La automatización con IA utiliza tecnologías de inteligencia artificial para automatizar tareas y procesos complejos. Al aprovechar estas tecnologías, las tareas que requieren inteligencia humana se pueden realizar de manera más precisa y consistente.
El concepto de automatización ha transformado fundamentalmente el panorama de las operaciones empresariales. Históricamente, el rol de la automatización en los negocios se limitaba al ámbito de la fabricación, pero los avances en las tecnologías digitales han permitido que se expanda más allá de las líneas de ensamblaje, abarcando todos los sectores, optimizando procesos y reduciendo errores humanos en el camino.
Más recientemente, la aparición y proliferación de una inteligencia artificial eficaz han marcado una nueva era en esta evolución. La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos, aprender continuamente de los resultados y tomar decisiones fundamentadas está abriendo oportunidades sin precedentes para que las empresas optimicen sus operaciones, impulsen la eficiencia a gran escala e innoven en productos y servicios adaptados a las necesidades del cliente.
Con competencias revolucionarias demostradas por la IA moderna y las soluciones de automatización, prácticamente se llegó a la conclusión de que estas dos tecnologías se combinarían para mejorar aún más las funciones empresariales. Al combinar las tecnologías de automatización tradicionales con la IA, las organizaciones no solo automatizan tareas rutinarias, sino que también desarrollan su competencia para participar en actividades empresariales estratégicas más complejas.
Aunque los términos IA y automatización a menudo se usan indistintamente, representan tecnologías distintas (pero complementarias). Comprender las diferencias entre ellos es crucial para las empresas que buscan aprovechar estas herramientas para lograr una ventaja competitiva.
La automatización se refiere al uso de la tecnología para realizar tareas que de otro modo requerirían una intervención humana excesiva. Tradicionalmente, estas son acciones repetitivas y basadas en reglas que pueden programarse una vez y ejecutarse múltiples veces sin variaciones. La automatización robótica de procesos (RPA) es una forma común de automatización empresarial, que maneja tareas básicas como la entrada de datos y el procesamiento de facturas.
En comparación, la inteligencia artificial (IA) implica la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren no solo intervención humana, sino también inteligencia y competencias de resolución de problemas. La simulación de la inteligencia humana por parte de la IA se caracteriza por su capacidad para aprender a partir de datos, adaptarse a nuevas situaciones y tomar decisiones fundamentadas en sus propias conclusiones.
La automatización con IA (y su concepto relacionado de automatización inteligente) combina las ventajas inherentes en ambas disciplinas, aprovechando la velocidad y confiabilidad de la automatización con las competencias de resolución de problemas de la IA. Por ejemplo, mientras que la automatización robótica de procesos (RPA) puede automatizar el proceso de ingreso de datos en un sistema, la IA puede ir un paso más allá al analizar esos datos, hacer predicciones basadas en ellos y generar conocimientos que mejoren la toma de decisiones humanas.
Esta combinación representa una gran oportunidad para que las empresas automaticen muchos procesos complejos que requieren adaptabilidad y aprendizaje, cualidades que hasta hace poco solo se encontraban en los operadores humanos. El resultado no es solo una mayor eficiencia, sino también una mayor innovación, ya que la automatización impulsada por IA puede identificar patrones y conocimientos que los humanos podrían pasar por alto.
Al igual que la IA está experimentando una mayor adopción en todo el mundo, la automatización inteligente está preparada para producir cambios significativos en prácticamente todas las industrias, lo que permite niveles sin precedentes de productividad e innovación. A medida que esta tecnología se adentra más en varios sectores y disciplinas, redefine lo que es posible, abriendo las puertas a una nueva era de excelencia operativa.
En muchos sectores, este cambio ya ha comenzado. Considera cómo la automatización con IA está mejorando los siguientes tipos de negocio:
Agricultura
En la agricultura, la automatización de la IA facilita prácticas agrícolas más precisas. Desde drones automatizados que supervisan el estado de los cultivos hasta sistemas impulsados por IA que optimizan el riego y la gestión de plagas, la tecnología optimiza la forma en que se cultivan los alimentos. Estas tecnologías aumentan el rendimiento y reducen la necesidad de intervenciones químicas.
Automotriz
La industria automotriz se beneficia significativamente de la automatización con IA en áreas como la producción y el control de calidad. La maquinaria automatizada equipada con IA puede predecir fallas de equipos, optimizar la línea de ensamblaje y garantizar estándares de calidad estrictos. Además, la IA desempeña un papel destacado en el desarrollo y la aplicación de vehículos autónomos.
Finanzas
La automatización con IA en las finanzas implica el uso de algoritmos para analizar mercados en tiempo real para ejecutar operaciones. Además, las tecnologías se pueden ampliar para identificar mejor los patrones de fraude y manejar más consultas de servicio al cliente a través de bots de chat que pueden iniciar procesos automatizados de servicio al cliente.
Servicios de salud
En la atención médica, la automatización con IA se utiliza para analizar datos médicos, ayudar en los procesos médicos y personalizar los planes de atención al paciente. Los sistemas automatizados pueden gestionar de manera más eficaz y precisa los registros de los pacientes, mientras que las herramientas de diagnóstico impulsadas por la IA ayudan a la detección temprana de enfermedades como el cáncer, lo que mejora la eficacia de los tratamientos. En las próximas décadas, los sistemas robóticos impulsados por IA manejarán aspectos de la cirugía.
Seguros
La automatización con IA reduce la necesidad de calcular las tasas manualmente. Los algoritmos de IA también pueden analizar rápidamente los datos para detectar fraudes, evaluar daños y acelerar las reclamaciones, lo que mejora significativamente la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
Ciencias de la vida
En ciencias de la vida, la automatización con IA acelera el descubrimiento de fármacos y los ensayos clínicos mediante el análisis de vastos conjuntos de datos para identificar posibles candidatos a medicamentos y predecir su eficacia. Esta tecnología hace algo más que simplemente acelerar el tiempo de comercialización de nuevos tratamientos, también elimina el riesgo de errores al seguir la documentación precisa para la fabricación de productos farmacéuticos.
Fabricación
Dentro de la automatización inteligente, la fabricación puede beneficiarse de líneas de producción optimizadas, un menor tiempo de inactividad a través del mantenimiento predictivo y una gestión de inventario mejorada. Además, los sistemas de automatización con IA analizan los datos de producción para pronosticar las fallas de las máquinas antes de que ocurran, lo que minimiza las interrupciones y mantiene el flujo de producción continuo.
Marketing y publicidad
La automatización con IA en marketing y publicidad permite experiencias personalizadas del cliente mediante el análisis del comportamiento para adaptar los anuncios y los mensajes de productos. La automatización con IA también puede predecir qué anuncios tienen más probabilidades de convertirse con una precisión asombrosa, lo que maximiza el ROI en los presupuestos de publicidad.
Comercio minorista
En el sector minorista, la automatización con IA personaliza las experiencias de compra y optimiza la logística de la cadena de suministro. Desde motores de recomendación impulsados por IA hasta sistemas automatizados de gestión de inventario, estas tecnologías ayudan a los minoristas a garantizar que tengan el suministro adecuado a mano para satisfacer las demandas de los consumidores de manera más eficaz y eficiente.
Transporte
La automatización con IA mejora la planificación y la gestión de flotas en la industria del transporte. Los sistemas de enrutamiento automatizados optimizan las rutas y los horarios de entrega, lo que reduce el consumo de combustible y mejora los tiempos de entrega.
La automatización con IA combina varias tecnologías para crear sistemas que automatizan las tareas a medida que aprenden simultáneamente a hacer que los procesos sean más eficientes. Cada elemento desempeña un rol esencial en estos procesos, desde el procesamiento de datos hasta la toma de decisiones y más allá.
Los elementos clave que componen la automatización inteligente 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. Estos algoritmos se adaptan con el tiempo, lo que mejora su precisión y eficiencia a medida que procesan más información. Son fundamentales en todas las industrias, ya que realizan tareas que van desde la predicción del comportamiento del cliente hasta la detección de fraude.
Gestión de procesos de negocio/orquestación inteligente de procesos
La gestión de procesos de negocio (BPM) y la orquestación inteligente procesos se extienden 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, integrando varias tareas automatizadas en operaciones coherentes y optimizadas que se alinean con los objetivos y las estrategias de la organización.
Automatización de procesos robóticos
Como se mencionó anteriormente, la RPA se utiliza para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas que antes requerían intervención humana. Mediante el manejo de tareas rutinarias, la RPA libera a la IA (y a los seres humanos) para centrarse en acciones más complejas y exigentes.
Visión por computadora
La tecnología de visión por computadora permite a las máquinas interpretar y tomar decisiones basadas en datos visuales. Mediante el uso de técnicas de reconocimiento de imágenes y detección de objetos, la visión por computadora se aplica en varias situaciones, como el control de calidad en la fabricación, donde puede identificar defectos en los productos de manera más rápida y confiable que los ojos humanos.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a las máquinas comprender y generar lenguaje humano, lo que hace posible que los bots de chat y los asistentes virtuales interactúen con los usuarios de una manera natural y conversacional. El NLP ayuda a automatizar las tareas de servicio al cliente, analizar la opinión en las publicaciones de redes sociales y extraer información útil de grandes volúmenes de datos de texto no estructurados.
Análisis avanzado
El análisis avanzado implica la aplicación de técnicas y herramientas analíticas sofisticadas para procesar y sintetizar conjuntos de datos complejos, yendo más allá del análisis de datos tradicional. La disciplina utiliza diferentes técnicas, incluidos el análisis predictivo, el análisis prescriptivo, el análisis descriptivo y el análisis de diagnóstico. Al igual que el aprendizaje automático, el análisis avanzado evoluciona con más información.
A medida que la automatización con IA se convierte en una fuerza transformadora en todas las industrias, trae consigo naturalmente una serie de desafíos que las organizaciones deben abordar. Estos desafíos se derivan de la compleja interacción de factores tecnológicos, factores humanos y entornos regulatorios. Abordarlos de manera eficaz es crucial para que las organizaciones maximicen los beneficios de la automatización con IA.
Uno de los desafíos primarios de la automatización con IA es garantizar la privacidad de los datos. A medida que los sistemas se vuelven más inteligentes y más interconectados, requieren un mayor acceso a datos más confidenciales. Desafortunadamente, este acceso aumenta el riesgo de filtraciones de datos y acceso no autorizado. Las organizaciones pueden mitigar estos riesgos implementando medidas integrales de ciberseguridad, como el cifrado de datos, auditorías de seguridad periódicas y modelos de seguridad de confianza cero, entre otros. Educar a los empleados sobre el phishing y otras amenazas cibernéticas puede ayudar a reforzar el marco de trabajo de ciberseguridad de la organización.
La automatización con IA puede provocar interrupciones en el mercado laboral, ya que ciertos trabajos se transforman o se vuelven obsoletos. Para abordar esto, las organizaciones pueden invertir en programas de reciclaje y mejora de las habilidades para ayudar a los empleados a adoptar nuevos roles que respalden y complementen las tecnologías de IA. Al mismo tiempo, fomentar una cultura que valore el aprendizaje y la adaptación continuos puede facilitar la transición y reducir la resistencia de los empleados.
La transparencia de los procesos de toma de decisiones de IA es una preocupación primordial. Hay un concepto en sistemas de IA complejos conocido como “caja negra”, que indica una falta de claridad sobre cómo se toman las decisiones de IA. Para combatir esto, las organizaciones pueden adoptar principios de uso ético de la IA, que incluyen el diseño de sistemas que sean explicables y auditables. Involucrar a los interesados en las discusiones sobre el uso ético de la IA y garantizar que los sistemas de IA estén diseñados para ser lo más transparentes posible ayudará a generar confianza y responsabilidad.
La integración de la automatización con IA en los sistemas existentes plantea desafíos técnicos y operativos significativos. Los sistemas existentes suelen ser complejos y requieren una planificación y ejecución cuidadosas para garantizar la compatibilidad adecuada con las soluciones de automatización inteligentes. Las organizaciones pueden superar estos obstáculos mediante el empleo de enfoques de integración modulares, en los que los sistemas de IA se implementan gradualmente en etapas. La asociación con proveedores de servicios de TI experimentados también puede proporcionar la experiencia necesaria para garantizar una integración fluida.
La IA es un avance relativamente nuevo, y los organismos reguladores se apresuran a ponerse al día. Las organizaciones deben mantenerse informadas sobre las nuevas regulaciones para que puedan garantizar el cumplimiento y evitar sanciones legales. Implementar un sistema de gestión del cumplimiento que sea ágil y adaptable a los cambios en el panorama legal es fundamental. La formación y actualización periódica de los equipos legales y de cumplimiento también puede garantizar que la organización se mantenga a la vanguardia frente a la evolución de las leyes.
Dejando de lado los desafíos, el potencial transformador de la automatización con IA ofrece una gran oportunidad a las empresas que pueden implementarla con éxito. Implementada con éxito, la automatización inteligente puede llevar a lo siguiente:
La automatización con IA aumenta significativamente la productividad mediante la automatización de una serie de tareas, desde las simples y repetitivas hasta las más involucradas y complejas. Este cambio acelera los flujos de trabajo y ayuda a optimizar el uso de los recursos humanos, ya que los empleados pueden redirigir sus esfuerzos para contribuir de maneras más significativas.
Los sistemas de automatización impulsados por IA permiten a las empresas proporcionar experiencias personalizadas del cliente a través de comunicaciones, recomendaciones y soporte específicos. Los bots de chat con tecnología de IA pueden ofrecer un servicio al cliente instantáneo durante todo el día, abordando consultas y resolviendo problemas mucho más rápido que los métodos tradicionales. Además, la automatización con IA mejora el tiempo medio de resolución (MTTR) en el soporte de atención al cliente y acelera el tiempo de comercialización de productos de alta calidad.
La automatización con IA promueve una toma de decisiones rápida mediante el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos mucho más rápido de lo que es humanamente posible. Con el análisis avanzado y el aprendizaje automático, la IA puede identificar tendencias, pronosticar resultados y sugerir conocimientos procesables, lo que acelera el proceso de toma de decisiones y mejora la agilidad empresarial.
Al automatizar las tareas rutinarias, la automatización con IA minimiza los gastos innecesarios y mejora la asignación de recursos. Esto se traduce en ahorros significativos, especialmente en industrias que dependen en gran medida de la mano de obra.
Los sistemas de IA reducen el error humano al realizar de manera consistente las tareas según los estándares exactos establecidos durante su programación. Esta precisión mejorada es especialmente beneficiosa en áreas como el procesamiento de datos, donde la exactitud es crucial. Una mayor precisión conduce a un mejor control de calidad, menos retrabajos y un cumplimiento más eficiente de los estándares y regulaciones de la industria.
Dado que los sistemas de IA son capaces de manejar volúmenes crecientes de trabajo con una calidad constante, las empresas pueden escalar sus operaciones sin un aumento proporcional en los costos laborales u otros recursos. Esta escalabilidad es crucial para las empresas que buscan expandir su presencia en el mercado o ajustarse a las demandas estacionales sin comprometer la calidad del servicio ni la eficiencia operativa.
Los procesos detrás de la automatización con IA implican siete pasos clave, cada uno de los cuales es fundamental para el desarrollo y la ejecución de soluciones impulsadas por la IA. A continuación, se muestra un desglose de cada paso involucrado en la automatización con IA:
1. Recopilación de datos
La primera tarea involucrada en la automatización con IA es recopilar datos relevantes de varias fuentes. Este proceso podría incluir bases de datos, sensores, redes sociales, foros de clientes o cualquier interacción digital que proporcione conocimientos valiosos. Cuantos más datos se incluyan, más eficaz será probablemente la formación posterior.
2. Preparación de datos
Los datos recopilados deben prepararse de manera que el modelo de IA pueda utilizarse para la formación y el análisis. La preparación implica limpiar los datos mediante la eliminación de valores atípicos e inconsistencias, junto con el formato de TI para garantizar la compatibilidad con las herramientas de IA.
3. Formación de modelos
Con los datos preparados, es hora de entrenar el modelo mediante algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos aprenden de los datos limpios y anotados para reconocer patrones, relaciones y posibles anomalías. Las tecnologías como el NLP y el aprendizaje profundo son fundamentales en esta fase, ya que ayudan en el análisis de texto y garantizan que el modelo pueda aplicar patrones aprendidos al análisis de datos futuro.
4. Procesamiento de datos
El modelo entrenado ahora se puede aplicar a nuevos conjuntos de datos para realizar tareas como análisis de redes sociales (social listening), análisis de comentarios de clientes o detección de 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 comprensión y refina sus predicciones y operaciones en función de la información más reciente.
6. Implementación
Una vez que el modelo está entrenado y probado, está listo para implementarse en el entorno empresarial real. La implementación implica integrar el modelo de IA en sistemas y automatizaciones existentes, donde puede comenzar a automatizar los procesos de negocio.
7. Monitoreo y mantenimiento continuos
El último paso en el proceso de automatización de la IA es la supervisión y el mantenimiento continuos. Comprobar regularmente el rendimiento del sistema y hacer los ajustes necesarios ayuda a garantizar que siga funcionando de manera óptima.
Aunque hay muchas razones para ser optimistas con respecto a cómo la automatización con IA mejorará los puestos de trabajo en diversas industrias, la verdad es que es probable que esta tecnología innovadora interrumpa el futuro del trabajo de muchas maneras.
En los próximos años, los seres humanos se centrarán principalmente en tareas que requieran una alta dosis de creatividad e inteligencia emocional, mientras que la automatización con IA se encargará cada vez más de las responsabilidades rutinarias y repetitivas. Con muchas tareas rutinarias y repetitivas automatizadas, la mayoría de los trabajos cambiarán; algunos roles se eliminarán mientras que otros evolucionarán para incorporar mejor la automatización inteligente. Al mismo tiempo, es probable que surjan nuevos tipos de roles destinados a apoyar las soluciones de automatización y las nuevas competencias que estas representan.
Al igual que con cualquier revolución tecnológica, los trabajadores siempre seguirán siendo fundamentales para el éxito. Dicho esto, muchas fuerzas laborales actuales deberán priorizar el aprendizaje continuo si desean mantenerse relevantes en el mercado laboral del futuro.
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