Cinco avances de IA que hacen que la automatización inteligente sea más inteligente, por Sarah Burnett

Los avances tecnológicos basados ​​en IA están haciendo que la automatización inteligente sea aún más inteligente:

El término "automatización inteligente" probablemente nos recuerda a los autos que se manejan solos. En realidad, los ejemplos de automatización inteligente ya están a nuestro alrededor, omnipresentes en casi todas las industrias y con una presencia a menudo invisible pero creciente en nuestra vida cotidiana. Las empresas están explorando innumerables formas de utilizar la automatización inteligente para reemplazar a los humanos en tareas repetitivas, liberando a las personas capacitadas para que utilicen sus talentos de mejores maneras. Otros beneficios incluyen productividad reforzada, eficiencia mejorada, ahorro de costos, precisión mejorada, mejores resultados de procesos y acciones y decisiones más rápidas. Además, la automatización inteligente genera conocimientos y oportunidades que permiten a las empresas generar nuevos productos, servicios y negocios.

La automatización inteligente combina la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y las tecnologías de automatización. En comparación con la automatización basada en reglas o guiones "regulares", la automatización inteligente se puede aplicar a procesos más complejos; permite una mayor velocidad y precisión; y es capaz de extraer información y derivar aprendizajes que pueden incorporarse a los procesos posteriores.

Veamos un ejemplo común de cómo la automatización "regular" se convierte en automatización inteligente —Procesamiento inteligente de documentos (IDP).

Las organizaciones que procesan enormes cantidades de papel (instituciones financieras y de atención médica, por ejemplo) han utilizado durante mucho tiempo la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para escanear y crear copias digitales de documentos, pero para obtener información de los documentos, los documentos tenían que cumplir a plantillas estándar para que el texto se pueda extraer de campos específicos. Hoy, sin embargo, las soluciones IDP mejoran las capacidades de OCR con visión artificial para capturar datos de todo tipo de documentos. La minería de texto y el aprendizaje automático se utilizan para clasificar la información, y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para extraer datos relevantes, que se alimentan a los sistemas posteriores.

Una demostración perfecta del poder de la automatización inteligente, las soluciones IDP ofrecen una atractiva propuesta de valor para las empresas que enfrentan desafíos para aumentar la eficiencia y la precisión de los procesos. No es de extrañar que se espere que el mercado de desplazados internos crezca a una CAGR del 70 al 80 % durante los próximos dos años.

Otras tecnologías de automatización inteligente también están evolucionando a un ritmo rápido, agregando una serie de capacidades clave para ayudar a las empresas a lograr resultados comerciales estratégicos y mejorar su ventaja competitiva. Aquí hay cinco avances tecnológicos basados ​​en IA que están haciendo que la automatización inteligente sea aún más inteligente:

1. Procesamiento de contenido: En un futuro cercano, las soluciones de automatización incluirán formas más avanzadas de procesar contenido, ya sea en forma de imágenes, texto, voz o videos. Las capacidades avanzadas de reconocimiento y procesamiento de imágenes que incluyen una combinación de visión por computadora y algoritmos de aprendizaje profundo extraerán, analizarán y comprenderán más información útil de imágenes digitales, voz y videos. Ya ha surgido el reconocimiento de texto y voz que no solo interactúa a través del lenguaje natural, sino que también comprende los sentimientos y las expresiones. Otros desarrollos ayudarán a las empresas a extraer y clasificar más información de fuentes de datos semiestructuradas o no estructuradas, como correos electrónicos y cartas.
2. Mercado en línea para automatizaciones prediseñadas: Los proveedores han comenzado a crear/ofrecer mercados en línea que permiten a los socios y clientes intercambiar automatizaciones reutilizables preconstruidas validadas por el proveedor, incluidos robots para procesos horizontales y específicos de la industria (por ejemplo, cuentas por pagar y procesamiento de reclamaciones/hipoteca), o integraciones con habilidades cognitivas como como PNL y visión artificial. Esto ayuda a desarrollar un ecosistema para permitir un fácil acceso a un repositorio grande y en crecimiento de componentes de automatización reutilizables para reducir el tiempo de desarrollo para las empresas.
3. Automatización de la automatización: En esta capacidad innovadora, algunas plataformas RPA utilizan IA no solo para encontrar oportunidades de automatización en los procesos comerciales, sino también para identificar la variación óptima del proceso. Estamos viendo desarrollos que están llevando esto más allá al crear y agregar automáticamente los respectivos flujos de trabajo de automatización directamente en el estudio de diseño de automatización para que los usuarios los refinen y codifiquen aún más. Este es un paso adelante para permitir una mayor facilidad de uso y desarrollo de automatización para ayudar a las empresas a escalar rápidamente.
4. La próxima mejor acción basada en IA: Aumentar las recomendaciones de la mejor acción siguiente basadas en IA para complementar la automatización robótica de escritorio (RDA). Se refiere al uso de AI/ML para identificar patrones basados ​​en el comportamiento/interacciones anteriores del cliente y hacer recomendaciones para la siguiente mejor acción para ayudar a los empleados a brindar un mejor servicio al cliente. Esto podría incluir sugerir oportunidades de ventas cruzadas/ventas adicionales al agente en función de interacciones anteriores o sugerir preguntas relevantes para que el agente pida una resolución más rápida de las quejas de los clientes.
5. Equilibrio inteligente de la carga de trabajo: El equilibrio inteligente de la carga de trabajo se refiere a la capacidad de la plataforma para usar IA integrada para identificar patrones de distribución del trabajo y aprender a distribuir la carga de trabajo de forma autónoma a lo largo del tiempo. La plataforma podría emplear una serie de algoritmos de equilibrio de carga para identificar y asignar tareas críticas a los robots disponibles en caso de una escasez de recursos esperada.

Los avances en la automatización inteligente no se limitan a las capacidades basadas en IA. De hecho, los proveedores están avanzando trimestre a trimestre en el desarrollo de productos, agregando funciones de plataforma sofisticadas, como paneles de control robustos, control mejorado del tiempo de ejecución de robots y sistemas de control inteligente para el equilibrio dinámico de la carga de trabajo, el escalado automático e incluso la identificación de procesos para mayor automatización.

La automatización inteligente se vuelve más inteligente cada día, y solo hemos arañado la superficie con esta lista rápida de cinco avances destacados. Esa es una noticia emocionante para las empresas que están listas para embarcarse o acelerar su inevitable viaje de automatización.

Sobre la autora:Sarah Burnett, vicepresidenta ejecutiva y analista distinguida de Grupo Everest , es presidente de BCSMujeres y fundador de Acelerador de IA para mujer.