Hacer inteligente la automatización de los negocios: Un marco para combinar DPA, RPA e IA
La automatización inteligente de la empresa implica un software que utiliza la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías para automatizar las tareas repetitivas. Utiliza procesos, algoritmos y aprendizaje automático para automatizar tareas que no requieren juicio o toma de decisiones humanas.
¿Por qué necesitamos estos sistemas?
Los seres humanos son defectuosos. Y tenemos un tiempo limitado incluso cuando no somos defectuosos. Por lo tanto, la automatización es importante para todas las organizaciones. Sin embargo, la automatización de las empresas puede ser complicada, costosa y requerir mucho tiempo.
Para aliviar esta complejidad, es crucial utilizar un marco que combine DPA (automatización de procesos basada en datos)RPA (Robotic Process Automation) y AI (Artificial Intelligence). Esta combinación permite a las empresas automatizar de una forma que nunca antes había sido posible.
El bombo de la automatización empresarial inteligente
La automatización inteligente de los procesos de negocio (BPA) es la próxima evolución del BPM. He aquí por qué es importante.
El BPM es una forma de automatizar los procesos, lo que permite a las personas y a las empresas ser más eficientes y eficaces a la hora de hacer las cosas. IBA lleva esto un paso más allá al aprovechar algoritmos inteligentes que pueden predecir tendencias y descubrir patrones en los datos para interpretarlos con más precisión de la que podrían los humanos por sí solos.
De este modo, las organizaciones pueden decidir con mayor facilidad qué pasos deben darse a continuación para que sus procesos se desarrollen sin problemas ni contratiempos en el camino. En otras palabras, ayuda a las empresas a ser más sabias sobre lo que hacen con cada nuevo proyecto introducido en sus sistemas.
El revuelo en torno a la la automatización inteligente de las empresas (iBPA) está en su punto álgido. Pero con tantas empresas que se suben al carro, puede ser un reto saber cómo crear una estrategia de IA exitosa para su organización. Al considerar cómo incorporar la IA a los procesos de su empresa, es vital que entienda la diferencia entre la IA y el aprendizaje automático (ML). La IA consiste en desarrollar ordenadores que puedan pensar como los humanos; el ML consiste en escribir algoritmos que puedan aprender de forma independiente.
Estos dos términos suelen utilizarse indistintamente en la prensa y en los círculos del sector, lo que a menudo confunde a las personas que tratan de entender lo que quieren decir cuando oyen a alguien referirse a la "inteligencia" o a la "inteligencia artificial". La distinción entre estas dos tecnologías le ayudará a entender mejor qué tipo de tecnología se adaptaría mejor a los retos y objetivos de su proceso empresarial.
Pero, ¿cómo combinar la IA con la RPA y la DPA? Al fin y al cabo, todas son buenas para tareas específicas como la automatización de procesos manuales o la recopilación de datos de diversas fuentes. También tienen sus puntos fuertes: La RPA destaca en la automatización de procesos y el enriquecimiento de datos; la DPA ofrece una visión inteligente de la información no estructurada; mientras que la IA proporciona una plataforma para construir aplicaciones inteligentes que pueden aprender con el tiempo tomando decisiones basadas en grandes cantidades de datos y algoritmos.
Además, las empresas que quieran aprovechar la tecnología para la mejora continua deben considerar el uso de estas tecnologías en combinación con otras:
- Las plataformas de automatización de procesos digitales le permiten modelar y simular sus procesos manuales existentes para crear una simulación inteligente de los mismos; esto le permite ver dónde se pueden hacer mejoras antes de automatizar cualquier parte del proceso.
- La RPA le permite automatizar las tareas manuales en su organización imitando la forma en que las personas ya realizan esas tareas manualmente hoy en día; esto garantiza que no se requiera ningún conjunto de habilidades adicionales por parte de los empleados que puedan hacerse cargo de la tarea automatizada una vez que se haya completado con éxito a través de la RPA.
- La IA permite realizar tareas cognitivas como la interpretación de conjuntos de datos, la predicción de resultados basados en comportamientos y resultados anteriores, o la formulación de recomendaciones basadas en lo que la plataforma sabe sobre las necesidades y preferencias de los clientes, todo lo cual, de otro modo, requeriría mucho tiempo de formación para los humanos.
Gestión dinámica de casos
La gestión dinámica de casos combina la gestión de casos y el BPM, lo que le ayuda a gestionar procesos no estructurados. Es flexible y ágil, ideal para gestionar excepciones y mantener la productividad de su empresa.
La gestión dinámica de casos existe desde principios de la década de 2000. Sin embargo, su uso se ha generalizado recientemente, ya que las empresas buscan mejorar su capacidad de análisis y adaptación rápida. La gestión dinámica de casos le ayuda a tomar las medidas adecuadas en el momento oportuno, definiendo las funciones y responsabilidades en función de los datos recogidos en tiempo real. Esto significa que cuando se produce una excepción dentro de un proceso o flujo de trabajo, se pueden realizar cambios de política sobre la marcha sin esperar a la reunión de la semana siguiente -o incluso peor- hasta que algo haya salido mal.
Modelización y simulación mediante la automatización empresarial inteligente
La modelización y la simulación pueden utilizarse para evaluar el rendimiento de un proceso o incluso para evaluar un modelo de su proceso empresarial.
Una forma inteligente de utilizar el modelado y la simulación es simular cómo funcionará su empresa en diferentes condiciones. Por ejemplo, podría simular diferentes escenarios para las llamadas de servicio al cliente o los tiempos de envío y luego ajustar en consecuencia sobre la base de lo que funciona mejor para las necesidades de su empresa.
Esta técnica funciona excepcionalmente bien cuando se combina con otras formas de automatización inteligente, como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial (IA).
El marco de automatización empresarial inteligente es una combinación de tres tecnologías clave:
- RPA (automatización de procesos robóticos)
- IA (Inteligencia Artificial)
- DPA (Análisis del proceso documental)
El uso de estas tecnologías en conjunto crea un sistema de automatización empresarial inteligente, que le permite automatizar tareas repetitivas, analizar datos y obtener información sobre sus procesos empresariales. Aproveche la tecnología de aprendizaje automático para hacer recomendaciones inteligentes basadas en los datos que ha recopilado.
Gestión inteligente de casos
El enrutamiento inteligente de casos utiliza la IA para enrutar los casos a la persona o cola adecuada en función de sus prioridades de procesamiento. Esto puede hacerse de dos maneras:
- La IA se utiliza para identificar los casos de alta prioridad que necesitan ser procesados por un operador humano lo antes posible y luego asignarlos automáticamente a los empleados menos ocupados (por ejemplo, después de comer).
- La IA se utiliza en primer lugar para dirigir todos los correos electrónicos entrantes a bandejas de entrada separadas según su nivel de prioridad (por ejemplo, Prioridad 1: Urgente; Prioridad 2: Alta; Prioridad 3: Baja) y, a continuación, asignarlos automáticamente en función de la carga de trabajo de cada empleado (por ejemplo, si ya está trabajando en cuatro tareas de alta prioridad y no le queda tiempo para nada más).
IBA para ventas y recomendaciones de productos
Las ventas y las recomendaciones de productos basadas en el análisis del comportamiento pueden proporcionar una gran manera de mejorar los ingresos de su negocio.
Supongamos que quiere ofrecer productos más personalizados que se adapten específicamente a cada cliente. En ese caso, el uso de la analítica de comportamiento puede ayudar, ya que facilita recomendaciones de productos más precisas y adaptadas a las necesidades específicas de cada cliente.
Análisis de las opiniones de los clientes y recomendaciones de actuación posteriores
Otro caso de uso es el análisis de las opiniones de los clientes y el seguimiento de las recomendaciones de buenas prácticas. Conocer la opinión de los clientes sobre tu producto o servicio puede ayudarte a mejorarlo, por lo que las empresas suelen buscar en sus datos información sobre lo que les gusta y lo que no.
Los humanos o las máquinas pueden realizar el análisis de los sentimientos de los clientes. Un humano leerá manualmente las reseñas, buscará palabras clave específicas que impliquen un sentimiento positivo o negativo, y luego asignará una puntuación basada en sus hallazgos.
Sin embargo, este método requiere mucho tiempo y sólo analiza una cantidad limitada de datos a la vez: es difícil obtener una imagen precisa del tono general a partir de muestras tan pequeñas. En cambio, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para calibrar el estilo de los textos sin requerir la intervención humana (y sin estar sesgados).
La automatización inteligente de las empresas es la clave del análisis predictivo y adaptativo
La automatización empresarial inteligente es la aplicación de tecnologías inteligentes a todo el proceso de gestión de una empresa. Ayuda a automatizar las tareas repetitivas y los procesos humanos de toma de decisiones.
El análisis predictivo utiliza los datos para predecir lo que ocurrirá en el futuro. En cambio, la analítica adaptativa utiliza los datos para aprender de los errores del pasado y mejorar las decisiones futuras.
El análisis predictivo también ha demostrado su eficacia en muchos sectores, como el financiero, el minorista, el sanitario y el industrial. Empresas como Apple, Amazon y Netflix lo han utilizado para aumentar sus ventas y los índices de satisfacción de sus clientes.
La analítica adaptativa también es cada vez más común entre las empresas. Buscan nuevas formas de mejorar sus operaciones y aumentar los beneficios. Por ejemplo:
Marketing adaptativo. Mediante algoritmos que analizan las preferencias de los usuarios, las empresas pueden predecir qué producto o servicio será más atractivo para cada cliente en función de sus compras anteriores o de sus búsquedas en Internet; después, pueden enviar anuncios dirigidos en función de esta información, de modo que los clientes sientan que reciben mensajes personalizados de esas empresas en lugar de otros genéricos que no parecen suficientemente dirigidos a ellos (como cuando recibes un anuncio de algo que nunca has comprado antes).
La voz del cliente (VOC) para mejorar el CSAT
La voz del cliente (VOC) es una poderosa herramienta para mejorar la satisfacción y la fidelidad de los clientes. Puede identificar áreas de mejora, poner de relieve las oportunidades de mejora de los procesos y mejorar las puntuaciones generales de CSAT.
A la hora de optimizar la experiencia del cliente, no puede permitirse pasar por alto los datos del VOC. Si utiliza el aprendizaje automático y el análisis predictivo para analizar los datos del VOC, podrá crear una base para la mejora continua en todos los canales online u offline.
Puede utilizar esta información en tiempo real o a lo largo del tiempo para identificar tendencias en el sentimiento de los clientes; hacer ajustes para que su próxima interacción con un cliente sea más fluida; aumentar las ventas centrándose en los clientes satisfechos en lugar de en los que han expresado su insatisfacción; generar sugerencias sobre la mejor manera de anticiparse a sus necesidades.
APIs de los plugins
Si está buscando una forma de integrar las soluciones de RPA o ML/AI en su empresa, una de las primeras cosas que debe hacer es buscar las API. Muchos proveedores ofrecen APIs que pueden utilizarse para conectar sus productos y los de otros. Además, la mayoría de los proveedores ofrecen APIs que permiten la transferencia de datos entre su plataforma y otros sistemas como Box o Google Docs.
La automatización BPM es adecuada para la orquestación de procesos de extremo a extremo para escalar procesos empresariales complejos
La automatización BPM integra y coordina todos los elementos necesarios para ejecutar un proceso, incluyendo las entradas de datos, las actividades y las salidas.
La IA es la tecnología que puede impulsar la capacidad de las empresas para ofrecer experiencias más inteligentes a los clientes, mejorar los procesos empresariales e impulsar el crecimiento. Es un facilitador de la transformación digital.
Si se piensa de esta manera -que la IA es algo que se ejecuta en segundo plano y puede utilizarse para reunir una amplia gama de proyectos de transformación digital- se verá cómo la combinación de estas herramientas puede conducir no solo a mejores resultados, sino también a tiempos de entrega más rápidos, ya que reduce el tiempo de espera de las transferencias entre los equipos que trabajan en partes separadas de un proyecto (por ejemplo, un equipo de RPA que entrega el trabajo a un científico de datos).
Utilice la automatización empresarial inteligente para mejorar sus procesos de forma inteligente
La automatización empresarial inteligente puede utilizarse para mejorar los procesos de diversas maneras. Por un lado, se puede utilizar para automatizar tareas, liberando así recursos y permitiéndonos centrar nuestras energías en otra cosa. También mejora la calidad de los datos que recibimos de fuentes externas, ya que nos permite saber qué datos son fiables y cuáles no.
Por último, el aspecto del aprendizaje automático permite la automatización inteligente, en la que los procesos empresariales son lo suficientemente "inteligentes" como para saber cuál es la mejor manera de realizar sus tareas sin intervención o supervisión humana.
Para aumentar el éxito en el mundo digital actual, las organizaciones necesitan automatizar sus procesos empresariales y utilizar la inteligencia para impulsar los resultados.
