Cinco innovaciones clave de IA que elevan la automatización inteligente

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

El término 'automatización inteligente' probablemente trae a la mente coches autoconducidos. En realidad, ejemplos de automatización inteligente ya están a nuestro alrededor—pervasivos en casi todas las industrias y jugando una presencia a menudo invisible pero creciente en nuestras vidas diarias. Las empresas exploran multitud de formas de usar automatización inteligente para reemplazar humanos en tareas repetitivas, liberando a personas cualificadas para poner sus talentos en mejores usos. Otros beneficios incluyen productividad reforzada, eficiencia mejorada, ahorro de costes, precisión mejorada, mejores resultados de procesos, y acciones y decisiones más rápidas. Además, la automatización inteligente genera insights y oportunidades que permiten a las empresas generar nuevos productos, servicios y negocios.

La automatización inteligente fusiona inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y tecnologías de automatización. Comparado con automatización 'regular' basada en scripts o reglas, la automatización inteligente puede aplicarse a procesos más complejos; permite mayor velocidad y precisión; y es capaz de extraer información y derivar aprendizajes que pueden alimentarse en procesos posteriores.

Veamos un ejemplo común de cómo la automatización 'regular' se convierte en automatización inteligente—Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP).

Organizaciones que procesan enormes cantidades de papel—instituciones financieras y de salud, por ejemplo—han usado largo tiempo tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para escanear y crear copias digitales de documentos, pero para derivar información de los documentos, estos tenían que ajustarse a plantillas estándar para que el texto pudiera extraerse de campos específicos. Hoy, sin embargo, las soluciones IDP mejoran las capacidades de OCR con visión por computadora para capturar datos de todo tipo de documentos. Minería de texto y aprendizaje automático se usan para clasificar la información, y procesamiento de lenguaje natural (NLP) y algoritmos de aprendizaje profundo se usan para extraer datos relevantes, que se alimentan en sistemas posteriores.

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

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

1. Procesamiento de contenido: En el futuro próximo, las soluciones de automatización incluirán formas más avanzadas de procesar contenido, ya sea en forma de imágenes, texto, voz o videos. Capacidades avanzadas de reconocimiento y procesamiento de imágenes que combinan visión por computadora y algoritmos de aprendizaje profundo extraerán, analizarán y entenderán información más útil de imágenes digitales, voz y videos. Reconocimiento de texto y voz que no solo interactúa a través de lenguaje natural sino que también entiende sentimiento y expresiones ya ha surgido. Desarrollos futuros ayudarán a las empresas a extraer y clasificar más información de fuentes de datos semi-estructurados o no estructurados como correos y cartas.
2. Mercado en línea para automatizaciones pre-construidas: Los proveedores han empezado a construir/ofrecer mercados en línea que permiten a socios y clientes intercambiar automatizaciones pre-construidas reutilizables validadas por el proveedor, incluyendo robots para procesos horizontales y específicos de industria (ej., cuentas por pagar y procesamiento de reclamaciones/hipotecas), o integraciones con habilidades cognitivas como NLP y visión por computadora. Esto ayuda a desarrollar un ecosistema para permitir fácil acceso a un repositorio grande y creciente de componentes de automatización reutilizables para reducir tiempo de desarrollo para empresas.
3. Automatizando la automatización: En esta capacidad innovadora, algunas plataformas RPA usan IA no solo para encontrar oportunidades de automatización en procesos de negocio sino también identificar la variación óptima del proceso. Estamos viendo desarrollos que llevan esto más allá al crear y agregar automáticamente flujos de trabajo de automatización respectivos directamente en el estudio de diseño de automatización para ser refinados y codificados por usuarios. Es un paso adelante en permitir mayor facilidad de uso y desarrollo de automatización para ayudar a las empresas a escalar rápido.
4. Próxima mejor acción basada en IA: Aumento de recomendaciones de próxima mejor acción basadas en IA para complementar Automatización de Escritorio Robótica (RDA). Se refiere al uso de IA/ML para identificar patrones basados en comportamiento/interacciones previas de clientes y hacer recomendaciones para la próxima mejor acción para ayudar a empleados a proporcionar mejor servicio al cliente. Esto podría incluir sugerir oportunidades de venta cruzada/ascendente al agente basado en interacciones previas o sugerir preguntas relevantes para que el agente pregunte para resolución más rápida de quejas de clientes.
5. Equilibrio inteligente de carga de trabajo: El equilibrio inteligente de carga de trabajo se refiere a la capacidad de la plataforma para usar IA integrada para identificar patrones de distribución de trabajo y aprender a distribuir la carga de trabajo autónomamente con el tiempo. Una serie de algoritmos de balanceo de carga podrían ser empleados por la plataforma para identificar y asignar tareas críticas a robots disponibles en caso de una esperada escasez de recursos.

Los avances en automatización inteligente no se limitan a capacidades basadas en IA. De hecho, los proveedores están dando pasos trimestre a trimestre en desarrollo de producto, añadiendo características sofisticadas de plataforma como paneles de control robustos, control mejorado de tiempo de ejecución de robots, y sistemas de control inteligentes para balanceo dinámico de carga, auto-escalado, e incluso 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 prominentes. Eso es una noticia emocionante para empresas listas para embarcarse o acelerar su inevitable viaje de automatización.

Sobre el autor: Sarah Burnett, Vicepresidenta Ejecutiva y Analista Distinguida en Everest Group, es presidenta de BCSWomen y fundadora de AI Accelerator para mujeres.