¿Qué es la automatización inteligente?

La automatización inteligente puede revolucionar las operaciones empresariales, ya que combina tecnologías de automatización e IA para incrementar la eficiencia, ahorrar costos y mejorar la precisión. Los datos muestran que casi la mitad de las empresas utilizan la automatización de alguna manera para reducir los errores y acelerar el trabajo manual. La automatización inteligente lleva esta tendencia al siguiente nivel. Es esencial que las empresas entiendan su definición y las diversas aplicaciones a medida que gana importancia para las compañías de todo el mundo.

¿Qué es la automatización inteligente (AI)?

A veces denominada automatización inteligente de procesos, la automatización inteligente combina la inteligencia artificial (IA) y la automatización para mejorar y optimizar los procesos de negocio. La automatización inteligente utiliza una combinación de técnicas, como la automatización robótica de procesos (RPA), el machine learning (ML) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), para automatizar tareas repetitivas y, en el proceso, extraer insights de los datos.

La automatización inteligente puede mejorar los procesos de negocio, ya que permite que la automatización asuma tareas como la introducción de datos, el procesamiento de documentos y respuestas de atención al cliente cada vez más complejas. Por ejemplo, una organización puede utilizar el procesamiento de lenguaje natural basado en inteligencia artificial y otros algoritmos de machine learning para automatizar las interacciones de la atención al cliente y resolver rápidamente las consultas sin intervención humana. Asimismo, una compañía de seguros puede utilizar la automatización inteligente para enviar documentos a través de un proceso de presentación de reclamaciones sin que los empleados deban supervisarlo. Automatizaciones como éstas y muchas otras se pueden aplicar en una amplia gama de sectores, como finanzas, salud, manufactura y retail. Si bien la automatización inteligente puede ofrecer beneficios significativos, requiere que la planificación y la ejecución se realicen con suma cautela para garantizar el éxito.

¿Qué es la automatización inteligente (AI)?

• Inteligencia artificial/Machine learning
• Plataforma de integración
• Automatización robótica de procesos

La automatización inteligente fomenta la satisfacción de los clientes, reduce los costos y mejora los procesos empresariales

Conclusiones clave

• La automatización inteligente supone la aplicación del machine learning avanzado y la inteligencia artificial para automatizar tareas manuales repetitivas.
• La automatización inteligente se aplica a operaciones orientadas al cliente, como el servicio de atención al cliente y a operaciones internas, como la administración de órdenes de compra.
• Las principales ventajas de la AI son la velocidad, el ahorro de costos y la eliminación de errores de las tareas repetitivas. La AI también puede identificar tendencias y sugerir mejoras con el paso del tiempo.
• La automatización inteligente presenta un reto de carácter técnico, ya que implica la integración de sistemas y el entrenamiento de algoritmos de machine learning. El otro es humano, y pasa por comunicar con eficacia los cambios organizacionales en los métodos de trabajo de los empleados.
• La implementación de IA requiere una combinación de tecnologías, desde plataformas de proceso de negocio e integración, hasta bots conversacionales de IA y sensores del Internet de las cosas.

Automatización inteligente explicada

La automatización inteligente es una evolución de la automatización de los procesos de negocio. Es posible gracias a la reciente disponibilidad de herramientas de IA basadas en la nube, como el machine learning, el reconocimiento de voz, el procesamiento de lenguaje natural y la visión informática. Esto permite a las empresas automatizar tareas que antes se contemplaban como demasiado complejas.

Estas pueden incluir la gestión de una interacción de servicio al cliente mediante un chatbot que puede comprender la intención y ofrecer respuestas mediante un generador de lenguaje natural, o guiar con éxito un documento a través de las múltiples trámites que implica una reclamación de un seguro. Ambas tareas reciben la asistencia de un modelo de IA que está entrenado con enormes cantidades de datos para tomar decisiones y formular recomendaciones. Esta combinación de automatización robótica de procesos e inteligencia artificial puede eliminar las tareas que son repetitivas pero no totalmente predecibles, de modo que se mejora el proceso y permite a los empleados centrarse más en el trabajo de alto valor y más matizado.

¿Cómo funciona la automatización inteligente?

Los sistemas de automatización inteligente están diseñados para que las empresas operen de forma más eficiente. Por ejemplo, un proceso de automatización inteligente puede ayudar a un cliente a obtener una respuesta rápida de un chatbot sin intervención humana, o a que un socio empresarial reciba una orden de compra automatizada cuando se identifican niveles bajos de inventario. Para ello, habilita un flujo de trabajo que realiza el seguimiento de los datos empresariales en tiempo real y, a continuación, utiliza la inteligencia artificial para tomar decisiones o recomendar los mejores pasos a seguir. Está diseñado para ayudar y reforzar la toma de decisiones humanas. Eso se logra presentando hechos organizados que mejoren todo el proceso decisorio o asumiendo tareas repetitivas que de otro modo requerirían parte del tiempo y la atención de los empleados.

Las principales herramientas implicadas en la automatización inteligente son el software de automatización de procesos empresariales, los datos operativos y los servicios de IA. Los algoritmos de IA se entrenan utilizando datos operativos para que puedan llevar a cabo diversas tareas, como proporcionar visión informática a un proceso de inventario, agregar detección de anomalías a transacciones financieras rápidas o proporcionar respuestas de bots conversacionales matizados en conversaciones con los clientes y entregarlas a un empleado en el momento adecuado.

En todos estos casos, la automatización inteligente garantiza la eficiencia y la reducción de los errores en las difíciles transacciones diarias de un negocio. Mientras tanto, los algoritmos de machine learning pueden aprender con el tiempo para detectar tendencias en los datos empresariales e incluso sugerir mejoras en determinados flujos de trabajo.

¿Por qué es importante la automatización inteligente?

La automatización inteligente es importante porque ayuda a las empresas a aumentar el nivel de eficiencia, incluso porque permite una mayor conexión con los clientes y otras partes interesadas. Con la visión, el sonido, el lenguaje y la capacidad de respuesta impulsados por la inteligencia artificial, la automatización inteligente permite que las empresas fomenten mejores relaciones con los clientes, que los empleados eviten picos de trabajo y reciban información para tomar decisiones fiables en operaciones de negocio frenéticas.

Imagina la ventaja competitiva de una automatización de la fabricación que prediga averías inminentes, realice pedidos de piezas y programe el mantenimiento, todo ello basado en los datos recopilados en el curso del negocio y que no requiera la participación de un empleado experto. O una operación de cierre financiero que comprenda el contexto de los contenidos y almacene documentos para dar debido cumplimiento a la normativa vigente. Abundan los ejemplos en sectores tan diferentes como banca, logística o retail de artículos de moda. Y se siguen obteniendo ventajas, dado que los algoritmos de machine learning que impulsan la automatización inteligente aprenden constantemente de sus conjuntos de datos, mejorando o sugiriendo optimizaciones en el diseño de los procesos a medida que transcurre el tiempo.

Automatización inteligente frente a automatización robótica de procesos (RPA)

La automatización inteligente es mucho más que la mera automatización robótica de procesos (RPA). La RPA es un tipo de automatización que utiliza robots de software para imitar acciones humanas y automatizar tareas repetitivas. La automatización inteligente, por otro lado, combina varias tecnologías, como la plataforma de integración como servicio (iPaaS), la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), para automatizar procesos complejos que requieren una toma de decisiones similar a la que llevan a cabo las personas. Además, no solo automatiza las tareas repetitivas, sino que también ayuda a los empleados a tomar mejores decisiones, brindándoles insights, recomendaciones y predicciones basadas en el análisis de grandes conjuntos de datos.

Nueve componentes de la automatización inteligente

La automatización inteligente es una combinación de tecnologías de integración, automatización de procesos, servicios de IA y RPA que funcionan de manera coordinada para ejecutar tareas repetitivas y mejorar la toma de decisiones de los empleados. La automatización inteligente puede incluir NLP, ML, automatización cognitiva, visión informática, reconocimiento inteligente de caracteres y minería de procesos.

1. Inteligencia artificial (IA): la capacidad de las máquinas, entrenadas con grandes conjuntos de datos, de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como percepción, lenguaje, aprendizaje y resolución de problemas.
2. Plataforma de integración como servicio (iPaaS): plataforma basada en la nube que permite a las organizaciones integrar diferentes aplicaciones, sistemas y orígenes de datos, y automatizar flujos de trabajo en todo su ecosistema de TI.
3. Automatización robótica de procesos (RPA): bots de software que pueden realizar tareas repetitivas, como entrada de datos, procesamiento de facturas y respuestas del servicio de atención al cliente, con alta precisión y velocidad.
4. Procesamiento de lenguaje natural (NLP): capacidad de las máquinas para comprender, interpretar y generar lenguaje humano, lo que les permite interactuar con las personas a través de chatbots, asistentes de voz y otras interfaces conversacionales.
5. Machine learning (ML): apartado de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo sin una programación expresa.
6. Automatización cognitiva: combinación de tecnologías de IA y RPA para automatizar complejos procesos de toma de decisiones que requieren habilidades cognitivas, como el reconocimiento de patrones y el razonamiento.
7. Visión informática: capacidad de las máquinas para interpretar y analizar datos visuales del mundo real, lo que les permite realizar tareas como el reconocimiento de objetos, el análisis de imágenes y videos y la navegación autónoma.
8. Reconocimiento inteligente de caracteres (ICR): capacidad de las máquinas de reconocer e interpretar texto escrito a mano o impreso, lo que les permite automatizar tareas, como la introducción de datos y el procesamiento de documentos.
9. Minería de procesos: el uso de técnicas de IA y minería de datos para analizar y optimizar los procesos de negocio, lo que permite a las organizaciones identificar ineficiencias y mejorar el rendimiento operativo.

Ventajas de la automatización inteligente

Gracias a la automatización inteligente, las organizaciones pueden aumentar la productividad y la eficiencia, mejorar la experiencia del cliente, reducir costos y tomar decisiones más oportunas rápidamente. El objetivo no pasa por reemplazar a los colaboradores, sino para que dispongan de más tiempo con el fin de dedicarse a actividades estratégicas y matizadas que ayudan a hacer crecer el negocio.

1. Mejora de la satisfacción del cliente: ofrece respuestas de atención al cliente más rápidas y precisas utilizando la generación de lenguaje natural y liberando a los empleados para que puedan dedicar más tiempo a las respuestas más difíciles.
2. Reducción de costos: reduce el tiempo necesario para tareas comunes, eliminando la necesidad de pagar a empleados calificados por trabajos rutinarios y automatizando tareas que puedan incluir el rastreo de grandes cantidades de datos y documentos.
3. Mejora de la toma de decisiones: proporciona información en tiempo real y análisis de datos, lo cual redunda en una mejora de la toma de decisiones sobre la marcha y estrategias empresariales más informadas.
4. Mayor agilidad: ayuda a las empresas a realizar el seguimiento y adaptarse rápidamente a las cambiantes condiciones del mercado y las necesidades de los clientes, brindándoles una ventaja competitiva.

Desafíos de la automatización inteligente

La automatización inteligente presenta multitud de desafíos debido a la complejidad de la tecnología y su constante evolución, y al hecho de que el uso de la inteligencia artificial como herramienta de software empresarial diaria sigue siendo incipiente. Cuando se trata de implementar la automatización inteligente, piensa en los desafíos en dos principales bloques: desafíos técnicos y organizativos.

Entre los desafíos técnicos se incluyen:

• Complejidad de la integración: la automatización inteligente suele requerir la integración con los sistemas y procesos existentes, que pueden ser complejos y consumir mucho tiempo. Para ello, es posible que se necesite integrar soluciones de IA con sistemas heredados, gestionar múltiples proveedores y garantizar que flujos de datos se lleven cabo de manera eficiente en los distintos sistemas.
• Problemas de calidad de los datos: la automatización inteligente depende en gran medida de datos de alta calidad, de modo que las organizaciones pueden enfrentar problemas derivados de silos de datos, información incompleta o inexacta, o cuestiones de seguridad. Si la calidad de los datos es mala, disfrutar del pleno potencial de las soluciones de IA puede resultar complicado.
• Retos de gobernanza y cumplimiento: las organizaciones deben garantizar que las soluciones de IA cumplan los requisitos normativos y las políticas y los procedimientos internos.
• Integración con sistemas heredados: muchas organizaciones cuentan con sistemas heredados que no están diseñados para funcionar con tecnologías modernas de automatización inteligente, lo que dificulta la integración y puede requerir costosos conocimientos técnicos y tareas de desarrollo personalizadas.
• Problemas de seguridad: las soluciones de IA pueden introducir nuevos riesgos de seguridad, especialmente cuando se trata de manejar datos confidenciales o interactuar con otros sistemas. Las organizaciones deben garantizar que estos sistemas sean seguros y cumplan los protocolos y los estándares de seguridad pertinentes.

Entre los retos organizativos se incluyen:

• Falta de liderazgo y respaldo de la dirección: los directivos deben proporcionar la visión, los recursos y el liderazgo necesarios para garantizar que las iniciativas de automatización inteligente tengan éxito.
• Comprensión limitada del potencial de la IA: es posible que muchas organizaciones no comprendan plenamente las capacidades y el potencial de la IA, lo que conduce a la pérdida de oportunidades o a crearse expectativas poco realistas. Los líderes deben formarse para aprovechar todo el potencial de estas tecnologías.
• Escasez de talento: puede producirse una escasez de profesionales calificados capaces de diseñar, implementar y mantener la IA, lo que reduce la escalabilidad de estas iniciativas.
• Gestión del cambio: la IA puede producir cambios significativos en los procesos y las responsabilidades de los empleados, lo cual puede complicar la adaptación de los profesionales si no se dispone de un proceso de comunicación y soporte adecuado. Las organizaciones deben asegurarse de que los empleados entiendan las ventajas de la IA y estén preparados para adoptar cambios.
• Incertidumbre en cuanto a la rentabilidad de la inversión: medir el ROI de las iniciativas de automatización inteligente puede convertirse en todo un desafío, especialmente cuando se trata de ventajas "blandas", como el aumento de la productividad o la mejora de la experiencia del cliente. Las organizaciones deben establecer métricas y objetivos claros para las iniciativas de evaluación de impacto y evaluar e informar periódicamente sobre su éxito.

Casos de uso de la automatización inteligente

La automatización inteligente tiene múltiples aplicaciones en los distintos sectores, como salud, finanzas, retail, manufactura, logística y transporte. Por ejemplo:

1. Los chatbots basados en IA se pueden utilizar para consultas de atención al cliente y preguntas de asistencia técnica, lo que puede ofrecer soluciones eficientes y una experiencia uniforme. Este tipo de chatbot "... nos permite ofrecer rápidamente soluciones para canales emergentes al tiempo que garantiza que nuestros clientes disfruten de una experiencia uniforme, independientemente de cómo interactúen con nosotros", señala Michael Menendez, vicepresidente de TI de Exelon Corporation.
2. Algoritmos de ML combinados con sensores del Internet de las cosas (IoT) para realizar tareas de mantenimiento predictivo en plantas de fabricación.
3. Bots digitales que automatizan tareas repetitivas, como la introducción de datos, el procesamiento de pedidos o la generación de facturas, para que los procesos sean más eficientes y, al mismo tiempo, entreguen comentarios en tiempo real sobre el negocio.
4. Visión informática que puede fortalecer el seguimiento de actividades, como el nivel de inventario, el trabajo en curso y los movimientos de vehículos, de los procesos de fabricación y transporte.

Tecnologías de automatización inteligentes

La automatización inteligente se consigue combinando un conjunto de tecnologías para realizar una tarea compleja. Estas tecnologías, que se basan en una plataforma de automatización de procesos, incluyen:

1. Automatización robótica de procesos (RPA): bots de software que realizan tareas sencillas y repetitivas con gran precisión y rapidez, como la introducción de datos o la gestión de documentos.
2. Bots de machine learning: programas de software que se integran con sistemas de negocio para simplificar las tareas repetitivas basándose en reglas de negocio específicas.
3. Sistemas del Internet de las cosas (IoT): dispositivos, sensores y software que conectan y comunican a través del IoT mediante una aplicación de gestión centralizada.
4. Chatbots: bots conversacionales basados en inteligencia artificial que utilizan el procesamiento del lenguaje natural para captar la intención de un texto o una comunicación de voz y tomar las medidas adecuadas, incluida la respuesta con texto conversacional o voz.
5. Aplicaciones de mensajes de texto: la mensajería es el front-end elegido para muchas interacciones de atención al cliente o procesos de notificación de negocio gestionados mediante automatización inteligente.
6. Servicios de integración: estos conectan aplicaciones y orígenes de datos, lo cual resulta vital para automatizar y gestionar procesos de negocio utilizando IA.
7. Infraestructura de TI: la infraestructura de TI compone el back-end de cualquier proceso de automatización inteligente proporcionando el poder de procesamiento, la gestión de la información, la integración de datos y el software de automatización.

Tecnologías de automatización inteligentes

1. Plataforma de RPA
2. Machine learning/IA
3. Internet de las cosas
4. Chatbots/Procesamiento de lenguaje natural
5. Mensajes de texto
6. Servicios de integración
7. Servicios de infraestructura

Cómo implementar la automatización inteligente

La automatización inteligente comienza con la automatización de procesos y, a continuación, incorpora herramientas basadas en inteligencia artificial para ampliar el alcance de las automatizaciones en toda la empresa. En el camino, las personas necesitarán tiempo y orientación sobre cómo ajustar sus jornadas de trabajo para adaptarse a los nuevos procesos basados en IA. Así es el camino hacia el éxito: primero, visualiza tu objetivo final. Pregúntate: ¿cómo debería ser un proceso para que puedas eliminar cuellos de botella de rendimiento y usar la IA para realizar tareas específicas de gran volumen?

Una vez visualizado tu objetivo, aprende o documéntate en profundidad sobre el tipo de infraestructura tecnológica que te permitirá diseñar y realizar el seguimiento de estos procesos y te brinda algoritmos que puedas adaptar a tus necesidades específicas. Una vez hecho esto, podrás elaborar una estrategia y crear alianzas. Tendrás que conseguir expertos internos para examinar los aspectos más sutiles de las interacciones empresariales de cara a maximizar la precisión y el valor de tu automatización inteligente. Recuerda, el sistema de IA, en algunos casos, reemplazará los procesos humanos de toma de decisiones y comunicación con los clientes. En consecuencia, es de vital importancia que entiendas de manera exhaustiva todo el proceso. Ahora, asegúrate de que el equipo de TI de tu back-office y tus socios de nube estén listos para escalar verticalmente y evolucionar a tu ritmo.

Lo siguiente es la gestión del cambio. Tendrás que preparar a tu empleados. Toda implementación de IA exigirá que redefinas tu estructura organizativa y adaptes tu cultura. A medida que aumenta la automatización, se gestionarán algunas tareas manuales y la comunicación con el cliente, y se liberará tiempo de los empleados para que puedan centrarse en tareas de mayor valor y en relaciones comerciales.

Finalmente, es hora de ejecutar y repetir. Una de las ventajas de la automatización inteligente es que los algoritmos de machine learning mejoran constantemente. Asegúrate de tener una forma de identificar e implementar potenciales mejoras. Es igualmente importante supervisar los comentarios de los usuarios y estar preparado para realizar cambios. Para aprovechar al máximo cualquier automatización inteligente, es necesario contar con un proceso de comentarios y revisión constante.

El futuro de la automatización inteligente

El futuro de la automatización inteligente estará estrechamente ligado al futuro de la inteligencia artificial, que sigue mejorando en capacidades. A medida que lo haga, las expectativas de los clientes para obtener resultados más rápidos a menores costos no dejarán de aumentar.

El impulso entre las empresas líderes ya es fuerte. Muchos están implementando la automatización inteligente con éxito; otros están experimentando y perfeccionando sus estrategias y preparando sus organizaciones. Al igual que cualquier programa impulsado por IA, la automatización inteligente es una inversión a futuro, y algunas empresas darán pasos en falso. Sin embargo, como con todas las tendencias tecnológicas muy demandas, debes buscar proveedores en la nube que comiencen a ofrecer sistemas listos para usar para la automatización inteligente basada en sus plataformas de integración de software y en sus ofertas de automatización de procesos de negocio.

Mejora los procesos y la toma de decisiones con automatización inteligente

Como parte de la creciente sofisticación y aplicaciones prácticas de las tecnologías de IA, la automatización inteligente promete convertirse en una poderosa ventaja competitiva. Ha llegado el momento de comenzar. Cuando lo hagas, es aconsejable que cuentes con un socio con un historial probado en integración empresarial y automatización de procesos de negocio. Oracle ha estado ayudando a las empresas a automatizar los procesos de trabajo durante décadas y ha incorporado esa experiencia a los servicios de Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Encontrarás servicios de integración de OCI que conectan aplicaciones y orígenes de datos para que puedas automatizar procesos y centralizar la gestión. Este servicio permite a los flujos de trabajo basados en eventos automatizar y acelerar las aprobaciones. OCI también ofrece servicios de IA en la nube entrenados para cargas de trabajo específicas, como el procesamiento de lenguaje natural, la detección de anomalías y la visión informática, que las empresas pueden aplicar según proceda.

Preguntas frecuentes sobre la automatización inteligente

¿Qué se entiende por "automatización inteligente"?

La automatización inteligente es como se conoce a una práctica empresarial que utiliza una combinación de técnicas, como la automatización robótica de procesos (RPA), el machine learning (ML) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), para automatizar tareas repetitivas, extraer insights de los datos y facilitar la toma de decisiones basada en datos.

¿Qué ejemplos existen de automatización inteligente?

La automatización inteligente puede impulsar un chatbot de atención al cliente que entienda la intención de las preguntas en texto o voz y ofrezca diversas opciones. Otro ejemplo podría ser un proceso de envío o fabricación que utilice la visión informática para identificar con precisión los objetos y ayude a los trabajadores a tomar decisiones rápidas sobre la marcha.

¿Es la automatización robótica de procesos (RPA) una forma de automatización inteligente?

No. Aunque ambos se utilizan para automatizar tareas, puedes ver la automatización inteligente como una versión más avanzada de la automatización robótica de procesos. Cuando la automatización robótica de procesos utiliza bots digitales para hacer tareas sencillas y repetitivas, la automatización inteligente puede realizar otras acciones humanas más sutiles y proporcionar respuestas en lenguaje natural según proceda.

¿Qué sectores utilizan la automatización inteligente?

La automatización inteligente se utiliza en casi todos los sectores, como seguros, inversión, salud, logística e industrial. La aplicación de la automatización inteligente está extendiéndose al mismo ritmo que las crecientes capacidades de la inteligencia artificial.