El panorama empresarial está experimentando cambios radicales en todos los sectores impulsados por la inteligencia artificial (IA) y la automatización. En este artículo destacamos las diferencias entre la IA y la automatización, desmentiremos algunos mitos y expondremos lo que los líderes empresariales deben saber para afrontar los desafíos de su integración en toda la cadena de valor.
Entonces, ¿cuál es la diferencia entre la IA y la automatización? La IA y la automatización tienen propósitos distintos. La automatización ejecuta tareas predefinidas para reducir la intervención manual y mejorar la eficiencia. Mientras que la IA, que incorpora el machine learning y algoritmos avanzados, aprende de los datos, los adapta y toma decisiones sin una programación explícita.
Piense, por ejemplo, en un sistema de atención al cliente mejorado con IA. El sistema entiende y responde consultas a través del procesamiento del lenguaje natural, ofreciendo respuestas personalizadas, mejorando la asistencia técnica y optimizando la experiencia del cliente.
Entender estas distinciones es fundamental para la integración estratégica y para maximizar las fortalezas de la IA y la automatización con el fin de lograr un crecimiento empresarial sostenible.
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IA y automatización: definiciones y distinciones
La inteligencia artificial (IA) representa una gran variedad de tecnologías que permiten a las máquinas imitar funciones cognitivas humanas. En esencia, la IA implica el desarrollo de algoritmos, modelos de machine learning y sistemas computacionales que permiten a las máquinas aprender, razonar y tomar decisiones sin una programación explícita. El objetivo general de la IA es replicar la inteligencia humana para permitir a las máquinas realizar tareas que, tradicionalmente, exigían la cognición humana, como la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de imágenes y la resolución de problemas.
Los componentes centrales de la IA son los algoritmos, el machine learning (ML) y los grandes modelos de lenguaje (LLM).
La IA implica el desarrollo de algoritmos sofisticados, modelos de ML y sistemas computacionales. Esta mágica combinación de tecnología punta permite a las máquinas aprender, razonar y tomar decisiones de forma autónoma, lo que elimina la necesidad de una programación explícita. Se trata de una réplica de la inteligencia humana que permite a la IA abordar tareas que solían exigir la cognición humana, incluido el reconocimiento de voz e imágenes y la resolución de problemas complejos.
El machine learning es fundamental para la adaptabilidad de la IA. Este hace que las máquinas aprendan de los datos, se adapten a circunstancias cambiantes y mejoren continuamente su rendimiento. A medida que crecen los conjuntos de datos, los algoritmos del ML se vuelven cada vez más hábiles en la detección de patrones, tendencias y correlaciones que pueden eludir la programación convencional. Los LLM representan otro elemento crucial de la IA. Ejemplificados por ChatGPT, los LLM destacan por su capacidad para entender y generar contenido basado en extensos datos de entrenamiento, lo que marca una nueva era de colaboración entre los humanos y la IA.
Lea el blog:Inteligencia Artificial generativa frente a grandes modelos lingüísticos (LLM): ¿Cuál es la diferencia?
Definición de automatización
En cambio, la automatización es un subconjunto específico de tecnologías centrado en la realización de tareas sin intervención humana directa. Esta implica el uso de sistemas y procesos para ejecutar actividades repetitivas y basadas en reglas. La automatización tiene como objetivo mejorar la eficiencia minimizando la necesidad de mano de obra en tareas rutinarias.
Las principales plataformas de automatización de procesos, como Appian, aprovechan la IA generativa, capacidades intuitivas de low-code y un entorno de diseño visual para agilizar el desarrollo de aplicaciones. Estas plataformas también integran la IA generativa con una sólida governance de la seguridad de los datos de primer nivel para garantizar que los procesos automatizados cumplan con los estándares y reglamentos de seguridad establecidos.
Distinguir la IA de la automatización
Todo se reduce a la toma de decisiones frente a la ejecución de tareas. La IA, impulsada por el machine learning, replica procesos cognitivos, y va adaptándose y mejorando con el tiempo. Por el contrario, la automatización ejecuta tareas predefinidas de manera eficaz sin necesidad de un aprendizaje continuo. Si bien la automatización destaca en procesos bien definidos, la IA introduce una dimensión transformadora que permite a las máquinas pensar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma, lo que supone el inicio de una nueva era de innovación.
[Descargue la guía Process Automation Guide:How to Achieve End-to-End Process Excellence.]
Los beneficios de integrar la IA y la automatización
La combinación de IA y automatización crea una sinergia que revoluciona la forma en la que operan las empresas. Este dúo dinamizador ofrece una serie de beneficios que traspasan a todos los procesos y funciones de la organización:
Mejora de la eficiencia:
- La IA actúa como una inteligencia capaz de aprender, adaptándose a circunstancias cambiantes y prediciendo tendencias futuras, mientras que la automatización garantiza la adaptación fluida de los procesos en respuesta a los conocimientos obtenidos mediante la IA. Se trata de una combinación poderosa que permite a las empresas abordar rápidamente las incertidumbres y ajustar los procesos operativos.
Resiliencia operativa:
- La IA actúa como una inteligencia capaz de aprender, adaptándose a circunstancias cambiantes y prediciendo tendencias futuras, mientras que la automatización garantiza la adaptación fluida de los procesos en respuesta a los conocimientos obtenidos mediante la IA. Se trata de una combinación poderosa que permite a las empresas abordar las incertidumbres y ajustar los procesos operativos rápidamente.
Ahorro de costes:
- A medida que la economía se enfrenta a desafíos macroeconómicos, las empresas utilizan la inteligencia artificial y la automatización para crear eficiencias operativas y mejorar su estabilidad financiera. Una encuesta realizada en 2023 a 500 profesionales especializados en servicios financieros a nivel global reveló que el 36 % redujo los costes anuales en más de un 10 % utilizando aplicaciones de IA. Casi la mitad de los encuestados (46 %) afirmaron que habían conseguido mejorar la experiencia del cliente. La adopción de la IA y la automatización seguirán acelerándose en todos los sectores a medida que las empresas que manejan grandes volúmenes de datos prioricen cada vez más el ahorro de costes.
Mejora de la toma de decisiones:
- Los análisis basados en IA permiten a los directivos obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos. Esta información va más allá de las habilidades humanas para detectar patrones, tendencias y correlaciones ocultos. Con una toma de decisiones respaldada por datos, las empresas pueden responder rápidamente a los cambios del mercado, identificar oportunidades de crecimiento y adelantarse a la competencia. La IA perfecciona la toma de decisiones humana al proporcionar fundamentos basados en datos para decisiones estratégicas.
Innovación de nueva generación:
- Como catalizador de la innovación, la integración de la IA en la automatización no consiste simplemente en optimizar los procesos de investigación, sino en impulsar una nueva era de experimentación que está contribuyendo al desarrollo de soluciones innovadoras en todos los productos y servicios. Por ejemplo, en la industria sanitaria, la automatización impulsada por la IA promete estrategias de tratamientos personalizados, pronóstico predictivo de brotes de enfermedades y una mayor precisión diagnóstica. La sinergia entre la IA, la automatización y las aplicaciones específicas de cada sector subraya el impacto transformador de estas tecnologías tanto en los procesos operativos como en la innovación.
Experiencia de cliente personalizada:
- La automatización impulsada por la IA revoluciona la relación con el cliente a través de interacciones personalizadas. Los chatbots conversacionales, dotados de inteligencia artificial, ofrecen una atención al cliente instantánea y adaptable, aprendiendo de las interacciones con los clientes en tiempo real. Los algoritmos de la IA analizan el comportamiento, las preferencias y el historial de compras de los clientes para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas, lo que mejora la relación con el cliente. Al reconocer y adaptarse a los canales de comunicación preferidos, los sistemas de inteligencia artificial garantizan interacciones fluidas y eficientes. Basándose en datos históricos, la personalización predictiva impulsada por IA se anticipa a las necesidades de los clientes y crea experiencias personalizadas que fomentan la fidelidad y aumentan el valor del ciclo de vida del cliente.
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Al final todo se resume en lo siguiente: La convergencia de la IA y la automatización está remodelando las operaciones comerciales y la competencia. La adopción estratégica, guiada por objetivos claros y consideraciones éticas, permite a las organizaciones abrirse, innovar, ganar resiliencia y obtener ventajas competitivas. El aprovechamiento de la IA y la automatización no es solo una cuestión de supervivencia, sino de prosperar en medio de la ambigüedad y el cambio. Se trata de aprovechar los conocimientos predictivos de la IA, la eficiencia operativa de la automatización y el ingenio humano para superar la incertidumbre y rentabilizarla.
Entender la diferencia entre la IA y la automatización es crucial para sobrevivir y prosperar en un futuro en el que la innovación no tendrá límites y la adaptabilidad será la ventaja competitiva por excelencia.
[Vea el vídeo:Plataformas empresariales de nueva generación: Aprovechamiento de la inteligencia artificial generativa, la automatización y el data fabric.]
