En la vertiginosa era digital actual, la automatización no es solo una palabra de moda, sino una estrategia fundamental que permite a las organizaciones alcanzar la excelencia operativa e impulsar el crecimiento. Muchos líderes empresariales están explorando formas de aprovechar la automatización para obtener una ventaja competitiva, mientras que otros están contemplando su impacto en la fuerza de trabajo.
En esta guía profundizamos en el tema de la automatización inteligente, repasando temas clave, ejemplos y mejores prácticas para ayudar a los ejecutivos a comprender y aprovechar esta oportunidad.
¿Qué es la automatización inteligente?
La automatización inteligente es el uso de tecnologías como la inteligencia artificial (IA), la automatización robótica de procesos (RPA) y el aprendizaje automático para automatizar tareas mundanas y repetitivas. La automatización inteligente ayuda a agilizar procesos, reducir costes y mejorar la eficiencia de las operaciones empresariales. costes y mejorar la eficiencia de las operaciones empresariales.
Tecnologías como ChatGPT y Midjourney han transformado nuestras vidas por completo en muy poco tiempo. Pero la automatización no es una tecnología no probada que se extiende por primera vez. Por ejemplo, los robots RPA se remontan a la década de 2000, cuando las empresas los utilizaban para hacer números y rellenar hojas de cálculo de Excel con contenido. Hoy en día, la inteligencia artificial está lanzando una nueva era de la automatizaciónautomatización inteligente.
Aunque las interpretaciones de la automatización inteligente difieren enormemente entre expertos y organizaciones, se puede considerar que la AI se nutre de diferentes tecnologías como:
- Inteligencia artificial
- Aprendizaje automático
- Visión por ordenador
- Automatización de procesos robóticos
- Procesamiento inteligente de documentos (PID) y procesamiento del lenguaje natural (PLN)
La combinación de estas tecnologías crea un sofisticado sistema capaz de realizar tareas complejas sin intervención humana.
Raíces en la gestión de procesos empresariales
En gran medida, la automatización inteligente surgió del campo de la gestión de procesos empresariales, una forma estructurada y centrada en la eficiencia de gestionar las operaciones empresariales. El propio término AI fue acuñado en 2017 por la firma de análisis Forrester como parte de su investigación sobre marcos de automatización empresarial.
Se puede considerar que la AI es una forma avanzada de automatización inteligente de procesos, cuyo objetivo principal es desarrollar procesos y flujos de trabajo que mejoren la forma de trabajar con tecnología y software avanzados.
Automatización inteligente frente a hiperautomatización
La automatización inteligente se denomina a veces hiperautomatización, un término acuñado por Gartner. Según la definición de Gartner, la hiperautomatización es "un enfoque disciplinado e impulsado por la empresa que las organizaciones utilizan para identificar, examinar y automatizar rápidamente el mayor número posible de procesos empresariales y de TI."
Según Gartner, la hiperautomatización implica el uso orquestado de múltiples tecnologías, herramientas o plataformas, entre ellas: inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático, arquitectura de software basada en eventos, automatización robótica de procesos (RPA), gestión de procesos empresariales (BPM) y suites inteligentes de gestión de procesos empresariales (iBPMS), plataforma de integración como servicio (iPaaS), herramientas de bajo código/sin código, software empaquetado y otros tipos de herramientas de automatización de decisiones, procesos y tareas".
A primera vista, la hiperautomatización y automatización inteligente parecen similares. Aunque a menudo se usan indistintamente, difieren en un aspecto clave.
Hiperautomatización es una mentalidad. En amplía la gama de tecnologías más allá de los procesos específicos, como los gemelos digitales, los sensores IoT e incluso los brazos robóticos. La automatización inteligente es una de las posibilidades para cumplir la misión de la hiperautogestión.
¿La automatización inteligente forma parte de la digitalización?
La automatización inteligente es uno de los principales motores de la transformación digital, ya que tiene un gran impacto en los tres componentes del trabajo digital: las personas, los procesos y la tecnología.
A un nivel más profundo, la automatización inteligente potencia los seis factores clave del éxito que impulsan la transformación digital:
- Estrategia: lograr una ventaja competitiva aprovechando una estrategia que dé prioridad a lo digital;
- Organización: hacer posible el futuro del trabajo aumentando la mano de obra moderna;
- Cultura: democratización de los datos y la información para generar valor en todos los niveles de la organización empresarial;
- Tecnología: conectar lo mejor de la inteligencia humana y artificial para que la tecnología aumente la experiencia;
- Personas: dar a las personas un trabajo más significativo sin desperdiciar talento;
- Experiencia del cliente: racionalizar y mejorar la experiencia del cliente totalmente digitalizada.
Automatización inteligente e IA
Otra fuente común de confusión es entre IA e IA. Los algoritmos y plataformas de inteligencia artificial pueden utilizarse dentro de la automatización inteligente, pero la IA también se adapta a muchos otros casos de uso fuera de la gestión de procesos empresariales. En general, ambos términos no deben utilizarse indistintamente.
Muchas soluciones de automatización inteligente incorporan inteligencia artificial en forma de algoritmos de aprendizaje automático. Se puede pensar en el aprendizaje automático como un trabajo supervisado o no supervisado en el que las máquinas se adaptan y aprenden por sí mismas a realizar mejoras basadas en los datos disponibles.
Puede que no siempre vea el aprendizaje automático en acción, pero es útil preguntar a los proveedores dónde se está utilizando. Al igual que ocurre con la automatización inteligente en general, el ML suele aplicarse en tareas rutinarias y mundanas que los humanos no quieren hacer.
¿La automatización inteligente sustituye a los empleados?
¿Sustituirá la automatización inteligente a la mano de obra humana? En una respuesta breve: no.
No podemos predecir totalmente el futuro del trabajo, pero una cosa está clara. Aunque la automatización no sustituirá todos los empleos, afectará al 100% de ellos en la próxima década.
En general, la IA se considera una oportunidad para aumentar la inteligencia humana en la mano de obra, donde puede encargarse eficazmente de tareas mundanas y repetitivas, liberando a los trabajadores para que se ocupen de elementos más creativos de su trabajo.
Otra forma de verlo es que la automatización inteligente no sustituye al ser humano, sino que saca al robot del ser humano.
Por otra parte, hay muchos puestos de trabajo que se ven directamente afectados por la automatización. En el Informe sobre el Futuro del Empleo, el Foro Económico Mundial estima que sólo la inteligencia artificial sustituirá 85 millones de puestos de trabajo en todo el mundo de aquí a 2025. En la tabla han identificado ejemplos de empleos que ya han sido sustituidos por la automatización en Estados Unidos.
Ejemplos de empleos en peligro por el estudio sobre automatización 2007-2018. Fuente: Foro Económico Mundial
Ventajas de la automatización inteligente para las empresas
No es de extrañar que el 35% de las empresas ya estén utilizan la automatización inteligente en sus negocios. Entre los rezagados, el 35% está ocupado explorando las herramientas de IA adecuadas para sus equipos. Cuáles son las principales ventajas de la automatización inteligente para las empresas actuales?
Ahorro de costes
Al combinar la automatización con la IA, McKinsey informa de que las empresas pueden desbloquear hasta un 20% de ahorro en mano de obra. Los analistas de Accenture predicen que la IA puede impulsar un un 38% de aumento de la rentabilidad global. Cada día, las herramientas de inteligencia artificial son más accesibles, lo que hace añicos las estimaciones de ahorro de costes.
Precisión
A los errores humanos les encanta colarse en las hojas de cálculo. Una pulsación errónea puede acumular multas millonarias, como la de TransAlta de cortar y pegar de TransAlta, que le costó 24 millones de dólares. Para las tareas que requieren una receta estricta de clics y pulsaciones de teclas, los robots de software pueden realizar el trabajo con mayor precisión que los humanos.
Satisfacción del cliente
La combinación adecuada de herramientas de AI puede crear una base de clientes satisfechos y fieles. Los procesos manuales demasiado lentos son una sangría para los clientes: el 49% de los consumidores afirman abandonan una empresa tras una mala experiencia. Y eso en un periodo de un año.
Por otro lado, los chatbots siempre listos, el procesamiento más rápido y los plazos de aprobación más breves pueden hacer que la puntuación de satisfacción pase de estar por los suelos a dispararse.
Por ejemplo, solicitar un préstamo para una pequeña empresa solía ser un asunto frustrante que implicaba horas de citas, papeleo y firmas húmedas. Ahora, las IA pueden realizar comprobaciones de fraude, recopilar datos de los solicitantes y contrastar automáticamente las solicitudes con las normas empresariales internas. Los proveedores pueden tomar decisiones instantáneas directamente desde un portal de autoservicio.
Eficacia y productividad
IA significa algo más que un impulso a las cifras duras: el ahorro también inclina las cifras blandas. Un estudio de la Universidad de California revela que empleados motivados son un 31% más productivos. También cierran la friolera de un 37% más de ventas en lugar de desanimar a sus homólogos. En pocas palabras: el trabajo emocionante entusiasma a los mejores. Reduciendo lo mundano, puede mejorar el rendimiento de su equipo.
Estas son sólo algunas de las ventajas de las que disfrutan actualmente un tercio de las empresas que utilizan la AI. Veamos cómo utilizan la automatización inteligente las mejores empresas.
¿Por qué automatizar los procesos empresariales?
Los procesos son el alma de las operaciones empresariales. Cada organización se compone de miles o millones de tareas, flujos de trabajo y procesos en los que interactúan distintos equipos y recursos para crear productos o servicios y aportar valor a los clientes.
A medida que las operaciones empresariales han avanzado y madurado, la excelencia en los procesos se ha convertido en una fuente de ventaja competitiva. Muchas organizaciones han recurrido a la gestión digital de procesos y a la tecnología para mantenerse por delante de la competencia.
La digitalización no sólo ha sido una bendición, sino que ha venido acompañada de muchos retos para la mano de obra. Los empleados que trabajan con tareas repetitivas repetitivas en diferentes sistemas digitales procesos de silla giratoriamientras que el gran número de nuevas aplicaciones y herramientas utilizadas ha provocado un aumento de los procesos en la sombra. En última instancia, la digitalización es un nuevo recurso que debe documentarse, analizarse y utilizarse sistemáticamente, y ahí es donde entra en juego la automatización.
¿Cómo funciona la automatización inteligente con la automatización de procesos empresariales?
La automatización inteligente puede considerarse como la adopción de un concepto de cadena de montaje para los procesos empresariales, dividiendo las tareas en pasos repetitivos y procesos digitales. En lugar de que empleados cualificados gestionen cada paso, la automatización inteligente implica crear una plantilla habilitada digitalmente en la que algunas tareas se realizan mediante tecnología de automatización.
He aquí algunos ejemplos de cómo todos los departamentos pueden utilizar las tecnologías de AI en sus procesos empresariales.
Inteligencia Artificial
- Marketing: BuzzFeed arrasó en las redes sociales con concursos en los que reflexionaba sobre qué Crepúsculo Crepúsculo quería casarse contigo. Ahora, utilizan la IA para crear historias cortas en el acto que miran hacia tu futuro como el juego MASH de la escuela media.
- Operaciones: Un proceso de mantenimiento predictivo detecta un sensor IoT: la presión de los neumáticos de un camión de reparto es baja. AI puede programar que un técnico disponible eche un vistazo cuando el vehículo regrese a la sede central.
- Atención al cliente: Los chatbots y los agentes virtuales pueden mantener conversaciones realistas con los clientes. Los minoristas pueden ofrecer información actualizada sobre las entregas o las marcas de comercio electrónico pueden utilizarlos para dar consejos sobre los productos en las aplicaciones de chat.
Aprendizaje automático
- Ventas: Un bot de RPA importa información de un acuerdo firmado a su sistema contable.
- Marketing: Algunos sitios de compras en línea, como los de reservas de vuelos o envíos directos, utilizan el aprendizaje automático para fijar precios de forma dinámica. Los algoritmos analizan los precios de la competencia, la demanda y las ventas históricas para ajustar los precios en tiempo real.
- Contabilidad: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos transaccionales e identificar patrones inusuales que podrían indicar actividades fraudulentas como blanqueo de dinero, malversación o transacciones no autorizadas.
Procesamiento del lenguaje natural
- Marketing: La PNL puede examinar miles de reseñas de productos para evaluar los sentimientos de los clientes. Determina si tus usuarios tienen una experiencia positiva o negativa y haz los ajustes necesarios.
- Recursos Humanos: Los directivos de RRHH utilizan la PNL para ayudar a los ordenadores leer leer los datos entrantes de currículos y solicitudes. De este modo, pueden preseleccionar a los mejores candidatos.
- Fabricación: Utilice PNL para analizar materiales como informes de mantenimiento y servicio para identificar patrones y tendencias relacionados con fallos o averías de los equipos. El PLN puede extraer información clave, como descripciones de problemas o marcas de tiempo (¡incluso de textos escritos a mano!), para identificar problemas de mantenimiento comunes y predecir fallos potenciales.
Procesamiento inteligente de documentos
- Registros: Las consultas médicas utilizan procesamiento inteligente de documentos para procesar historiales de pacientes, informes de laboratorio y notas médicas. IDP puede convertir notas manuscritas en documentos digitales y extraer información relevante como medicamentos, diagnósticos y planes de tratamiento.
- Legal: La IDP es una gran ayuda para el análisis de patentes, un proceso rico en información técnica. Los sistemas de IDP utilizan algoritmos de aprendizaje automático y PNL para examinar reivindicaciones, descripciones y datos de citas con el fin de identificar posibles infracciones.
- Incorporación: Los bancos utilizan OCR y ML para extraer datos relevantes de nuevas aperturas de cuentas o solicitudes de préstamos. Extraiga datos relevantes de pasaportes, carnés de conducir o facturas de servicios públicos para pasarlos por procesos automatizados de KYC. IDP refuerza las protecciones normativas clasificando y archivando también la documentación entrante.
Éstas son sólo algunas de las formas en que puede potenciar sus procesos empresariales con la casi magia de la inteligencia artificial.
6 ejemplos más de automatización inteligente
- Sanidad: Uso de chatbots impulsados por IA para responder a las consultas de los pacientes y automatización de procesos robóticos (RPA) para automatizar las tareas administrativas.
- Comercio minorista: Utilización de sistemas de inventario automatizados para mejorar la gestión del inventario y la experiencia del cliente.
- Banca y finanzas: Detección del fraude mediante IA y flujos de trabajo automatizados para la aprobación de préstamos.
- Fabricación: Utilización de robots para automatizar las líneas de producción o el cumplimiento de pedidos.
- Logística y transporte: Utilización de sistemas basados en IA para la optimización de rutas.
- Seguros: Uso de la inteligencia de procesos para agilizar o automatizar los procesos de reclamaciones.
Un marco de 6 pasos para la automatización inteligente
A la hora de elaborar su estrategia de automatización inteligente, es importante tener en cuenta el tiempo y los recursos necesarios para una implantación eficaz.
La AI debe considerarse un viaje y no un destino, y requiere una planificación estratégica considerable. Puede aprovechar este marco de seis pasos para empezar.
- Aclare su modelo operativo de AI. Un buen punto de partida es comprender claramente la estrategia global. Empiece por describir el objetivo y los pasos necesarios para alcanzarlo.
- Aproveche el descubrimiento de procesos. Para muchas organizaciones, el primer punto de partida para la automatización es el descubrimiento de procesos, donde se identifican las principales áreas de mejora.
- Diseñar para una implantación a gran escala. Muchas organizaciones adoptan un enfoque de prueba y aprendizaje de la AI. Aunque es bueno probar nuevos conceptos, identifique casos de prueba con un impacto mensurable en los objetivos empresariales clave.
- Establezca expectativas realistas. Cualquier cambio en los procesos empresariales afectará a su plantilla y a su cultura. Invierta en comunicaciones sólidas de gestión del cambio.
- Construir un producto mínimo viable (MVP). La automatización inteligente puede requerir un esfuerzo y unos recursos considerables. Considere la posibilidad de desarrollar un producto mínimo viable para probar los resultados antes de realizar una implantación a gran escala.
- Captar y comunicar el valor. La automatización por sí sola no mejora los procesos empresariales. Identifique y mida las formas concretas en que la AI mejora sus parámetros empresariales clave. Una vez alcanzada la línea de meta, ¡es hora de volver a empezar!
Colaboración empresarial e informática en la automatización
Los líderes empresariales y los informáticos deben colaborar en la adopción de la automatización inteligente para garantizar una implantación satisfactoria y conforme a las normas.
Los profesionales de TI pueden aportar los conocimientos técnicos necesarios para ayudar a crear y mantener la infraestructura necesaria, mientras que los directivos de las empresas pueden aportar los conocimientos y la perspectiva empresariales para garantizar que las tecnologías se utilicen de la manera más eficaz y eficiente.
La colaboración también puede ayudar a identificar las mejores oportunidades de automatización y garantizar que las tecnologías se utilicen en todo su potencial.
La importancia de la cultura de los datos
La mayoría de las empresas que implantan la automatización inteligente se enfrentan a retos relacionados con la calidad de los datos, pero una cuestión tanto o más importante es el nivel de cultura de los datos.
La cultura de los datos son los comportamientos y creencias colectivos de las personas que utilizan los datos para mejorar la toma de decisiones. Se puede considerar que una organización está impulsada por los datos cuando estos están integrados en la toma de decisiones, las operaciones, la mentalidad y la identidad de una organización.
Muchas organizaciones se enfrentan a la resistencia a la cultura de datos cuando alteran los métodos de trabajo existentes o implantan nuevas herramientas, procesos o flujos de trabajo. Tener una cultura de datos sólida ayuda a una organización a adaptarse eficazmente al cambio de una forma que aprovecha las habilidades y experiencias de la plantilla.
Una buena cultura de datos mejora el nivel de alfabetización informática y capacita a los empleados para formular las preguntas adecuadas, encontrar ideas y mejorar las formas de trabajar, así como la experiencia de los empleados, erradicando la ineficacia y el trabajo desperdiciado.
Herramientas y software de automatización inteligentes
Existen muchas soluciones de software y herramientas para que las empresas adapten la automatización inteligente. Algunos ejemplos comunes son:
- Software de automatización de procesos empresariales (BPA)
- Plataforma de gestión de procesos empresariales
- Software de inteligencia de procesos
- Software de minería de procesos
- Herramientas de automatización de procesos robóticos
- Plataformas de integración como servicio, iPaas
- Tratamiento inteligente de documentos
Rara vez se utiliza un único software para todas las necesidades de automatización inteligente. En la mayoría de los casos, las organizaciones empresariales desarrollan una pila moderna de inteligencia y automatización.
Además, muchas herramientas avanzadas de BPA combinan varias tecnologías en una sola plataforma. Por ejemplo, ProcessMaker combina herramientas avanzadas de automatización de procesos empresariales, inteligencia de procesos y procesamiento inteligente de documentos en una plataforma integral basada en IA.
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