La inteligencia artificial (IA) promete enormes ganancias en eficiencia empresarial. Y puesto que las organizaciones viven o mueren por sus procesos, la integración de la IA en el panorama a través de la optimización de procesos de IA puede ayudar a impulsar el retorno de la inversión con la automatización y mejora de procesos de extremo a extremo.
Este blog explorará cinco formas en las que la IA puede utilizarse para mejorar y optimizar la eficiencia de los procesos. Pero primero, vamos a explicar qué significa la optimización de procesos de IA.
Aprenda cómo puede implementar con éxito una estrategia de automatización de procesos de extremo a extremo en la Guía de automatización de procesos.
¿Qué es la optimización de procesos de IA?
La optimización de procesos de IA se refiere al uso de tecnologías de IA y Machine Learning para mejorar la gestión de procesos empresariales, respaldar las estrategias organizativas y cumplir objetivos, desde analizar datos hasta automatizar tareas repetitivas y ayudar a los miembros del equipo a tomar mejores decisiones. El objetivo aquí es reducir los errores, aumentar la productividad y mejorar la eficiencia operativa.
Es importante recordar que la optimización de procesos en sí es algo más que IA. Una poderosa combinación implica el uso de herramientas de minería de procesos para medir el rendimiento de los procesos, señalar áreas de mejora de los procesos y descubrir áreas para la aplicación de la IA. La minería de procesos utiliza datos de los registros del sistema para obtener información sobre el rendimiento del workflow y los posibles cuellos de botella en el mundo real. A menudo, este ejercicio pone de manifiesto dónde puede aplicarse la IA. Por ejemplo, la minería de procesos puede mostrar que los empleados introducen manualmente un gran volumen de datos de las órdenes de compra entrantes. Este sería un buen ejemplo de un área en la que el procesamiento de documentos basado en IA podría ser de gran ayuda.
¿Quiere saber más sobre la minería de procesos?
¿Cómo mejora la optimización de procesos mediante IA la eficiencia empresarial?
1. Automatización de tareas rutinarias.
El uso de la IA para completar rápidamente tareas rutinarias y de gran volumen encabeza la lista de casos de uso clave de la IA.
Aunque otras tecnologías deben entrar en juego para formar una estrategia de automatización más completa, la IA ayuda sin duda a eliminar parte del trabajo manual más pesado que los empleados suelen tener que realizar. Esto reduce los errores y les permite hacer más cosas.
Tomemos el ejemplo anteriormente mencionado del procesamiento de documentos. Las empresas reciben toneladas de documentos electrónicos y en papel. A menudo, los empleados tienen que procesar esta información mediante la introducción manual de datos en sistemas de software como las soluciones de emisión de tickets o extraer datos de las facturas para introducirlos en los sistemas de facturación. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) puede utilizar la IA para procesar estos documentos y convertirlos en datos utilizables sin intervención manual.
2. Mejorar la toma de decisiones.
Los responsables de la toma de decisiones necesitan datos sólidos para tomar decisiones objetivas. Sin embargo, la IA puede ayudar proporcionando recomendaciones predictivas basadas en patrones dentro de un conjunto de datos dado. Por ejemplo, los analistas de negocio podrían utilizar modelos predictivos para generar simulaciones y predecir cómo los diferentes cambios de precios podrían afectar a la rentabilidad global, sin tener que lanzar sus precios al mundo real y esperar tener suerte. Esto les permite fijar precios óptimos sin alienar a los clientes ni desviar beneficios. Otro ejemplo: La IA desempeña un papel en los préstamos de dinero. La IA ayuda a los gestores de préstamos a analizar puntos de datos en varias dimensiones para asegurarse de que solo conceden fondos a quienes muestran prácticas financieras sólidas. Esto reduce la cantidad de tiempo que se tarda en tomar decisiones y también ayuda a tomar mejores decisiones en el proceso.
3. Aplicación de predictive analytics.
La IA ofrece la capacidad de predecir escenarios antes de que sucedan. Predictive analytics permite a su equipo crear modelos de riesgo y planificar los peores escenarios. Por ejemplo, una empresa de transportes podría utilizar modelos predictivos para comprender los efectos probables de catástrofes naturales o patrones meteorológicos y decidir cuál es la mejor forma de asignar personal y realizar las entregas para evitar interrupciones en la cadena de suministro.
Esta información está directamente relacionada con la eficiencia. Cuando se producen catástrofes, sobreviene la confusión. Si se ha planificado bien, los equipos sabrán qué hacer y cómo actuar con eficacia. En el ejemplo del transporte, las empresas podrían redirigir rápidamente a los conductores para que puedan seguir haciendo sus entregas con el mínimo trastorno.
4. Mejora del servicio al cliente.
La IA tiene amplias aplicaciones para los departamentos de atención al cliente. Desde los chatbots que pueden responder a consultas básicas hasta el análisis de los comentarios de los clientes para detectar áreas de mejora, la IA desempeña un papel en la optimización de la experiencia del cliente. Por ejemplo, la IA podría utilizarse para analizar las solicitudes entrantes de los clientes, extraer información importante y, a continuación, introducir esta información en un sistema de tickets para que un humano la clasifique y gestione.
5. Racionalizar los procesos de principio a fin para mejorar la velocidad.
Pero la IA es solo una herramienta de un conjunto más amplio. Ya hemos mencionado la minería de procesos, pero otras tecnologías —incluidas las de automatización— pueden aumentar la IA. Por ejemplo, la automatización robótica de procesos (RPA) puede rellenar formularios e introducir datos extraídos de un documento mediante el procesamiento de documentos con IA.
La IA es una herramienta inestimable, pero para revisar realmente un proceso de principio a fin, necesita más armas en su arsenal. Tomemos un ejemplo de la cadena de suministro. Un modelo de IA podría analizar los datos de compra en tiempo real para detectar anomalías, como la escasez de un producto determinado. El comprador de la tienda minorista podría recibir una alerta sobre el problema a través de la lógica empresarial y, a continuación, decidir si debe actuar en consecuencia. Si decide actuar, podría introducir la cantidad de producto deseada en una aplicación en la que un robot RPA se conectaría al sistema de un proveedor y pediría más. Esto podría ahorrar una cantidad increíble de tiempo.
Optimización de procesos de IA en las empresas: Una ventaja competitiva.
La optimización de procesos de IA será fundamental para que las empresas desbloqueen sus procesos y equipos, reduzcan errores, eviten riesgos y, en última instancia, impulsen tanto la productividad como la eficiencia operativa. Esto ayuda a las empresas a seguir siendo competitivas y a superar a otras organizaciones de su sector.
Estos cinco ejemplos son solo una pequeña muestra de cómo la IA puede ayudar a las empresas. ¿Tiene curiosidad por saber de qué otra forma la IA y otras tecnologías de automatización pueden ayudar a su organización? Descargar el Libro Electrónico: 200 ideas de casos de uso de RPA e IDP.
