Automatización inteligente de procesos: eficiencia empresarial

La automatización inteligente de procesos (AIP) es una herramienta poderosa que permite a las organizaciones implementar modelos operativos dinámicos y flexibles. Al combinar la automatización robótica de procesos con la inteligencia artificial, el análisis de datos, la tecnología OCR/ICR y la minería de procesos, la automatización inteligente de procesos permite a las empresas mejorar sus operaciones.

Automatización inteligente de procesos vs. Automatización robótica de procesos

A menudo se confunde la automatización inteligente de procesos con la automatización robótica de procesos (RPA). Si bien la RPA es una capacidad clave de las plataformas de AIP, no es obligatorio que la AIP incluya la RPA.

La RPA se refiere a herramientas, aplicaciones, plataformas o scripts que automatizan tareas simples, basadas en reglas. Estas tareas suelen ser tediosas y consumen mucho tiempo cuando se realizan manualmente. Por ejemplo, en lugar de recopilar números de teléfono de aplicaciones, una herramienta de RPA puede ser entrenada para automatizar esta tarea.

Sin embargo, las herramientas de RPA son rígidas debido a su naturaleza basada en reglas. Si la empresa actualiza sus formularios o un cliente ingresa información en la fila incorrecta, la herramienta de RPA no podrá completar la tarea con éxito.

Aquí es donde se utiliza con frecuencia la automatización inteligente de procesos, cuando la RPA ya no es efectiva. Al aprovechar la inteligencia artificial, una herramienta de AIP puede completar procesos más complejos que incorporan una variedad de tecnologías nuevas y emergentes.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático para la AIP

El uso de IA y ML en la automatización inteligente de procesos permite a las plataformas de AIP ir más allá de las tareas de oficina y de back-office que la RPA se encarga de automatizar.

La inteligencia artificial, por ejemplo, permite a las plataformas de AIP analizar datos semiestructurados y no estructurados necesarios para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la detección de intenciones y otras tecnologías cognitivas. Esto permite a los usuarios construir flujos de trabajo complejos para chatbots o para responder a solicitudes de los clientes.

Mientras que las herramientas de RPA se utilizan para automatizar tareas existentes, las herramientas de AIP brindan la oportunidad de reimaginar procesos existentes u optimizarlos con aprendizaje profundo, toma de decisiones inteligente y otras nuevas tecnologías para crear procesos innovadores.

Las plataformas de AIP también utilizan algoritmos de aprendizaje automático que analizan datos históricos y en tiempo real para optimizar procesos tanto en tiempo real como en el futuro. Por ejemplo, al enrutamiento automático de flujos de trabajo en función de su tiempo de ejecución previsto, contenido de registros o control de flujo para solucionar automáticamente problemas en los flujos de trabajo. Sin embargo, el diseño y la optimización de procesos son solo parte del panorama de la AIP.

Inteligencia extensible para la orquestación de extremo a extremo

En los entornos empresariales de IT actuales, ninguna plataforma existe como una isla (o al menos no debería existir), y lo mismo ocurre con las herramientas de AIP. Una herramienta de AIP debe acceder y manipular datos de una variedad de fuentes, muchas de las cuales dependen de tecnologías dispares y proveedores diferentes.

Para lograr esto, se requiere un nivel de extensibilidad en la parte posterior, ya sea a través de una solución de automatización de carga de trabajo, un programador de tareas empresarial o una plataforma de orquestación y automatización de servicios. Estas soluciones proporcionan los conectores universales y la accesibilidad de API necesarios para gestionar sin problemas los datos y las dependencias entre sistemas dispares, lo que permite procesos verdaderamente de extremo a extremo. Con una herramienta de AIP respaldada por los datos y la infraestructura adecuados, los equipos de IT pueden proporcionar flujos de trabajo innovadores que orquestan tareas desde el centro de datos hasta el usuario final o el cliente.

Ejemplos y casos de uso de automatización inteligente de procesos

Las herramientas de AIP se utilizan para automatizar procesos empresariales rutinarios que consumen mucho tiempo, lo que permite a los empleados dedicar más tiempo a tareas cognitivas. Al liberar horas de trabajo de los empleados, las organizaciones ganan eficiencia, mejoran la productividad y ahorran en empleados a tiempo completo. Los casos de estudio de AIP abarcan una variedad de industrias, desde finanzas hasta atención médica y fabricación.

• Servicios financieros: Los profesionales de atención al cliente deben recopilar datos de clientes de bases de datos, llamadas telefónicas, correos electrónicos y chats en línea. Esto consume mucho tiempo y puede afectar la experiencia del cliente. Una herramienta de AIP puede utilizarse para extraer datos de la base de datos y actualizar registros con información adicional obtenida de llamadas y correos electrónicos.
• Seguros: Un departamento de reclamaciones puede pasar cientos de horas al año ingresando datos de formularios de reclamaciones en el CRM del departamento. Una herramienta de AIP puede utilizarse para extraer los datos necesarios de los formularios y luego transferir la información al CRM. Esta tarea puede formar parte de un proceso de extremo a extremo más amplio que proporciona información relevante directamente al cliente o usuario final.
• Envío: Las herramientas de AIP pueden utilizarse para analizar datos de envío y optimizar rutas y horarios de envío para reducir cuellos de botella, evitar retrasos y optimizar los recursos disponibles.

Beneficios de la automatización inteligente de procesos

Los principales beneficios de la automatización de procesos son la eficiencia, la optimización y la innovación. Al automatizar procesos rutinarios, los empleados pueden ahorrar tiempo. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden descubrir nuevas formas de optimizar los procesos para obtener mayores eficiencias y productividad, y tanto los usuarios empresariales como los de IT pueden aprovechar nuevas tecnologías para desarrollar soluciones innovadoras y mejorar la experiencia del cliente.

Además, un estudio reciente de McKinsey encontró que al implementar la AIP, las organizaciones han:

• Automatizado más del 50% de las tareas manuales
• Reducido los tiempos de proceso en un 50%
• Obtenido un ROI de más del 100%

El futuro de la automatización inteligente de procesos

La AIP es para la automatización de procesos lo que Internet fue para los videojuegos: ambos desarrollos generaron (o están generando) una serie de nuevas posibilidades. Pero ambos desarrollos se basan en otras tecnologías: para los videojuegos, fue la conexión a Internet de alta velocidad y una mayor capacidad de procesamiento, y para la automatización es la orquestación de procesos de IT en el back-end.

La relación entre IT y los negocios está cambiando rápidamente, con IT volviéndose cada vez más esencial para el éxito empresarial, las iniciativas de transformación digital y la satisfacción del cliente. Esto está llevando a que IT se alinee estrechamente con las necesidades de los negocios y los usuarios finales, orquestando procesos de extremo a extremo que optimizan los datos en infraestructuras de IT, centros de datos y sistemas empresariales dispares.

Como explica Gartner en su Cuadrante Mágico de 2020 para la RPA:

Los clientes se esfuerzan por lograr una forma orquestada, de extremo a extremo, inteligente y basada en eventos de automatización, entregada con una combinación efectiva de herramientas de automatización con múltiples aplicaciones de aprendizaje automático y software empaquetado. Gartner llama a esto hiperautomatización.

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Consultas habituales

¿Qué es la automatización inteligente de procesos?

La automatización inteligente de procesos combina la automatización robótica de procesos con la inteligencia artificial, el análisis de datos, la tecnología OCR/ICR y la minería de procesos para permitir a las organizaciones mejorar sus operaciones y optimizar sus procesos empresariales.

¿Cuál es la diferencia entre la automatización inteligente de procesos y la automatización robótica de procesos?

La automatización robótica de procesos se centra en la automatización de tareas simples y repetitivas basadas en reglas, mientras que la automatización inteligente de procesos utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para automatizar procesos más complejos que involucran diversas tecnologías y flujos de trabajo.

¿Cuáles son los beneficios de la automatización inteligente de procesos?

Los principales beneficios de la automatización inteligente de procesos incluyen la mejora de la eficiencia empresarial, la optimización de los procesos, la reducción de los tiempos de proceso y el aumento del retorno de la inversión.

¿En qué industrias se utiliza la automatización inteligente de procesos?

La automatización inteligente de procesos se utiliza en una amplia variedad de industrias, incluyendo servicios financieros, seguros, atención médica, fabricación y logística, entre otras.

¿Cuál es el futuro de la automatización inteligente de procesos?

El futuro de la automatización inteligente de procesos se basa en la hiperautomatización, que combina múltiples herramientas de automatización con aplicaciones de aprendizaje automático y software empaquetado para lograr una automatización orquestada, de extremo a extremo e inteligente.

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