La automatización inteligente combina la inteligencia artificial con la automatización de flujos de trabajo para optimizar las operaciones y ampliar la toma de decisiones inteligente.
Le explicamos en qué consiste y cómo puede beneficiar a su empresa.
Es probable que su empresa ya haya invertido tiempo y dinero en automatizar procesos de negocio que antes se realizaban de forma manual. Sin embargo, eso no es suficiente para ofrecer las mejores experiencias de cliente, los mayores ahorros de costes, un crecimiento a largo plazo ni la máxima eficiencia. ¿Qué lo consigue? La automatización inteligente.
La automatización inteligente combina la automatización robótica de procesos (RPA), la inteligencia artificial (IA), el análisis de datos y mucho más para crear un proceso integral capaz de aprender y adaptarse por sí solo. Según la encuesta de automatización más reciente de Deloitte , las organizaciones que ya han superado la fase piloto de la automatización inteligente han logrado reducir sus costes en una media del 32 %.
A continuación, le explicamos cómo dar ese salto y qué ventajas podría obtener su empresa.
Dos tercios de las empresas han implantado algún tipo de automatización de tareas , es decir, una automatización relativamente sencilla de un único proceso dentro de una misma unidad de negocio. Por ejemplo, la creación de tickets de servicio, la aprobación automática de créditos o el envío automatizado de promociones por correo electrónico.
Según Matt McLarty, Global Field CTO y VP of Digital Transformation Office en MuleSoft, las automatizaciones de tareas que utilizan hoy en día muchas empresas no son lo suficientemente reutilizables, escalables ni sostenibles para generar el valor que tanto se necesita. Esto se debe a que carecen del contexto y la sofisticación que las empresas precisan para transformar verdaderamente su negocio y ofrecer un mejor servicio a sus clientes.
Algunos ejemplos:
“Muchas soluciones de RPA se centran principalmente en registrar cómo funciona un proceso y automatizarlo”, afirmó McLarty. “Sin embargo, si surge una excepción en ese proceso, como ocurre con frecuencia, lo único que se consigue es retrasar la solución del problema interponiendo un bot entre el cliente y la persona que realmente resolverá su consulta.”
La automatización inteligente aporta contexto a sus datos para que comprenda mejor lo que está ocurriendo. Este contexto, que extrae significado de imágenes, texto y voz, detecta patrones y puede realizar recomendaciones, predicciones y tomar decisiones.
Los datos conectados en tiempo real son clave para la automatización contextual, ya sea en los procesos empresariales automatizados internamente o en la forma en que las empresas automatizan las interacciones con socios y clientes.
Aunque ya está en el punto de mira de muchas organizaciones, nos encontramos en una etapa relativamente temprana de esta automatización avanzada. El estudio de Deloitte reveló que la inteligencia artificial (IA) es la siguiente tecnología de automatización más demandada y que un 46 % de las empresas planean implementarla en los próximos tres años.
Cuando una empresa pone en marcha un número determinado de automatizaciones, los beneficios tienden a estabilizarse. Según Joe Surprenant, responsable de ventas en las prácticas de IA y Data Ops de Deloitte, esto se debe a que la empresa no puede identificar fácilmente nuevos procesos que automatizar. Para descubrir nuevas oportunidades, las empresas necesitan analizar sus datos y procesos.
“Cuando los mapas de calor y el buzón de ideas de los responsables de procesos se agotan, hace falta un enfoque híbrido que combine herramientas de descubrimiento digital y experiencia en procesos para identificar las carencias”, afirmó.
La tecnología que lo hace posible se denomina inteligencia de procesos . Se basa en los datos recopilados para analizar los pasos individuales dentro de un proceso o flujo de trabajo, y puede ayudar a una organización a identificar áreas problemáticas y mejorar la eficiencia. Aunque solo alrededor de una de cada cinco empresas encuestadas por Deloitte utiliza actualmente la inteligencia de procesos (PI), se trata de un sector en rápido crecimiento y hay bastantes empresas que desarrollan tecnologías de PI.
“La inteligencia de procesos ha abierto los ojos de muchos de nuestros clientes y les ha mostrado cosas que desconocían”, afirmó Surprenant. Por ejemplo, destacó que una gran empresa utilizó tecnología de minería de procesos para analizar su proceso de compra de materiales directos de principio a fin. Este análisis identificó etapas en el proceso de gestión de pedidos de compra con una mayor tasa de actividad manual y retrabajo. Tal hallazgo llevó al desarrollo de una solución de automatización de la gestión mediante una combinación de RPA , automatización de flujos de trabajo de gestión de procesos empresariales (BPM) y análisis de datos, lo que generó un ahorro anual de 40 millones de dólares.
Otro cliente del sector retail utilizó la inteligencia de procesos para identificar la causa raíz de una desconexión entre las funciones de ventas, pagos, entregas y devoluciones dentro de su cadena de suministro. Estos hallazgos se aprovecharon para crear una aplicación del recorrido del cliente consolidada que permitiera rastrear y resolver incidencias en todas estas funciones de forma ágil. El resultado fue una reducción del 23 % en las devoluciones de pedidos, una mitigación del riesgo de ventas de 46 millones de dólares y una mejora del 7 % en el índice de promotores neto.
La inteligencia de procesos resulta beneficiosa de tres maneras:
Implementar una automatización más sofisticada y contextual va mucho más allá de la tecnología. El éxito requiere replantearse y rediseñar los procesos desde sus cimientos, con las necesidades de los clientes como eje central.
McLarty, que trabaja estrechamente con los clientes en sus transformaciones digitales, propone estos primeros pasos:
Trace el recorrido del cliente completo, de principio a fin, cómo se interconectan todas las piezas y qué necesitan los clientes en cada etapa. La mayoría de las empresas se centran en un único elemento, ya sea el comercio, la atención al cliente o el marketing, y automatizan solo esa parte.
Los datos conectados en tiempo real son un factor clave en la automatización contextual. Las plataformas de datos de clientes de última generación integran datos de cada interacción con el cliente, desde cualquier sistema, canal o flujo de datos, en un perfil unificado. Esta visión integral permite conocer a fondo a los clientes. Por ejemplo, ayuda a comprender cómo una interacción de servicio con un cliente influye en una promoción de marketing dirigida a ese mismo cliente.
¿Su tecnología es repetible y escalable? Busque herramientas que puedan descubrir los distintos procesos que podrían automatizarse en su organización. Estas herramientas extraen los metadatos del proceso y los convierten en un flujo de trabajo automatizado.
MuleSoft es una tecnología habilitadora que conecta datos de cualquier sistema o canal.
“Para poder ofrecerle toda la información que necesita, la solución automatizada debe estar conectada con los análisis predictivos propios de la inteligencia artificial y con todas las fuentes de datos”, afirmó McLarty.
Es difícil exagerar el impacto transformador que tendrá la automatización contextual basada en IA. Según Surprenant, su alcance será equiparable al de la nube.
“Todavía no hemos llegado ahí”, afirmó. “Pero cuando las empresas superen ese umbral, diseñen sus procesos de negocio con la automatización como punto de partida y adopten de verdad una mentalidad de trabajador digital, su impacto será tan grande como el de la nube, o incluso mayor.”
La automatización inteligente con IA combina la inteligencia artificial (IA) con tecnologías de automatización como la automatización robótica de procesos (RPA) para gestionar procesos de negocio complejos de principio a fin.
La automatización básica sigue reglas predefinidas. La automatización inteligente de procesos añade capacidades cognitivas como el aprendizaje, la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural para gestionar datos no estructurados y adaptarse a ellos.
Los componentes clave de la automatización inteligente incluyen, generalmente, la automatización robótica de procesos (RPA), la inteligencia artificial (IA) y la gestión de procesos de negocio (BPM). Estos componentes trabajan de forma conjunta para automatizar procesos empresariales complejos, mejorar la eficiencia y facilitar una toma de decisiones más inteligente. La RPA se encarga de las tareas repetitivas, la IA aporta capacidades cognitivas, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, y la BPM organiza y gestiona los procesos de negocio.
Entre las ventajas de la automatización con inteligencia artificial destacan el aumento de la eficiencia, la reducción de los costes operativos, la mejora de la precisión, una mayor escalabilidad, plazos de procesamiento más rápidos y la posibilidad de que los empleados dediquen su tiempo a tareas de mayor valor.
La automatización inteligente de procesos puede aplicarse en diversas funciones, como atención al cliente, finanzas, recursos humanos, gestión de la cadena de suministro y operaciones de TI para la introducción de datos, el procesamiento de reclamaciones y mucho más.
La IA transforma los puestos de trabajo, ya que automatiza las tareas repetitivas y permite que los empleados se centren en actividades estratégicas, creativas y de atención al cliente que requieren criterio humano y empatía.
Los desafíos de la automatización inteligente con IA incluyen la integración con los sistemas heredados, la gestión del cambio dentro de la organización, la garantía de la calidad de los datos y la consideración de los aspectos éticos relacionados con la toma de decisiones de la IA.
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