¿Qué es la automatización inteligente?

By marzo 12, 2021ARTÍCULO

Las tecnologías transformadoras tienen un problema. Son difíciles de explicar. Trate de decirle a un magnate del cine de 1983 que dentro de una generación la gente no sólo verá sus películas en pequeñas tabletas digitales que pueden llevar en su bolsillo, sino que también filmará y editará imágenes de calidad en ellas también. Tendrías una gran cantidad de miradas en blanco.

La automatización inteligente (IA) tiene un desafío similar. No estamos hablando sólo de una nueva aplicación para gestionar el control de stocks o el procesamiento de facturas – eso ya es un viejo paradigma para el software. Tampoco es sólo una especie de complemento basado en la tecnología de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático. Y no es automatización robótica de procesos (llegaremos a por qué en un momento).

Incluso una definición precisa de una línea de lo que IA puede hacer no captura toda su importancia, más de lo que «se puede ver y grabar vídeo» explica adecuadamente un teléfono inteligente.

Así que en lugar de aspirar a una definición de que lo explique todo, reunimos a un grupo de pymes internas para discutir y debatir lo que consideran los atributos clave de la Automatización Inteligente, elementos que tienen que estar en su lugar para ofrecer los efectos transformadores que hemos visto que tiene en todo tipo de organizaciones y procesos.

Alerta: en casi todos los casos, el elemento más importante de la definición explica la parte «inteligente» de automatización inteligente. Una vez que se obtiene la cabeza alrededor de eso, entender el impacto total de IA es mucho más fácil.

«La automatización inteligente es la capacidad de interpretar y ejecutar tareas automatizadas digitalmente basadas en entradas no definidas.»

Esta es una explicación fría y cruda de lo que hace IA. La palabra más importante en esta definición es «indefinido»- es lo que hace que la automatización sea «inteligente». Una hoja de cálculo suma automáticamente una columna de figuras, pero coloca una cadena de texto en una de las celdas y pierde la cabeza. IA puede analizar y manipular datos que no han sido categorizados. Se adapta para realizar su proceso.

Pero hay otro atributo de IA: debería ser capaz de ejecutar sin cambiar fundamentalmente el software que ejecuta el proceso. La mayoría de las organizaciones dependen de sistemas que serían increíblemente costosos o complejos de reemplazar, y hacer cambios significativos en ellos también es arriesgado y costoso. IA debe ofrecer sus beneficios en armonía con estos sistemas de misión crítica.

«Automatización inteligente es el paquete de tecnologías y capacidades que aborda una tarea de forma holística y la ofrece no solo automáticamente, sino de la manera más eficaz posible.»

Esa idea de paquete de tecnologías ahora es bastante bien entendida, incluso fuera de comunidades más técnicas. Instintivamente sabemos que una aplicación o servicio web, por ejemplo, se compone de varias tecnologías diferentes, y IA no es diferente.

La razón por la que esto es importante es la palabra «holísticamente». Es relativamente fácil crear un script de una solución robótica de automatización de procesos (RPA) para realizar una tarea sencilla: transponer cifras de documentos por correo electrónico a un sistema de cuentas por pagar, por ejemplo. Pero la AI examina el contexto más amplio de la tarea: ¿cómo funciona como parte de un proceso más amplio? ¿Cómo se utilizan sus salidas? ¿Cómo podría mejorarse en ese contexto más amplio? Por lo tanto, RPA podría ser parte de IA, pero IA es mucho más que RPA.

«Las raíces de Automatización Inteligente están en la automatización de procesos, no solo en la parte de robótica.”

El uso de herramientas de inteligencia artificial como el reconocimiento de personajes y el aprendizaje automático apoyan claramente la parte «inteligente» de la IA. Pero también es importante reconocer que la aplicación de IA se trata de llevar procesos completos a un nuevo nivel. Busca comprender la lógica de negocios subyacente y los requisitos no sólo del proceso en sí, sino también cómo encaja en un conjunto más amplio de entradas y salidas, para que pueda adaptarse alrededor de entradas no estructuradas y ejecutarse en circunstancias variables.

Esto es en parte lo que separa la automatización inteligente de las herramientas discretas de IA: IA actúa y ofrece cambios; La IA simplemente manipula los datos, aunque de maneras muy sofisticadas. Piénsalo de esta manera: deberíamos ser capaces de implementar automatización inteligente en todo un espectro de toma de decisiones, desencadenando una serie de acciones en las que el usuario considere apropiado que se automaticen, incluso a través de un conjunto de procesos interrelacionados. Un sistema de aprendizaje automático por sí solo no puede.

«La automatización inteligente debe preservar las experiencias del usuario en torno a la tarea: IA ofrece interfaces perfectas, dinámicas y humanas, especialmente para los usuarios empresariales.»

Los primeros días de la computación alteraron radicalmente la forma en que la gente pensaba sobre las interacciones con las organizaciones. De repente, se hizo importante para ellos presentar datos regulados que las máquinas podían entender fácilmente.

Con el tiempo, han mejorado en el análisis del ingreso de data, por lo que el área de Recursos Humanos puede escanear CVs, por ejemplo, y asignar la información contenida en ellos en formularios estandarizados durante un proceso de contratación. IA debe aplicar los mismos principios a tareas y procesos mucho más complejos. Debería permitir a los usuarios, sin conocimientos técnicos – interactuar con un proceso simplemente.

«Automatización Inteligente utiliza el aprendizaje automático y el análisis de datos para explicar la lógica de negocios de una manera que permite a una organización mejorar los procesos y ofrecer mejores conocimientos.»

Es importante destacar, entonces, que IA debería permitir a los usuarios interrogar el proceso, y especialmente sus resultados, de una manera que permita la innovación y nuevos conocimientos. Eso significa que cualquier herramienta que se aplique, los usuarios pueden entender cómo están afectando el proceso, y pueden calibrarlos para refinar procesos y salidas, sin tener que entender la inteligencia de la ‘caja negra’ entregando el resultado. No debería necesitar un título de ciencia de datos para ser usuario de IA. Pero usted debe ser capaz de usarlo para transformar su organización.

«Entonces, ¿eso significa que lo hemos definido correctamente?»

No del todo. Porque la otra cosa que está clara es que a pesar de que tenemos una gama de herramientas, enfoques y aplicaciones para la automatización inteligente, se está desarrollando todo el tiempo. El uso de tecnologías de inteligencia artificial en rápida evolución, por ejemplo, ampliará el alcance de cualquier implementación de Automatización Inteligente. Y la ubicuidad emergente del reconocimiento y seguimiento de objetos permitirá la toma de decisiones automatizada en entornos no digitales cada vez más complejos.

Pero cada vez está más claro que las tecnologías emergentes en capas sobre los sólidos cimientos de aquellas organizaciones que han adoptado la AI, acumularán el mayor valor a ritmo.

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