Automatización inteligente: cómo la combinación de RPA e IA puede transformar digitalmente su organización

La automatización inteligente (IA) es la combinación de tecnologías de IA y automatización, como la automatización cognitiva, el machine learning, la automatización de procesos de negocio (BPA) y la RPA. Las capacidades de IA simplifican los procesos. Esta simplificación permite al usuario pensar en el resultado o el objetivo en lugar del proceso utilizado para obtener ese resultado o los límites entre las aplicaciones.

El uso de herramientas inteligentes, como asistentes virtuales y chatbots, equipa a las organizaciones con insights clave que ayudan a la eficiencia de la automatización y a una respuesta más rápida a los clientes. Por ejemplo, herramientas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) permiten a las industrias que utilizan mucho papel, como la atención médica o los servicios financieros, automatizar el análisis de texto e impulsar una mejor toma de decisiones.

La IA tiene muchos usos, todos los cuales, en última instancia, ayudan a proporcionar una mejor experiencia del cliente. Algunos de los usos incluyen los siguientes:

• Procesamiento inteligente de documentos (IDP): los datos empresariales, como imágenes, correos electrónicos y archivos, suelen presentarse en un formato no estructurado. El IDP utiliza herramientas de IA como RPA, machine learning y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para extraer, validar y procesar esos datos.
• Descubrimiento de procesos: la IA puede ayudar a crear una guía completa para automatizar un proceso utilizando la RPA.
• Optimización de los flujos de trabajo: la IA puede utilizar datos para automatizar los flujos de trabajo y lograr procesos más rápidos y eficientes.
• Producción y gestión de la cadena de suministro: la IA se puede utilizar para predecir y ajustar la producción con el fin de responder a los cambios en la oferta y la demanda.

Aristóteles creía, en referencia a la percepción humana, que “el todo es mayor que la suma de sus partes”. La extensión de la RPA con capacidades de IA integradas personifica esta afirmación. La IA utiliza información recopilada de diversas fuentes y la transmite a herramientas y productos para aumentar el valor de sus interacciones. La RPA proporciona valor en la automatización de procesos basados en datos estructurados, muchos de los cuales antes requerían intervención manual. Por sí solos, cada uno aporta valor. Pero la combinación de los dos (es decir, IA) proporciona un enorme valor en la creación de soluciones que utilizan una base de conocimientos tecnológicos para optimizar los procesos y las interacciones entre aplicaciones. Las soluciones posteriores son más rápidas y precisas, y contribuyen a obtener las siguientes cuatro eficiencias:

1. Aumentar la productividad: las aplicaciones y los procesos automatizados se ejecutan más rápido. La automatización de aplicaciones y procesos, además de la automatización de la toma de decisiones, forecasting y predicciones de múltiples fuentes de datos estructurados y no estructurados en tiempo real, permite a las organizaciones una mayor productividad y precisión en sus ciclos de planificación. Por ejemplo, Deloitte, un cliente de IBM en la industria financiera, utilizó recientemente la RPA para crear bots asignados para automatizar la producción de informes de gestión mensuales.
2. Reducir costos: según Deloitte, “Los ejecutivos estiman que la automatización inteligente proporcionará una reducción de costos promedio del 22 %", aunque también descubrieron que "las organizaciones que actualmente escalan la automatización inteligente dicen que ya han logrado una reducción promedio del 27 % en los costos de sus implementaciones hasta la fecha”.
3. Mejorar la precisión: el uso de datos estructurados y no estructurados y la automatización de procesos repetitivos asegura una mejor toma de decisiones, y una menor intervención humana se traduce en resultados más precisos. Un cliente de IBM en la industria financiera utilizó recientemente ll RPA para crear bots asignados para automatizar la producción de informes de gestión mensuales. Esta automatización eliminó los errores introducidos en el proceso mediante la entrada manual de datos, mejorando la precisión de estos informes y muchos otros. Además, el uso de OCR puede ayudar a acelerar el procesamiento de datos y automatizar la extracción de datos de muchas fuentes.
4. Enriquecer la experiencia del cliente: las organizaciones que utilizan la tecnología pueden comprender mejor las necesidades de los clientes, comunicarse de manera más eficaz y lanzar al mercado productos de mayor calidad. Los clientes, a su vez, suelen estar más satisfechos con su experiencia de compra. GAM, un cliente de IBM en la industria de gestión de activos, utilizó bots para proporcionar atención al cliente de primera línea y cotizaciones de precios. Esta optimización mejoró drásticamente el tiempo necesario para responder a las preguntas de los clientes, mejorando la experiencia del cliente y agilizando el proceso de compra.

Varios conceptos erróneos amenazan con ralentizar la adopción de la IA, pero se disipan fácilmente. Algunos de estos conceptos erróneos incluyen los siguientes:

• La IA reemplaza a una fuerza laboral humana: la IA en realidad complementa o aumenta una fuerza laboral humana al hacerse cargo de tareas repetitivas para que la fuerza laboral humana y pensante esté disponible para trabajar en asuntos más complejos o más urgentes. La IA aumenta la precisión del resultado de las tareas de las que es responsable, lo que reduce la necesidad de resolver errores, y puede causar latencia y requerir extraer recursos de otros proyectos. Crea nuevas oportunidades centradas en nuevas habilidades que se pueden desarrollar mediante el reciclaje profesional. Para la fuerza laboral humana, esta es una gran oportunidad para actualizar sus habilidades y construir una base más sólida para el crecimiento futuro.
• Es bueno tener IA, pero no es necesario: la IA ya no es opcional. Las aplicaciones infundidas de automatización son comunes en nuestra vida diaria, como hablar con Alexa o usar una aplicación para el clima. Del mismo modo, en los negocios, la IA es una necesidad para mantenerse al día con el mercado, seguir siendo competitivos y satisfacer a los clientes. Las organizaciones que utilizan procesos manuales simplemente no pueden seguir el ritmo. No solo eso, sino que la automatización mejora la calidad del producto y de la atención al cliente al reducir errores y aumentar la velocidad y eficiencia de los procesos repetitivos. Las organizaciones que no adoptan la IA tendrán dificultades para tener éxito.
• La IA puede tomar decisiones sin sesgo: La IA formula decisiones basadas en la entrada recopilada y recibida, mucha de la cual es situacional o proporcionada por personas y organizaciones responsables de esa entrada. Por lo tanto, las decisiones tomadas son inherentemente sesgadas.

La adopción de IA no está exenta de desafíos. Sin embargo, esos desafíos pueden remediarse de manera efectiva. Algunos de los desafíos incluyen los siguientes:

• Las brechas de habilidades y conocimientos se subsanan mediante la recapacitación del personal o la asociación con un proveedor de procesos como servicio que pone en marcha su IA y la gestiona por usted.
• La ambigüedad de los procesos es un desafío si los procesos dentro de la organización no se comprenden bien. La minería y el descubrimiento de procesos solucionan este desafío ayudando a las empresas con el mapeo de procesos, una necesidad antes de emprender una implementación de IA.
• Cualquiera que implemente la IA se enfrenta a la falta de enfoque en la estandarización. No existe un enfoque estándar para la automatización, por lo que cada proveedor de productos de automatización puede abordar el mismo proceso de manera diferente. Esto puede ser complicado si una organización decide cambiar de proveedor. Con tantos proveedores y organizaciones debatiendo este reto, es de esperar que pronto se establezcan normas al respecto.
• La dificultad para identificar oportunidades y desarrollar una plataforma de automatización es un desafío que un socio puede abordar. Muchos tipos de socios resuelven esto, desde proveedores de SaaS (software como servicio) hasta proveedores de PaaS e integradores de sistemas: seleccionan la solución y el software de automatización que mejor funciona para su organización.
• Las herramientas inadecuadas para desarrollar y ejecutar una solución integral pueden frenar la adopción de la IA antes de que comience. Si una organización cuenta con las habilidades necesarias internamente o puede capacitar a los miembros actuales de su equipo, puede garantizar la implementación de las herramientas de RPA adecuadas, como los robots de software. Esto también se puede corregir a través de la asociación.

La automatización inteligente (IA) está generalizada en todas las industrias para optimizar los procesos y crear eficiencias que brinden más precisión, un tiempo de respuesta más rápido y un producto de mayor calidad. Estos son algunos ejemplos:

Inmuebles

En la industria inmobiliaria, la IA proporciona la primera línea de respuesta a los compradores interesados. Los bots utilizan la automatización inteligente para proporcionar respuestas más rápidas y congruentes e involucrar a los compradores antes de involucrar a un representante. Los bots también se utilizan para valorar propiedades comparando casas similares y crear un promedio de ventas para prescribir el precio de venta óptimo.

Los bots predicen el incumplimiento de los préstamos mediante machine learning y analytics para crear modelos que predicen el riesgo. Además, la RPA puede automatizar el proceso de aprobación de préstamos y ayudar a reducir el sesgo humano.

Producción

En un entorno de producción, la RPA optimiza las operaciones comerciales y reduce el riesgo de errores al automatizar tareas y procesos repetitivos, desde la gestión del inventario de piezas en la trastienda hasta la línea de montaje. La RPA también se puede utilizar para anticipar el inventario mediante analytics de datos para evaluar las tasas de uso del inventario existente y recopilar esa información para generar una recomendación.

Un entorno de producción, o cualquier entorno que se base en las relaciones con los proveedores, puede tener un beneficio de la IA para analizar y seleccionar proveedores. La IA emplea OCR (reconocimiento óptico de caracteres) para recopilar y analizar datos de múltiples entradas en diferentes formatos y utiliza analytics de datos para comparar capacidades de proveedores, confiabilidad y comparar precios.

Tendencias de automatización inteligente (IA) y dirección futura

El futuro de la IA no tiene límites. Un ejemplo de nueva tecnología en desarrollo que utiliza la IA para aportar un mayor valor a nuestras interacciones diarias con la tecnología es la automatización cognitiva. La automatización cognitiva es una progresión de la IA que utiliza grandes cantidades de datos, herramientas conectadas, diagnósticos y análisis predictivos para crear soluciones que imitan el comportamiento humano. Utilizando procesamiento de lenguaje natural (PLN), reconocimiento de imágenes, redes neuronales, aprendizaje profundo y otras herramientas, la automatización intenta imitar más el comportamiento humano, incluyendo reacciones emocionales y otras interacciones humanas naturales. Un ejemplo de automatización cognitiva en uso es la adopción de robótica para complementar la atención a los pacientes en residencias y hospitales.

La hiperautomatización lleva la IA al siguiente nivel, automatizando tantos procesos y aplicaciones como sea posible, utilizando herramientas como la gestión de procesos de negocio para estandarizar el enfoque de automatización en toda la organización y crear aún mayor valor para el negocio.

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