¿Qué es la hiperautomatización?
¿Qué es la hiperautomatización? Casos de uso y ventajas
Probablemente haya oído las palabras "hiperautomatización" e "hiperproductividad" cada vez más frecuentes en el mercado de la automatización de flujos de trabajo, pero ¿qué significan?
Gartner situó la "Hiperautomatización" en primer lugar en su lista detendencias tecnológicas importantes para 2020 tras acuñarla en octubre de 2019. Sin embargo, otros términos de la industria también abarcan el concepto de hiperautomatización. Por ejemplo, Forrester se refiere a ella como "automatización de procesos digitales", mientras que IDC y otros utilizan "automatización de procesos inteligentes." Pascal Bornet, autor de Intelligent Automation, establece la conexión entre automatización inteligente e hiperautomatización, afirmando que "la AI, también llamada hiperautomatización, es un concepto que aprovecha una nueva generación de automatización basada en software. Combina métodos y tecnologías para ejecutar procesos empresariales automáticamente en nombre de los trabajadores del conocimiento. Esta automatización se consigue imitando las capacidades que los trabajadores del conocimiento utilizan en la realización de sus actividades laborales".
La hiperautomatización, un potente conjunto de tecnologías digitales, transformará las organizaciones de casi todos los sectores, independientemente del término que se utilice. En este artículo hablaremos de la hiperautomatización, sus tecnologías digitales y las ventajas que aporta.
¿Qué es la hiperautomación?
La hiperautomatización utiliza IA, ML y RPA para automatizar tareas que antes realizaban los humanos. La hiperautomatización incluye la automatización de tareas y procesos y la consecución de un alto nivel de automatización. Muchas personas suelen referirse a ella como la próxima gran fase de la transformación digital.
Tenga en cuenta que la hiperautomatización no pretende sustituir por completo a los humanos. La automatización libera a los humanos de tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en tareas de mayor valor que son importantes para la organización. Juntos, la automatización y la participación humana ayudan a las organizaciones a ofrecer experiencias superiores a los clientes, al tiempo que reducen los costes operativos y aumentan la rentabilidad.
Al utilizar una combinación de tecnologías de automatización, la hiperautomatización puede superar algunas de las limitaciones de depender de una única herramienta de automatización. Esto permite a las organizaciones ir más allá de los confines de los procesos individuales y automatizar casi cualquier tarea tediosa y escalable.
Principales conclusiones:
- La automatización requiere una cuidadosa planificación y aplicación.
- Es necesario que las organizaciones comprendan cómo encajarán las tecnologías digitales en sus flujos de trabajo nuevos y existentes.
- Introducir la automatización sin tener en cuenta el papel que desempeñará puede tener consecuencias importantes.
Los componentes clave del software de hiperautomatización
Hay varias tecnologías de automatización que comprenden la hiperautomación. Estas incluyen:
- Automatización robótica de procesos (RPA)
- Gestión de procesos empresariales (BPM)
- Inteligencia artificial (IA) y/o aprendizaje automático (AM)
- Análisis avanzados
Automatización robótica de procesos (RPA)
La primera oleada de tecnologías de automatización se basó en gran medida en la automatización robótica de procesos (RPA). La RPA implica el uso de robots para imitar tareas humanas repetitivas. Estos procesos se basan en reglas y utilizan datos estructurados para completar las acciones.
A diferencia de la inteligencia artificial, que trata de simular el intelecto humano, la RPA se centra únicamente en las acciones humanas. Con la hiperautomatización, los trabajadores digitales operan junto a los humanos para ofrecer una eficiencia inigualable.
La RPA aprovecha la tecnología, como los robots de software, para reproducir tareas humanas repetitivas. La RPA suele funcionar para tareas basadas en reglas, con entradas y salidas definidas, repetibles y frecuentes.
Una limitación de la RPA es su necesidad de datos estructurados para completar las tareas. La RPA no es capaz de entender el contexto ni de aprender. No puede acceder a fuentes de datos no estructurados, como imágenes, ni darles sentido.
Tratamiento inteligente de documentos (PID)
Por otro lado, el procesamiento inteligente de documentos (IDP) permite a las organizaciones asumir tareas más complejas. A diferencia de RPA, IDP es excelente para organizar documentos no estructurados como recibos, notas, PDF, archivos de texto e imágenes. Debido a sus capacidades avanzadas, IDP es una opción más flexible para su organización.
Software de gestión de procesos empresariales (BPM)
La automatización de procesos empresariales (BPM) es uno de los componentes más importantes de la hiperautomatización. En muchos sentidos, es la base sobre la que se construye, supervisa y mejora cualquier estrategia de automatización de éxito. La introducción de distintas herramientas digitales en los procesos empresariales, especialmente para las organizaciones que se inician en la automatización, puede suponer todo un reto.
Las organizaciones deben crear nuevos flujos de trabajo y probarlos antes de implantarlos para evitar averías. Estos contratiempos pueden tener consecuencias desastrosas para sus negocios.
La inteligencia artificial y/o el aprendizaje por máquina
La inteligencia artificial (IA) es un método para hacer que los ordenadores funcionen de forma que simulen la inteligencia humana. Las organizaciones utilizan la IA para llevar a cabo tareas específicas sin estar explícitamente programadas para ello. La IA incluye asistentes virtuales como Siri y Alexa, así como tecnología de marketing que sugiere productos basándose en comportamientos anteriores. En 2023, alrededor del 36% de las personas utilizarán Siri, de Apple, y el 25%, Alexa, de Amazon.
El aprendizaje automático (AM) es una rama de la IA que utiliza algoritmos informáticos para permitir que los sistemas mejoren automáticamente con el tiempo. Las organizaciones utilizan algoritmos supervisados y no supervisados para identificar patrones en los datos. Los algoritmos supervisados crean entradas y salidas antes de hacer predicciones por sí mismos. Los algoritmos no supervisados observan datos estructurados y desarrollan ideas a partir del reconocimiento de patrones.
La IA aumenta la eficiencia, mejora la productividad y elimina las tareas que consumen mucho tiempo.
La IA y el ML son potentes herramientas de automatización. Sin embargo, su implantación puede requerir una importante inversión de recursos y una cuidadosa planificación para garantizar su integración con otras tecnologías y procesos. Por estos motivos, lograr la hiperautomatización requiere el despliegue estratégico de la IA y el ML.
Texto a procesar
Una forma en que las organizaciones pueden aprovechar la IA para la hiperautomatización es a través de funciones de texto a proceso, o generadores de procesos de IA, modeladores, etc. En ProcessMaker, dimos a conocer nuestra función de texto a proceso en el verano de 2023. Esta funcionalidad revolucionaria permite a los usuarios diseñar procesos en cuestión de segundos sin necesidad de experiencia técnica. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) diseña y simplifica estos complejos procesos, mejorando la experiencia del cliente, la experiencia del usuario y el recorrido del cliente.
Este tipo de tecnología agiliza los proyectos a una velocidad sin precedentes, transformando la simple productividad en hiperproductividad.
Análisis avanzados
La hiperautomatización ofrece a las organizaciones potentes herramientas y capacidades analíticas, superando así las limitaciones de datos que supone depender de una única herramienta de automatización como RPA. Mientras que la RPA se limita a los datos estructurados, las tecnologías de hiperautomatización pueden manejar tanto datos estructurados como no estructurados. Esto ayuda a las organizaciones a acceder y analizar datos que tradicionalmente han sido inaccesibles para obtener importantes conocimientos a nivel organizativo.
La hiperautomación también puede convertir datos no estructurados en datos estructurados para su utilización con las tecnologías de RPA. Esta relación es una ilustración de cómo las diversas herramientas digitales trabajan juntas sin problemas para ofrecer una eficiencia sin igual.
Beneficios de la hiperautomación
La hiperautomatización ofrece muchas ventajas y un potencial ilimitado. Algunas de las principales ventajas de la hiperautomatización son:
- Flexibilidad. Dado que la hiperautomatización se basa en una multitud de tecnologías de automatización, las organizaciones pueden superar las ventajas limitadas de una única tecnología digital. Esto ayuda a las organizaciones a conseguir escala y flexibilidad en las operaciones.
- Mejora de la productividad de los empleados. Al automatizar las tareas, los empleados pueden trabajar con menos recursos y desempeñar funciones más importantes en las organizaciones.
- Integración. Con la hiperautomatización, las organizaciones pueden integrar las tecnologías digitales en todos sus procesos y sistemas heredados. Las partes interesadas tienen mejor acceso a los datos y pueden comunicarse sin problemas en toda la organización.
- Mejora del ROI. La hiperautomatización aumenta los ingresos y reduce los costes. Con potentes herramientas y capacidades analíticas, las organizaciones pueden optimizar el despliegue de sus recursos.
En general, la hiperautomatización simplifica su trabajo reduciendo el esfuerzo manual, minimizando los errores, mejorando la coherencia, proporcionando una mejor gestión de las tareas y adaptándose al crecimiento y al cambio. Al adoptar la hiperautomatización, puede centrarse en actividades de mayor valor, aumentar la productividad y lograr mejores resultados en su trabajo. Chatee con nosotros para saber más sobre BPA y qué software es el más adecuado para usted.
