La automatización por IA se vale de tecnologías de inteligencia artificial para automatizar tareas y procesos complejos. Estas tecnologías aportan más precisión y coherencia a las tareas que requieren intervención humana.
El concepto de automatización ha cambiado radicalmente el panorama de las operaciones de negocio. Mientras que, históricamente, su papel en las empresas se limitaba a los aspectos de fabricación, los avances en las tecnologías digitales han permitido expandirla más allá de las líneas de montaje para optimizar los procesos y reducir el riesgo de error humano en todo tipo de sectores.
Más recientemente, el advenimiento y la proliferación de una forma más eficaz de inteligencia artificial ha marcado una nueva era en esta evolución. La capacidad de la IA para analizar grandes conjuntos de datos, aprender continuamente de los resultados y tomar decisiones fundamentadas está abriendo las puertas de una forma sin precedentes a nuevas maneras de optimizar las operaciones empresariales, aumentar la eficiencia a escala e innovar con productos y servicios adaptados a las necesidades de los clientes.
Dadas las capacidades revolucionarias que han demostrado las soluciones modernas de IA y automatización, era solo cuestión de tiempo que ambas tecnologías acabasen combinándose para mejorar aún más las funciones empresariales. Esta fusión no solo permite a las empresas automatizar las tareas rutinarias, sino que también les permite usar estas tecnologías en actividades empresariales estratégicas más complejas.
Aunque los términos IA y automatización a menudo se utilizan indistintamente, representan tecnologías distintas (aunque complementarias). Comprender las diferencias entre ambas es crucial para las empresas que desean utilizar estas herramientas para volverse más competitivas.
La automatización se refiere al uso de la tecnología para realizar tareas que, de otro modo, requerirían mucha intervención humana. Tradicionalmente, se trata de actividades repetitivas basadas en reglas que se pueden programar una vez y ejecutar repetidamente sin que se produzcan cambios. La automatización robótica de procesos (RPA) es una forma común de automatización empresarial que gestiona tareas básicas como la introducción de datos y el procesamiento de facturas.
A modo de comparación, la IA implica la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían no solo la intervención humana, sino también la inteligencia y la capacidad de resolución de problemas de una persona. Para simular la inteligencia humana, la IA utiliza su capacidad para aprender a partir de los datos, adaptarse a nuevas situaciones y tomar decisiones fundamentadas en sus conclusiones.
La automatización por IA (y la automatización inteligente, un concepto relacionado) combina las ventajas inherentes de ambas disciplinas con el objetivo de aprovechar, por un lado, la velocidad y la fiabilidad de la automatización y, por el otro, la capacidad para resolver problemas de la IA. Por ejemplo, si bien la automatización robótica de procesos puede automatizar la introducción de datos en un sistema, la IA puede ir un paso más allá y analizar esos datos, hacer predicciones basadas en ellos y, a continuación, revelar sus descubrimientos para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones.
Esta combinación representa una gran oportunidad para que las empresas automaticen muchos procesos complejos que requieren capacidad de adaptación y aprendizaje, cualidades que hasta hace poco eran exclusivas de las personas. El resultado no solo es una mayor eficiencia, sino también más innovación, ya que la automatización basada en IA puede identificar patrones e información que las personas podrían pasar por alto.
Al igual que cada vez son más las personas que adoptan la IA a lo largo y ancho del mundo, la automatización inteligente está destinada a revolucionar prácticamente todos los sectores gracias a los niveles de productividad e innovación sin precedentes que es capaz de aportar. A medida que penetra en cada vez más sectores y disciplinas, esta tecnología redefine el concepto de lo que es posible y abre las puertas a una nueva era de excelencia operativa.
En muchos sectores, este cambio ya ha comenzado. He aquí algunos ejemplos de cómo la automatización por IA está mejorando diferentes tipos de negocio:
Agricultura
En la agricultura, la automatización por IA mejora la precisión de las prácticas agrícolas. Desde drones automatizados que supervisan el estado de los cultivos hasta sistemas basados en IA que optimizan el riego y la gestión de plagas, la tecnología está optimizando los procesos de cultivo. Además de mejorar el rendimiento, estas tecnologías reducen la necesidad de tratamientos químicos.
Automoción
La automatización por IA está siendo muy beneficiosa para algunas áreas del sector de la automoción, como la producción y el control de calidad. Las máquinas automatizadas por IA pueden predecir averías, optimizar la línea de montaje y aplicar controles de calidad estrictos. Además, la IA desempeña un papel destacado en el desarrollo y el despliegue de los vehículos autónomos.
Finanzas
En el sector financiero, la automatización por IA utiliza algoritmos para analizar los mercados en tiempo real y ejecutar operaciones. Además, las tecnologías se pueden ampliar para identificar mejor los patrones de fraude y gestionar más consultas de atención al cliente con bots de chat que pueden iniciar procesos de atención automatizados.
Atención sanitaria
En el sector sanitario, la automatización por IA se utiliza para analizar datos médicos, ayudar en los procesos y personalizar los planes de atención al paciente. Los sistemas automatizados pueden gestionar con más eficacia y precisión los registros de los pacientes, mientras que las herramientas de diagnóstico basadas en IA ayudan a detectar enfermedades como el cáncer de forma precoz, lo que mejora la eficacia de los tratamientos. En las próximas décadas, los sistemas robóticos con IA podrían asumir algunos aspectos de las cirugías.
Seguros
La automatización por IA reduce la necesidad de calcular las primas manualmente. Además, los algoritmos de IA pueden analizar rápidamente los datos para detectar fraudes, evaluar daños y agilizar las reclamaciones, lo que mejora significativamente la satisfacción del cliente y la eficiencia de las operaciones.
Ciencias biológicas
En las ciencias biológicas, la automatización por IA acelera el descubrimiento de fármacos y los ensayos clínicos, ya que permite analizar extensos conjuntos de datos para identificar posibles candidatos para el uso público y predecir su eficacia. Esta tecnología no solo acelera el tiempo de comercialización de los nuevos tratamientos, sino que también elimina el riesgo de errores al seguir con exactitud la documentación de elaboración de productos farmacéuticos.
Fabricación
En el ámbito de la fabricación, la automatización inteligente puede optimizar las líneas de producción, reducir los tiempos de inactividad a través del mantenimiento predictivo y mejorar la gestión del inventario. Además, los sistemas de automatización por IA analizan los datos de producción para prever los fallos de la maquinaria antes de que tengan lugar, lo que minimiza las interrupciones y garantiza la continuidad del flujo de producción.
Marketing y publicidad
En el marketing y la publicidad, la automatización por IA permite analizar el comportamiento de los clientes para adaptar los anuncios y los mensajes a sus preferencias y, de esta manera, personalizar la experiencia del cliente. La automatización por IA también puede predecir con una precisión asombrosa qué anuncios tienen más probabilidades de convertir al público en clientes, lo que maximiza el retorno de la inversión en los presupuestos publicitarios.
Comercio minorista
En el sector minorista, la automatización por IA personaliza las experiencias de compra y optimiza la logística de la cadena de suministro. Desde motores de recomendaciones basados en IA hasta sistemas automatizados de gestión del inventario, estas tecnologías ayudan a los minoristas a asegurarse de que disponen del suministro adecuado para satisfacer las demandas de los consumidores de una manera más eficaz y eficiente.
Transporte
En el sector del transporte, la automatización por IA mejora la planificación y la gestión de las flotas. Los sistemas automatizados de redirección optimizan las rutas y los horarios para reducir el consumo de combustible y mejorar los plazos de entrega.
La automatización por IA combina varias tecnologías para crear sistemas que automatizan las tareas y, al mismo tiempo, aprenden a mejorar la eficacia de los procesos. Cada elemento desempeña un papel esencial en estos procesos, desde el procesamiento de los datos hasta la toma de decisiones y más allá.
Entre los elementos clave que conforman la automatización inteligente se incluyen los siguientes:
Algoritmos de aprendizaje automático
Los algoritmos de aprendizaje automático son fundamentales para la automatización inteligente, ya que permiten a los sistemas aprender de los datos y reconocer patrones. Al ser capaces de adaptarse a lo largo del tiempo, estos algoritmos se vuelven más precisos y eficientes a medida que procesan más información. Son cruciales en todos los sectores, ya que llevan a cabo tareas que van desde la predicción del comportamiento de los clientes hasta la detección de fraudes.
Gestión de procesos de negocio y orquestación inteligente de procesos
La gestión de procesos de negocio (BPM) y la orquestación inteligente de procesos van más allá de la simple automatización de tareas mediante la optimización y coordinación de flujos de trabajo automatizados. Ayudan a garantizar que los procesos de negocio se ejecuten en el orden más eficiente, para lo que integran diversas tareas automatizadas en operaciones coherentes, optimizadas y en línea con los objetivos y las estrategias de la organización.
Automatización robótica de procesos
Tal como se mencionó anteriormente, la automatización robótica de procesos se usa para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas que antaño requerían intervención humana. Al asumir las tareas rutinarias, esta automatización deja más espacio a la IA y a los trabajadores para centrarse en acciones más complejas y exigentes.
Visión informática
La tecnología de visión informática permite a las máquinas interpretar y tomar decisiones basadas en datos visuales. Mediante técnicas de reconocimiento de imágenes y detección de objetos, la visión informática se aplica a diferentes situaciones, como el control de calidad en la fabricación, donde puede identificar los defectos de los productos más rápido y con más eficacia que las personas.
Procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a las máquinas interpretar el lenguaje humano y generarlo. Esto es lo que permite a los bots de chat y los asistentes virtuales interactuar con los usuarios con naturalidad y mantener algo parecido a una conversación. El NLP ayuda a automatizar el servicio de atención al cliente, analizar las opiniones en las publicaciones de redes sociales y extraer información útil a partir de grandes volúmenes de datos de texto no estructurado.
Análisis avanzado
El análisis avanzado consiste en aplicar técnicas y herramientas de análisis sofisticadas para procesar y sintetizar conjuntos de datos complejos, alejándose así del análisis de datos tradicional. Para lograrlo, se vale de distintas técnicas de análisis, como el predictivo, el prescriptivo, el descriptivo y el de diagnóstico. Al igual que sucede en el aprendizaje automático, cuanta más información procesan los análisis avanzados, más evolucionan.
A medida que gana fuerza y transforma cada vez más sectores, la automatización por IA también trae una serie de desafíos y complicaciones que se derivan de las complejidades de la interacción entre los factores tecnológicos y humanos y los entornos normativos. Para poder maximizar los beneficios que aporta la automatización por IA, es fundamental que las empresas consigan abordar esos desafíos con eficacia.
Uno de los principales desafíos de la automatización por IA consiste en garantizar la privacidad de los datos. A medida que los sistemas se vuelven más inteligentes y están cada vez más interconectados, necesitan poder acceder a datos más confidenciales. Por desgracia, esto aumenta el riesgo de infracción y de acceso no autorizado. Para mitigar estos riesgos, las organizaciones pueden aplicar medidas de ciberseguridad integrales, como el cifrado de datos, las auditorías de seguridad periódicas o los modelos de seguridad de confianza cero, entre otras. Asimismo, ofrecer al personal formación sobre el phishing y otras ciberamenazas también puede ayudar a reforzar el marco de trabajo de ciberseguridad de la organización.
La automatización por IA puede provocar crisis en el mercado laboral, ya que determinados puestos de trabajo se transformarán o quedarán obsoletos. Para hacer frente a esta realidad, las empresas pueden invertir en programas de formación y perfeccionamiento para ayudar a los empleados a ocupar nuevos puestos que respalden o complementen las tecnologías de IA. Al mismo tiempo, fomentar una mentalidad que valore el aprendizaje continuo y la adaptación puede facilitar la transición y reducir el rechazo de los empleados.
La transparencia en los procesos de toma de decisiones de la IA es un tema muy espinoso. En los sistemas de IA complejos existe un concepto que se denomina "caja negra" y denota la falta de claridad en cómo la IA toma las decisiones. Para combatirlo, las organizaciones pueden adoptar principios de uso ético de la IA, como el diseño de sistemas que se puedan explicar y auditar. Involucrar a las partes interesadas en los debates sobre el uso ético de la IA y asegurarse de que los sistemas estén diseñados para ser lo más transparentes posible ayudará a generar confianza y asumir responsabilidades.
La integración de la automatización por IA en los sistemas existentes plantea importantes retos técnicos y operativos. Los sistemas existentes suelen ser complejos y requieren una planificación y ejecución cuidadosas para garantizar una buena compatibilidad con las soluciones de automatización inteligentes. Para superar estos obstáculos, las empresas pueden adoptar estrategias de integración modular que permitan implantar los sistemas de IA de forma gradual. Asimismo, asociarse con proveedores de servicios de TI experimentados también puede dar acceso a la experiencia y los conocimientos necesarios para que la integración se realice sin problemas.
La IA es un avance relativamente nuevo, y los organismos reguladores han pisado el acelerador para ponerse al día. Las empresas deben mantenerse informadas sobre las nuevas normativas para asegurarse de que se cumplan y evitar sanciones. Es crucial implementar un sistema de gestión del cumplimiento que sea ágil y pueda adaptarse a los cambios en el panorama jurídico. Formar e informar periódicamente a los equipos jurídicos y de cumplimiento también puede ayudar a la organización a adelantarse a los cambios normativos.
Desafíos y dificultades aparte, el potencial transformador de la automatización por IA constituye una oportunidad inigualable para aquellas empresas que sean capaces de implantar esta tecnología con éxito. Si implementa correctamente, la automatización inteligente puede aportar numerosos beneficios:
La automatización por IA aumenta significativamente la productividad al automatizar numerosas tareas, desde las sencillas y repetitivas hasta las más absorbentes y complejas. Este cambio de paradigma acelera los flujos de trabajo y ayuda a aprovechar mejor los recursos humanos, ya que permite al personal centrarse en contribuir de formas más significativas.
Los sistemas de automatización basados en IA permiten a las empresas personalizar la experiencia del cliente con comunicaciones, recomendaciones y asistencia a su medida. Los bots de chat basados en IA pueden ofrecer un servicio de atención al cliente instantáneo las 24 horas del día, además de responder a las consultas y resolver los problemas mucho más rápido que con los métodos tradicionales. Además, la automatización por IA mejora el tiempo medio de resolución (MTTR) del soporte de atención al cliente y acelera el tiempo de comercialización de los productos de alta calidad.
Gracias a su capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos mucho más rápido de lo que es capaz un ser humano, la automatización por IA contribuye a acelerar la toma de decisiones. Por medio de los análisis avanzados y el aprendizaje automático, la IA puede identificar tendencias, prever resultados y sugerir acciones, lo que acelera el proceso de toma de decisiones y mejora la agilidad empresarial.
Al automatizar las tareas rutinarias, la automatización por IA minimiza el gasto innecesario y ayuda a asignar recursos donde de verdad hacen falta. Esto supone un gran ahorro, sobre todo en sectores que requieren mucha mano de obra.
Gracias a su capacidad para realizar las tareas siempre de total conformidad con los estándares establecidos durante la programación, los sistemas de IA reducen enormemente el riesgo de error humano. Tal mejora en la precisión es especialmente beneficiosa en campos como el procesamiento de datos, donde la precisión es vital. Más precisión conlleva mejores controles de calidad, menos correcciones y un mayor cumplimiento de los estándares y normativas del sector.
El hecho de que los sistemas de IA sean capaces de gestionar volúmenes de trabajo cada vez mayores sin que se vea alterada la calidad permite a las empresas ampliar sus operaciones sin tener que soportar un incremento proporcional en los costes en mano de obra u otros recursos. Esta capacidad de ampliación es fundamental para las empresas que desean aumentar su presencia en el mercado o adaptarse a la demanda de temporada sin poner en riesgo la calidad del servicio ni la eficiencia operativa.
La automatización por IA consta de siete pasos clave, todos ellos esenciales para el desarrollo y la ejecución de las soluciones basadas en la IA. A continuación encontrarás un desglose de cada uno de los pasos que forman parte de la automatización por IA:
1. Recopilación de datos
El primer paso de la automatización por IA consiste en recopilar datos relevantes de varias fuentes. Este proceso puede incluir bases de datos, sensores, redes sociales, foros de clientes o cualquier interacción digital que proporcione información valiosa. Cuantos más datos se incluyan, más eficaz es probable que sea el entrenamiento posterior.
2. Preparación de los datos
Los datos recopilados deben prepararse de forma que el modelo de IA pueda usarlos para el entrenamiento y el análisis. Como parte de esta preparación, hay que depurar los datos eliminando los valores atípicos y las incoherencias, así como darles un formato compatible con las herramientas de IA.
3. Entrenamiento del modelo
Una vez que se han preparado los datos, hay que entrenar el modelo con algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos utilizan los datos depurados y con anotaciones para aprender a reconocer patrones, relaciones y posibles anomalías. Las tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo son fundamentales en esta fase, ya que ayudan a analizar los textos y garantizan que el modelo pueda aplicar los patrones aprendidos a futuros análisis de datos.
4. Procesamiento de datos
Una vez entrenado, el modelo se puede aplicar a nuevos conjuntos de datos para realizar tareas como analizar patrones en redes sociales, analizar comentarios de clientes o detectar anomalías.
5. Aprendizaje continuo
Los sistemas de IA están diseñados para aprender y adaptarse continuamente. A medida que el modelo procesa nuevos datos, actualiza su entendimiento, lo que le permite perfeccionar sus predicciones y operaciones con base en la información más reciente.
6. Implementación
Una vez que el modelo se ha entrenado y puesto a prueba, está listo para aplicarlo en el entorno empresarial real. En esta fase, hay que integrarlo en los sistemas y las automatizaciones existentes para que pueda empezar a automatizar los procesos de negocio.
7. Supervisión y mantenimiento continuos
El último paso del proceso de automatización por IA es el de supervisión y el mantenimiento continuos. Comprobar periódicamente el rendimiento del sistema y hacer los ajustes necesarios ayuda a garantizar que siga funcionando de forma óptima.
Aunque hay muchas razones para ser optimista sobre cómo la automatización por IA mejorará la forma de trabajar en varios sectores, lo más probable es que esta tecnología tan innovadora altere radicalmente el mundo laboral de varias maneras.
En los próximos años, las personas se centrarán más en tareas que impliquen grandes dosis de creatividad e inteligencia emocional, mientras que la automatización por IA asumirá cada vez más las responsabilidades mundanas. La automatización de multitud de tareas rutinarias y repetitivas hará cambiar la mayoría de los trabajos: algunos puestos desaparecerán, mientras que otros evolucionarán para hacer un mejor uso de la automatización inteligente. Al mismo tiempo, es probable que surjan nuevos trabajos para dar apoyo a las soluciones de automatización y las nuevas capacidades que traen con ellas.
Como ocurre con cualquier revolución tecnológica, los trabajadores siempre seguirán siendo fundamentales para que tenga éxito. Dicho esto, muchos trabajadores actuales tendrán que dar prioridad al aprendizaje continuo si quieren mantener su relevancia en el mercado laboral del mañana.
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