La automatización inteligente aplica tecnologías de IA y automatización avanzadas para optimizar tareas y procesos de toma de decisiones en organizaciones completas.
Independientemente de la cantidad de ingresos que generes, si los costes operativos son demasiado altos, tu empresa no obtendrá beneficios. Lamentablemente, cada proceso y cada tarea de la que depende una empresa tiene un coste, que a menudo puede ser el valioso tiempo y el esfuerzo de los empleados. Es ahí donde entra en juego la automatización. Gracias a la automatización de los procesos manuales clave, puedes liberar parte de la carga del personal con el fin de que pueda rendir más en menos tiempo. Esto reduce el coste general de las operaciones y mantiene una mayor parte de los ingresos como ganancias.
La automatización ha sido por mucho tiempo un diferenciador estratégico para las empresas de éxito. Pero hasta hace poco, se limitaba a procesos relativamente simples. Todo eso está cambiando; gracias a los nuevos avances en IA y otras tecnologías, las principales empresas están descubriendo que la automatización inteligente (IA) puede aportar mucho más. Con la automatización inteligente, es posible crear procesos totalmente automatizados de un extremo a otro y capaces de operar, aprender y adaptar, completamente por sí mismos.
La automatización inteligente, a veces llamada hiperautomatización o automatización cognitiva, permite una escalabilidad mejorada y la optimización de los procesos de toma de decisiones. Para hacer posible este tipo de automatización, la IA se apoya en varias tecnologías de componentes esenciales:
La inteligencia artificial (IA) es la tecnología central que respalda la automatización inteligente. La IA utiliza varias tecnologías complementarias, como el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) para analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados con el fin de identificar patrones y extraer conocimientos que luego se pueden aplicar para predecir resultados futuros.
Si bien la IA es el motor primario para la toma de decisiones en la tecnología de automatización inteligente, no es la única tecnología capaz de realizar acciones por sí misma. La automatización robótica de procesos (RPA) incorpora "bots" de software para completar tareas específicas. Aunque la mayoría de los bots de RPA están diseñados para realizar funciones sencillas o repetitivas, se pueden optimizar con los conocimientos obtenidos a partir de la IA para mejorar su eficacia y permitirles aprender nuevos procesos.
Las plataformas de aplicaciones con poco código (LCAP) permiten a las empresas crear fácilmente sus propias aplicaciones basadas en IA para respaldar aún más las necesidades de IA individuales de su organización. Las LCAP superiores combinan interfaces de usuario intuitivas con codificación de arrastrar y soltar, así como otras herramientas de soporte para disminuir el tiempo de desarrollo de aplicaciones y proporcionar a las empresas soluciones de software perfectamente personalizadas.
Aunque la IA, la RPA y la LCAP son los componentes más integrales, existen otras tecnologías que también se utilizan en la automatización inteligente. Entre ellos se incluyen:
- Gestión de procesos de negocio (BPM)
BPM ayuda a automatizar los flujos de trabajo para mejorar la coherencia, la precisión y la agilidad. - Visión informática
Las herramientas de visión informática, como el procesamiento de documentos, permiten que los sistemas informáticos identifiquen y recopilen información a partir de imágenes, vídeos y otras entradas. - Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Gracias al NLP, los ordenadores pueden entender el lenguaje escrito o hablado de manera natural, incorporando entradas del mundo real para ayudar a la máquina a discernir mejor los significados en las comunicaciones humanas. - Minería de procesos
La extracción de procesos estudia al detalle los procesos de negocio. Este enfoque utiliza el análisis de datos para identificar debilidades o ineficiencias y mejorar aún más los procesos existentes.
Dado que la RPA es esencial para lograr una automatización de inteligencia efectiva, los dos términos a veces se confunden o se utilizan indistintamente. Pero la realidad es que la RPA y la IA no son lo mismo. Podría decirse que la RPA son los soldados en el campo de batalla, mientras que la IA es el comandante que toma las decisiones estratégicas. La RPA es más eficaz cuando replica las acciones humanas y aprende de ellas. Generalmente opera en actividades basadas en reglas, como leer, introducir, compartir y extraer datos.
La IA adopta un enfoque de mayor nivel. Simulando la inteligencia humana y centrándose en su lugar en el proceso de un extremo a otro, la IA es capaz de llevar la automatización al ámbito de la estrategia, racionalizando y mejorando las competencias de toma de decisiones de una organización. Cuando se utilizan conjuntamente, tanto la RPA como la IA pueden beneficiarse de las fortalezas de la otra y basarse en ellas.
Los componentes mencionados anteriormente funcionan en conjunto para producir soluciones de IA que van más allá de la RPA básica y la automatización tradicional. En lugar de limitar la automatización a tareas convencionales basadas en reglas, la automatización inteligente permite automatizar actividades más complejas, incluidas aquellas que dependen desde hace mucho tiempo del juicio humano.
Para lograrlo, la automatización inteligente sigue estos pasos básicos:
- Desarrollo y digitalización
Con las LCAP, puedes crear, configurar e integrar aplicaciones unificadas capaces de ofrecer una funcionalidad superior en todos los canales. - Automatización
Al integrar las fuentes de datos con la funcionalidad de la aplicación, el siguiente paso es aplicar competencias de automatización. La RPA y el procesamiento de documentos desempeñan un papel esencial en esta etapa. - Aplicación de la IA
A continuación, se incorpora la inteligencia predictiva al sistema. - Detección y optimización
Con la automatización y la IA correctamente aplicadas, el proceso de automatización inteligente está casi completo. Dicho esto, aún hay posibilidades de mejora. La automatización de la detección de procesos con la automatización inteligente de procesos te permite localizar rápidamente los cuellos de botella y las anomalías en los procesos, comprender las causas raíz y optimizar continuamente las soluciones de IA.
Dado que la automatización inteligente amplía las competencias de la RPA para aplicar una toma de decisiones precisa y automatizada a prácticamente cualquier escenario, proporciona varias ventajas clave:
Una de las principales ventajas de la automatización es que garantiza que se realicen actividades específicas siguiendo exactamente los mismos procesos cada vez, al mismo tiempo que se integra con datos fiables para garantizar la precisión. La automatización inteligente aporta esta ventaja a procesos complejos que requieren más reflexión y adaptabilidad que las tareas manuales tradicionales.
Cada vez son más las políticas regulatorias que se conviertan en leyes, por lo que empresas de todos los sectores deben adoptar un enfoque integral para el cumplimiento. La IA aplica una precisión y coherencia sin igual a las tareas relacionadas con el cumplimiento, protegiendo al negocio de los riesgos asociados con el incumplimiento.
Los empleados son más felices si cuentan con las herramientas que necesitan para desarrollar su trabajo. La automatización inteligente proporciona a los empleados soporte para optimizar sus tareas, lograr más y tomar decisiones fundamentadas.
La IA tiene la capacidad de mejorar esencialmente todos los aspectos de un negocio, por lo que también influye directamente a la experiencia del cliente. Los productos se pueden lanzar más rápido y con menos problemas, las consultas y los tickets de soporte se pueden abordar de manera más precisa y rápida, y las necesidades del usuario se pueden comprender y satisfacer de manera más completa.
Debido a que la automatización inteligente replica los procesos de toma de decisiones de los empleados humanos reales, existen pocos límites para sus aplicaciones potenciales. La mayoría de las industrias ya ha comenzado a incorporar la automatización inteligente en sus procesos o se está preparando para hacerlo. Algunos ejemplos de áreas de negocio que se han beneficiado de la automatización inteligente son:
La automatización inteligente permite a los fabricantes de automóviles no solo optimizar los flujos de trabajo en las áreas de producción y adquisición; también les proporciona un mayor conocimiento sobre la demanda actual. Esto permite que estas empresas ajusten las tasas de producción a tiempo en función de las fluctuaciones del mercado.
Las instituciones financieras son adecuadas para beneficiarse de la automatización inteligente. Las operaciones y los procesos que involucran la evaluación de historiales crediticios, la programación de pagos y la prestación de servicios financieros pueden estar parcial o totalmente automatizados.
Gran parte de la atención sanitaria depende de que los pacientes y los proveedores puedan comunicarse eficazmente. El NLP como parte de la automatización inteligente reduce la necesidad de que agentes humanos interactúen directamente con los pacientes durante las fases de recopilación y análisis de datos. Esto hace posible que los proveedores diagnostiquen y traten a más pacientes en menos tiempo.
La recopilación manual de datos, el cálculo de tasas y la revisión de reclamaciones representan una gran pérdida de recursos para las compañías de seguros. La IA elimina la necesidad de invertir grandes cantidades de tiempo o dinero en estas tareas, aplicando automáticamente los conocimientos extraídos de los datos a la vez que ayuda a garantizar el cumplimiento de las normativas.
Las rutas de transporte y envío tienen un impacto significativo en la rentabilidad del negocio. La IA reúne toda la información relevante para planificar las rutas de envío, entrega y transporte óptimas. Además, a medida que los drones con IA y los automóviles autodirigidos ganen popularidad, la automatización inteligente desempeñará un papel influyente en garantizar que los productos y las personas lleguen a su destino de manera segura.
Existen muchos aspectos del sector inmobiliario que se benefician de la automatización inteligente, desde el análisis y la automatización de datos mejorados en la administración de propiedades y el soporte de inquilinos, hasta un rastreo de los pagos más eficaz, para ayudar a conectar los posibles inquilinos a las mejores propiedades desocupadas.
Durante el tiempo que ha existido la automatización digital, los líderes y empleados han anticipado un tiempo en el que los sistemas automatizados finalmente podrían tener un papel más estratégico en la toma de decisiones. La IA está haciendo realidad ese sueño y, a medida que las tecnologías nuevas y mejoradas se unen aún más a la brecha cognitiva entre el ser humano y la máquina, estas competencias no dejarán de ampliarse.
¿Cómo será el futuro de la automatización inteligente? Estas son algunas de las tendencias que valdrá la pena observar en los próximos años:
- Muchas tareas tediosas de tipo administrativo estarán totalmente automatizadas.
- Habrá cada vez más robots colaborativos en los entornos de trabajo.
- Los sectores anteriormente resistentes comenzarán a adoptar tecnologías de RPA.
- Se prestará mayor atención a las pruebas de software automatizadas para mejorar la calidad y el tiempo de comercialización.
- Las empresas comenzarán a confiar más en la NLP y la IA conversacional tanto para los procesos internos como los orientados al cliente.
- La escasez de personal generará menos impacto negativo a medida que las tecnologías automatizadas sean capaces de realizar más tareas de los empleados.
- Las empresas utilizarán más soluciones de desarrollo de aplicaciones de código bajo para crear software que se adapte mejor a sus necesidades.
Posiblemente más que cualquier otra tecnología reciente, la automatización inteligente tiene la capacidad de cambiar completamente la forma en que operan las empresas. La IA promete un mundo de mayor eficiencia empresarial, donde cada acción se agilice y cada decisión se base en un análisis correcto de los datos. Pero dar el salto a la automatización verdaderamente cognitiva exige las herramientas y el apoyo adecuados. Automation Engine de ServiceNow es la respuesta.
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