Cuando las personas escuchan sobre la automatización, les preocupa que los robots les quiten el trabajo; pero RPA trata de aumentar al personal, no de reemplazarlo. El verdadero potencial de los robots radica en su capacidad para eliminar las tediosas tareas que encontramos todos los días, por lo que tenemos más tiempo para desarrollar nuestras habilidades y ofrecer valor. Con tecnologías cognitivas de IBM Watson, nuestras soluciones RPA ayudarán a nuestros clientes a combinar la automatización con la inteligencia, lo cual empodera a los empleados y ayuda a las empresas a impulsar su transformación digital”.
Fundada en 2000, Contextor (enlace externo a ibm.com) diseña soluciones de software, incluida la automatización robótica de procesos (RPA). Ubicada en Orsay, Francia, la empresa produce asistentes de aplicaciones y asistentes para ayudar a mejorar la eficiencia operativa de sus clientes.
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Producido en los Estados Unidos de América, marzo de 2018.
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