IA + automatización: ¿Por qué la IA es el siguiente paso para la automatización?
La automatización con IA combina la inteligencia artificial (IA) con sistemas automatizados para hacer los procesos más eficientes. Al combinar tecnologías de IA con herramientas de automatización como RPA, las organizaciones pueden acelerar los flujos de trabajo, mejorar la toma de decisiones y depender menos de la intervención humana.
¿Qué es la automatización de IA?
A menudo conocida como automatización inteligente o hiperautomatización, un término acuñado por Gartner, la automatización de IA representa la integración de capacidades avanzadas de automatización con tecnologías de IA. La IA amplía el alcance de la automatización permitiendo que los sistemas aprendan, se adapten y tomen decisiones informadas, y acelera cada etapa del ciclo de vida de la automatización.
El potencial de combinar tecnologías de IA con herramientas de automatización como la automatización robótica de procesos (RPA) es inmenso y ofrece a las empresas nuevas vías para la eficiencia y la innovación.
Automatización de IA frente a BPM, RPA y otras tecnologías.
Mientras que la automatización tradicional y la gestión de procesos de negocio (BPM) se centran en reglas predefinidas, la automatización impulsada por IA permite que los sistemas se adapten y aprendan. Debido a que la IA sobresale en realizar predicciones y tomar decisiones, mientras que las herramientas de automatización manejan de manera confiable la ejecución entre o dentro de los sistemas, puede infundir flexibilidad a la automatización para responder a las necesidades y condiciones empresariales que están en constante cambio.
La automatización impulsada por IA se basa en la integración perfecta de la IA con tecnologías de automatización, incluidas RPA y BPM, que juntas forman la base de la automatización inteligente. A diferencia de la automatización tradicional o BPM, que dependen de enfoques basados en reglas, la IA introduce capacidades cognitivas a la automatización, lo que permite que los sistemas comprendan, aprendan y tomen decisiones. Esta capa cognitiva es lo que define la automatización impulsada por IA, lo que le permite manejar tareas complejas que requieren adaptabilidad y perspicacia.
Los agentes de IA son el próximo gran paso en este ecosistema. Los agentes de IA representan la combinación de habilidades cognitivas para planificar, predecir resultados y tomar decisiones, con la capacidad de actuar en sistemas empresariales, todo mientras aprenden continuamente de los datos que procesan.
Cómo se unen la IA y la automatización.
A medida que tanto la tecnología de IA como la automatización continúan evolucionando, las organizaciones y los proveedores de soluciones están descubriendo cada vez más oportunidades para aprovechar las formas en que se complementan entre sí y extender los beneficios de la IA a nuevos casos de uso.
Recursos humanos: Reclutamiento
Rol de la IA: La IA analiza currículums y datos de aplicaciones para predecir los mejores candidatos para un trabajo según habilidades, experiencia y compatibilidad.
El rol de la automatización: Una vez que la IA identifica a los principales candidatos, los sistemas de automatización programan entrevistas, envían correos electrónicos de seguimiento y actualizan los sistemas de seguimiento de candidatos.
Ventas: Pronóstico
Rol de la IA: Los modelos de IA predicen las tendencias de ventas futuras analizando datos históricos de ventas, las condiciones del mercado y el comportamiento del cliente para tomar decisiones estratégicas.
El rol de la automatización: Según las previsiones de la IA, la automatización ajusta las estrategias de ventas, actualiza los sistemas CRM y activa campañas de marketing dirigidas.
Seguridad de TI: Detección de amenazas
Rol de la IA: Los sistemas de inteligencia artificial predicen e identifican posibles amenazas de ciberseguridad analizando el tráfico de la red y los patrones de comportamiento de los usuarios.
El rol de la automatización: Al detectar una amenaza, los sistemas de automatización ejecutan protocolos de seguridad, como aislar los sistemas afectados, alertar a los equipos de TI e iniciar procesos de respaldo de datos.
Beneficios de combinar la IA con la automatización.
Aplicar la IA con automatización ofrece beneficios de amplio alcance para las empresas que, en última instancia, impulsan la transformación operativa.
El aumento de la eficiencia encabeza la lista de beneficios, pero el impacto de procesos más rápidos, sin errores y simplificados se extiende más allá de las ganancias de eficiencia. Al habilitar la automatización no solo de tareas rutinarias, sino también de flujos de trabajo complejos y multifuncionales, la aplicación de IA y automatización permite a las empresas asignar recursos de manera más efectiva y centrarse en iniciativas estratégicas que impulsan el crecimiento y la innovación. Este cambio impulsado por la eficiencia puede tanto aumentar la productividad como reducir los costos operativos.
A nivel tanto estratégico como táctico, la capacidad de la IA para procesar y analizar datos a gran escala rápidamente puede redefinir la velocidad de la toma de decisiones, lo que permite a las empresas responder a los cambios en tiempo real.
Combinar la IA con la automatización aumenta la precisión en las operaciones, minimiza los errores y mejora el rendimiento general. La ejecución precisa de procesos impulsados por datos de alto volumen es particularmente valiosa en industrias donde el cumplimiento y la precisión son críticos, como las finanzas y la atención médica.
La escalabilidad y la adaptabilidad son beneficios adicionales de la automatización impulsada por IA, lo que permite a las empresas gestionar entornos de sistemas mixtos. Debido a que los sistemas de IA aprenden y se adaptan, pueden manejar una gama más amplia de tareas, desde la entrada de datos simple hasta procesos complejos de toma de decisiones, lo que proporciona flexibilidad operativa bajo demanda que permite a las organizaciones escalar rápidamente y adaptarse al crecimiento y a las necesidades empresariales en evolución.
Impacto de la IA y la automatización en trabajos no técnicos.
La emergencia de la IA generativa ha acelerado el impacto de los cambios recientes en la naturaleza del trabajo, ya que las organizaciones han acelerado su adopción de tecnologías de automatización.
Hoy, el potencial de la IA y la automatización se extiende mucho más allá de los roles y las tareas técnicas tradicionales hacia trabajos no asociados típicamente con la automatización, como el servicio de atención al cliente y las industrias creativas. En estos campos, la IA, y en particular la IA generativa, puede aumentar las capacidades humanas en lugar de reemplazar la ejecución de tareas repetitivas.
En el servicio de atención al cliente, por ejemplo, la IA puede trabajar junto a los agentes humanos para ofrecer orientación de nivel experto y ejecutar acrobacias de datos en múltiples sistemas, lo que permite a los agentes centrarse en la interacción con el cliente y manejar problemas más complejos que requieren empatía y comprensión matizada. Al mismo tiempo, la automatización impulsada por IA puede manejar de manera independiente las consultas rutinarias de clientes y proporcionar respuestas instantáneas para mejorar la experiencia del cliente mientras libera tiempo de los recursos humanos.
De manera similar, en las industrias creativas, la IA puede ayudar a generar ideas o contenido para permitir que los creadores humanos se concentren en refinar y perfeccionar su trabajo.
IA para tareas y flujos de trabajo no estructurados
Los sistemas de automatización tradicionales dependen de reglas predefinidas y datos estructurados, lo que significa que se encuentran con un obstáculo al toparse con flujos de trabajo complejos y no estructurados. La IA, sin embargo, es una combinación perfecta para procesos y entornos no estructurados donde los datos a menudo están desordenados, inconsistentes o incompletos.
La IA sobresale en el procesamiento y la interpretación de información no estructurada, como texto, imágenes y audio, mediante técnicas avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora. Esto permite que los modelos de IA comprendan y extraigan información significativa de datos que, de otro modo, serían inaccesibles para los sistemas de automatización convencionales. Al procesar información no estructurada, la IA permite a las empresas acelerar flujos de trabajo que antes se consideraban demasiado complejos o variables para automatizar.
En la industria de seguros, por ejemplo, la IA puede analizar datos no estructurados de formularios de reclamaciones, correos electrónicos y comunicaciones con el cliente para automatizar el flujo de trabajo de procesamiento de reclamaciones. Al interpretar el contexto y el contenido de estos documentos, los sistemas de IA pueden hacer recomendaciones informadas sobre la aprobación de reclamos para reducir el tiempo de procesamiento y mejorar la precisión.
De manera similar, en el servicio de atención al cliente, los bots de charla impulsados por IA pueden manejar consultas que impliquen conversaciones no estructuradas, comprenden la intención del cliente y proporcionan respuestas relevantes.
En el cuidado de la salud, la IA puede procesar datos no estructurados de registros médicos, informes de laboratorio y estudios de imágenes para apoyar la toma de decisiones clínicas y la automatización de tareas administrativas. Al extraer información crítica e identificar patrones, los sistemas de IA pueden ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar afecciones, recomendar tratamientos y gestionar mejor el cuidado de los pacientes.
Optimizar la colaboración entre humanos y la IA
Al mantener un equilibrio entre la automatización y la intervención y supervisión humanas, las empresas pueden aprovechar el potencial de la IA mientras aseguran la confianza en la integridad de las decisiones impulsadas por IA. El modelo de intervención humana, donde esta refina y mejora los sistemas automatizados, es particularmente importante en escenarios donde las decisiones impulsadas por la IA necesitan validación o ajuste basado en el juicio humano.
Los procesos que aprovechan la colaboración humano-IA pueden aumentar el tiempo disponible para la interacción humana donde hay un alto valor de interacción, como en la experiencia del cliente.
En todos los casos, optimizar la colaboración humano-IA es un factor clave en el éxito de los flujos de trabajo respaldados por IA y automatización. Las mejores prácticas para fomentar una colaboración efectiva incluyen integrar el acceso a automatizaciones impulsadas por IA directamente dentro de las aplicaciones de trabajo y ofrecer capacitación tanto en el uso como en el propósito de la tecnología, incluida la comprensión del sistema de IA.
Brindar capacitación tanto en el uso efectivo del sistema de IA como en sus mecanismos subyacentes, incluidas las fuentes de datos, puede mejorar de forma significativa la colaboración exitosa entre humanos y la IA. Comprender lo que hace el sistema, su propósito y usos previstos, permite a los empleados evaluar de manera crítica el rendimiento de la IA e identificar posibles problemas o sesgos. Esta conciencia permite a los usuarios cotidianos determinar si la IA funciona como se pretende y se alinea con los objetivos y estándares organizativos.
El uso óptimo de la IA está respaldado además por mecanismos de supervisión robustos. La supervisión efectiva de los sistemas de IA requiere un enfoque multifacético que incluya monitoreo continuo, análisis en tiempo real, auditorías regulares y revisiones de impacto. La supervisión continua implica mantener una vigilancia constante sobre las operaciones del sistema de IA para detectar anomalías, problemas de rendimiento o desviaciones del comportamiento esperado. Las auditorías regulares que examinan los algoritmos del sistema, el uso de datos y los procesos de toma de decisiones ayudan a mantener la transparencia y la responsabilidad.
A nivel organizativo, las revisiones de impacto que evalúan los efectos más amplios de los sistemas de IA son esenciales para garantizar su éxito a largo plazo y su aplicación segura dentro de las operaciones empresariales. Evaluar si la aplicación está logrando sus objetivos previstos e identificar cualquier consecuencia no intencionada en los empleados, los clientes y las operaciones más amplias de la empresa ayuda a conformar la estrategia general de IA y automatización. Este proceso también impulsa ajustes o mejoras en el sistema de IA, lo que asegura que continúe brindando valor mientras minimiza los riesgos potenciales.
IA adaptativa: cómo aprende la IA con el tiempo
Aumentar y automatizar trabajos complejos y creativos depende de la capacidad de los sistemas de IA para adaptarse con el tiempo y mejorar por sí mismos a través de procesos de aprendizaje continuo.
En el núcleo de la IA adaptativa se encuentran mecanismos de aprendizaje avanzados, como el aprendizaje automático y el aprendizaje por refuerzo, que permiten a los sistemas de IA mejorar su rendimiento y capacidades de toma de decisiones sin la intervención humana constante.
El aprendizaje automático permite que la inteligencia artificial identifique patrones y extraiga información de conjuntos de datos enormes, lo que le permite hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos históricos. Y, a medida que los sistemas de IA procesan más datos, continúan aprendiendo y mejorando su precisión y eficiencia.
El aprendizaje por refuerzo permite que los sistemas de IA aprendan al interactuar con su entorno. Eso significa que, cuando reciben retroalimentación sobre sus acciones, estos sistemas pueden ajustar estrategias para maximizar los resultados deseados. Este enfoque milenario de prueba y error permite que la IA se adapte a nuevos desafíos y optimice su rendimiento con el tiempo, lo cual es particularmente valioso en el contexto de tareas creativas y complejas donde las soluciones no siempre son sencillas.
Ejemplos: Empresas que usan IA y automatización.
En el panorama empresarial, hay innumerables ejemplos convincentes de cómo la IA y la automatización están transformando funciones al trabajar juntas para optimizar procesos y ejecutar tareas complejas. Aplicar el poder combinado de la IA y la automatización a nuevos casos de uso empresariales sigue proporcionando resultados asombrosos. No importa la industria, las empresas están viendo un impacto profundo tanto en la eficiencia como en la innovación a través de la IA y la automatización.
Petrobras, un gigante multinacional de energía brasileño, adoptó un enfoque integral para integrar la IA y la automatización en sus operaciones, liderado por su CIO, quien promovió la implementación de tecnologías avanzadas de automatización e IA generativa. La aplicación de la automatización impulsada por IA en el departamento de impuestos dio como resultado ahorros de $120 millones en solo tres semanas y un aumento significativo en la eficiencia.
Un líder global en minería sostenible, Vale, aprovechó la IA para automatizar el Process Discovery. En el transcurso de unos pocos días, la IA generativa identificó y documentó cinco procesos de alto impacto para automatizar, lo que de otro modo habría tomado meses en descubrir. Este rápido Process Discovery, que fue un 89 % más rápido que los métodos tradicionales, no solo ahorró 121 000 horas, sino que también produjo un ahorro anual de $5 millones para la organización.
En el sector de la salud, la IA y la automatización pueden mejorar la eficiencia de los procesos y la precisión operativa, al mismo tiempo que amplifican el valor humano. Un caso en cuestión es la aplicación única del Hospital NHS de automatización inteligente. El hospital implementó una automatización pionera para monitorear los suministros de oxígeno las 24 horas, los 7 días de la semana. Esta automatización redujo de forma significativa tanto el riesgo de errores como la carga de recursos, elevó los estándares de atención al paciente y liberó 1500 horas de trabajo del personal del hospital.
Como ilustran ejemplos como estos, la IA y la automatización pueden tener un impacto profundo en cualquier industria no solo para optimizar y acelerar, sino también para impulsar la innovación y la transformación operativa.
