¿Qué es la automatización inteligente de procesos? Automatización inteligente de procesos: 5 datos clave5 datos clave

A medida que crece la popularidad de la IA generativa y las empresas se apresuran a adoptar la nueva tecnología de forma escalable y conforme a las normativas, puede resultar difícil saber cuál es el camino correcto a seguir. Su empresa ya ha invertido en la automatización de procesos para liberar recursos y mejorar la eficiencia organizativa, pero ¿es suficiente?

Aquí es donde entra en juego la automatización inteligente de procesos. Con la incorporación de la inteligencia artificial (IA) a la automatización de procesos, se amplían los horizontes, lo que permite un camino hacia una eficiencia mucho mayor y unos controles y equilibrios más conformes dentro de los procesos humanos.

La automatización inteligente de procesos es una combinación de automatización de procesos de negocio, automatización de tareas e inteligencia artificial, que encajan para permitir la mejora integral de los procesos en toda la empresa. Con la automatización inteligente de procesos en marcha, las organizaciones verán mejorada su eficiencia, mayor capacidad para identificar y eliminar los cuellos de botella de los procesos y mejorar la gestión de riesgos contra el error humano.

McKinsey llamó a la IPA “el motor en el núcleo del modelo operativo de próxima generación”. Permite a las organizaciones trabajar más rápido, reducir costes y ofrecer experiencias de mayor calidad a clientes y empleados. La IPA consta de tres componentes básicos:

1. Gestión de procesos de negocio (BPM). BPM es la base de la IPA. Proporciona un marco estructurado para identificar, analizar y rediseñar los workflows. Mediante el trazado de procesos, la identificación de cuellos de botella y la definición de reglas, BPM permite a las organizaciones racionalizar sus operaciones y garantizar que se automatizan las tareas adecuadas.
2. Automatización rRobótica de Pprocesos (RPA). La automatización robótica de procesos (RPA) desempeña un papel fundamental en la automatización de tareas rutinarias y repetitivas, liberando así recursos humanos para que puedan centrarse en actividades más complejas y creativas. Integrando la RPA en los workflows, las organizaciones pueden conseguir importantes ahorros de tiempo y costes, minimizar los errores y mejorar la coherencia de los procesos.
3. Inteligencia aArtificial (IA). Las tecnologías de IA, como el Machine Learning (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), permiten automatizar actividades que requieren habilidades cognitivas más avanzadas, como el análisis de datos, la toma de decisiones y la interpretación del lenguaje. Los algoritmos de ML pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y hacer predicciones, mientras que el PNL permite a las máquinas comprender el lenguaje humano e interactuar con él. Al aprovechar la IA, las empresas pueden aplicar la automatización de procesos a workflows integrales más complejos, obtener información valiosa y ofrecer servicios más personalizados y eficientes a los clientes.

La automatización inteligente de procesos está pensada para transformaciones digitales a gran escala. Por lo tanto, si lo que busca es realizar pequeños cambios en los márgenes, como automatizar tareas sencillas, probablemente IPA no sea para usted. La IPA es más adecuada para grandes organizaciones con muchos datos que desean agilizar procesos complejos en toda la empresa, para transformar digitalmente sus workflows de arriba abajo.

Pero el 70 % de las iniciativas de transformación digital fracasan. Así queque, si tiene dificultades, está en buena compañía. La automatización inteligente de procesos puede ser la solución que estaba buscando.

Los procesos empresariales son confusos. Involucran a muchas personas que trabajan con grandes volúmenes de datos almacenados en todos los formatos y sistemas diferentes, desde facturas escaneadas, correos electrónicos y archivos de Excel hasta aplicaciones especializadas, CRM modernos y bases de datos de la vieja escuela. Para mantener un workflow automatizado, se necesitan tecnologías que puedan acceder a todos los datos, estructurados, semiestructurados y no estructurados, e interpretarlos. IPA es la solución.

Las tecnologías de automatización inteligente de procesos pueden acceder a datos no estructurados y analizarlos mediante conectores de datos, RPA, reconocimiento óptico de caracteres (OCR), procesamiento del lenguaje natural (PLN) e inteligencia artificial. He aquí un resumen de cómo manejan los datos no estructurados las herramientas de IPA:

• Integración con sistemas y aplicaciones: Las herramientas IPA se integran con otros sistemas y aplicaciones mediante API y conectores predefinidos. Cuando no existen API ni conectores, los bots RPA pueden utilizar técnicas de “screen scraping” para extraer datos simulando interacciones humanas con interfaces web. O con un data fabric, puede conectar todos sus datos directamente a sus aplicaciones, haciéndolos accesibles en tiempo real, aplicando una capa de orquestación sobre todas sus fuentes de datos.
• Captura de datos: Las herramientas IPA pueden capturar datos no estructurados a partir de texto escaneado, impreso o incluso manuscrito en documentos, imágenes, correos electrónicos, PDF, etc. Emplean la tecnología OCR para convertir los datos no estructurados en texto legible por máquina.

• Interpretación de datos: Las herramientas de IPA utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA para analizar el texto y extraer información significativa. Por ejemplo, de un correo electrónico, una herramienta IPA de automatización inteligente de procesos puede extraer detalles del remitente, líneas de asunto, marcas de tiempo y contenido y sentimiento del mensaje. También pueden categorizar documentos no estructurados en función de su contenido o finalidad. Los algoritmos de Machine Learning pueden entrenarse para identificar automáticamente tipos de documentos, como facturas, contratos, currículos o formularios de opinión de clientes. Esta clasificación puede desencadenar el siguiente paso en un workflow: enrutamiento o procesamiento de documentos, por ejemplo.

Si ha hecho las cosas bien, sus automatizaciones deberían funcionar de forma bastante autónoma. Las tecnologías de automatización inteligente de procesos IPA pueden tomar decisiones inteligentes o desencadenar workflows adecuados basándose en reglas predefinidas o modelos de Machine Learning. Por ejemplo, una herramienta de IA puede utilizar datos extraídos previamente para determinar los siguientes pasos en un workflow de procesamiento de facturas, como la validación, la aprobación o la gestión de excepciones.

¿Por qué la automatización inteligente de procesos s API pueden funcionar con escasa o nula intervención humana? Porque funcionan con reglas automatizadas y preprogramadas sobre cómo se procesan los datos y se ejecutan las tareas. Una vez establecidas estas reglas, la herramienta de automatización puede ejecutar las tareas con coherencia y precisión. Incluso disponen de capacidades de IA cognitiva que les permiten tomar decisiones en los puntos de inflexión de un workflow.

Aunque la IPA puede funcionar con una intervención humana mínima, es importante tener en cuenta que la supervisión, el control y la gestión de excepciones por parte de un ser humano siguen siendo necesarios. La participación humana puede ser necesaria para gestionar decisiones complejas, abordar situaciones únicas, gestionar excepciones fuera de las reglas definidas y garantizar el rendimiento general y el cumplimiento de los procesos automatizados.

Los robots aún no han alcanzado la consciencia. Pero son más rápidos y precisos que los trabajadores humanos. Un bot puede procesar enormes volúmenes de datos o realizar cálculos complejos casi al instante, sin riesgo de error humano.

Y gracias a su programación basada en reglas, las automatizaciones funcionan de forma muy coherente. Esto es una gran noticia para los sectores en los que el cumplimiento de las normativas es una prioridad. Las herramientas de automatización inteligente de procesos automatización pueden configurarse para garantizar el cumplimiento de normativas, políticas o estándares industriales específicos. Pueden aplicar procesos estandarizados, seguir y registrar actividades y generar registros de auditoría completos, proporcionando un registro transparente y fiable de las operaciones a efectos normativos.

Las automatizaciones también funcionan las 24 horas del día, disparando la productividad y, en muchos casos, eliminando la necesidad de trabajar por turnos. Por ejemplo, dejar que un chatbot gestione las consultas del servicio de atención al cliente fuera del horario laboral no solo mejora la conciliación de la vida laboral y personal de los empleados, sino que también acelera los tiempos de respuesta para mejorar la experiencia del cliente. Con la automatización inteligente de procesos todos ganamossalimos ganado.

La automatización inteligente de procesos es altamente escalable, lo que proporciona a las empresas la flexibilidad necesaria para satisfacer las demandas en constante evolución de su sector. IPA puede modificarse fácilmente para satisfacer las necesidades cambiantes de una organización a medida que aumenta la demanda de automatización. Dos factores principales que hacen que IPA sea tan escalable son su arquitectura modular y su infraestructura en la nube:

Arquitectura modular. La arquitectura modular de las tecnologías IPA permite desarrollar y desplegar de forma independiente diferentes componentes de automatización la automatización inteligente de procesos (por ejemplo, bots RPA, modelos de IAinteligencia artificial). Esta modularidadEste modularidad permite a las empresas escalar sus esfuerzos de automatización añadiendo nuevos componentes según sea necesario. Las organizaciones pueden integrar bots RPA adicionales para gestionar más tareas o incorporar capacidades avanzadas de IA para una automatización más sofisticada. Cada módulo puede adaptarse a procesos o funciones específicos, lo que proporciona flexibilidad y adaptabilidad para escalar la RPA en diferentes departamentos y unidades de negocio.

Infraestructura en la nube. Muchas herramientas IPA de automatización inteligente de procesos están basadas en la nube. Las plataformas en la nube ofrecen una potencia de procesamiento y un almacenamiento prácticamente ilimitados, lo que facilita a las empresas la ampliación de sus iniciativas de automatización. Las organizaciones pueden asignar recursos dinámicamente en función de la demanda, aprovisionando rápidamente capacidad informática adicional a medida que crecen los requisitos de la carga de trabajo. Esto elimina la necesidad de importantes inversiones iniciales en infraestructura y permite a las empresas escalar la IPA rápidamente y reducir los costes de forma eficaz.

Gracias a la adaptabilidad de las tecnologías IPAde automatización inteligente de procesos, las empresas pueden automatizar tareas en una amplia gama de departamentos y funciones y, debido a su flexibilidad, IPA seguirá prestando un buen servicio a las empresas incluso cuando cambien sus necesidades.

La práctica hace al maestro, incluso para las máquinas. Las capacidades de Machine Learning permiten que las tecnologías IPA de automatización inteligente de procesos mejoren con el tiempo. Las tecnologías IPA de automatización inteligente de procesos pueden analizar grandes cantidades de datos históricos para identificar patrones, tendencias y perspectivas. Aplicando algoritmos de ML a estos datos, un sistema IPA puede aprender de experiencias pasadas y adaptar su comportamiento en consecuencia. Puede descubrir correlaciones, reconocer anomalías y realizar ajustes basados en los conocimientos adquiridos.

Las tecnologías IPA de automatización inteligente de procesos también son capaces de incorporar y actuar en función de las opiniones de los usuarios. Los usuarios pueden dar su opinión sobre los resultados de un sistema, corregir errores o confirmar la exactitud de sus decisiones. Esta información se utiliza para perfeccionar y optimizar el rendimiento del sistema.

La automatización es inevitable. Según el Foro Económico Mundial (WEF, por sus siglas en inglés), el 42 % de las tareas empresariales se automatizarán en 2027, lo que incluye no solo el procesamiento de información y datos, sino también el razonamiento, la comunicación y la coordinación. Para automatizar esas actividades más complicadas, basadas en el razonamiento y el análisis, necesitará una estrategia de automatización que vaya más allá de las simples capacidades basadas en tareas de RPA.

El Informe sobre el futuro del empleo 2023 del FEM concluyó que “casi el 75 % de las empresas encuestadas… adoptarán la iInteligencia aArtificial. Las plataformas digitales y las apps son las tecnologías con más probabilidades de ser adoptadas por las organizaciones encuestadas, con un 86 % de empresas que esperan incorporarlas a sus operaciones en los próximos cinco años”.

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