Sin lugar a dudas, la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) es una solución tecnológica que ayuda a la transformación digital de las empresas, pues sus objetivos son acelerar, eficientar y mejorar los procesos operativos.
De acuerdo con la consultora internacional Gartner, en el 2022 la inversión en programas de inteligencia artificial podría superar los US$62 mil millones; es decir, un crecimiento de más del 21% en comparación con el año pasado. Por otro lado, un estudio realizado por Accenture pronosticó que las empresas que incorporen soluciones de inteligencia artificial en su modelo actual de negocios, podrán incrementar sus ganancias hasta en un 38% en la próxima década.
La implementación de inteligencia artificial en una organización no ocurre de la noche a la mañana,
Depende de la estrategia y la madurez digital de la misma. En el mundo actual, donde la digitalización es un requisito indispensable para cualquier empresa, la automatización robótica de procesos (RPA, en inglés) y la hiperautomatización se han convertido en una necesidad para hacer crecer los negocios. Además, son la puerta de entrada para aplicar la AI.
“Todas las corporaciones tienen procesos repetitivos que están siendo ejecutados por personas, pero la mayoría de estos pueden ser programados para que un robot digital los realice. Al utilizar RPA, se está garantizando que serán efectuados de manera más rápida y sin errores, a un menor costo, con disponibilidad 24/7, y con la total confianza de que el software lo hará de mejor manera”, dice Octavio Camarena, Director de KIO Application Management en KIO Networks.
Muchas áreas de un negocio pueden automatizar sus procesos, pero regularmente, donde más valor se encuentra, es en los procesos core de los negocios: atención al cliente, cadena de suministros y producción, entre otros. Los procesos de back office -contabilidad, finanzas, recursos humanos y tesorería, etc- también tienen oportunidades para la automatización.
La hiperautomatización
Cuando la organización ya tiene cierta madurez digital, el siguiente paso es implementar la hiperautomatización, que es la fusión armónica e inteligente entre diversas tecnologías de automatización y AI, con sus distintas técnicas: aprendizaje automatizado (machine learning) o aprendizaje profundo (deep learning).
Los servicios de RPA tradicionales no piensan, pues son acciones programadas. Pero cuando se le incorporan funciones de inteligencia artificial y aprendizaje automatizado, se pueden identificar patrones y tendencias. Por lo tanto, la hiperautomatización sirve para tomar decisiones y hacer recomendaciones basadas en la data. “La función principal de la hiperautomatización es convertirse en el núcleo o cerebro de las operaciones, con el fin de gestionar, administrar, programar y ejecutar las acciones que una organización espera para cumplir con diversos objetivos”, agrega Camarena.
La inteligencia artificial logra que los algoritmos identifiquen patrones y anomalías que eventualmente son útiles para tomar decisiones. Estas herramientas potencian el valor de los seres humanos y les generan capacidades antes impensables, lo cual impacta de manera positiva a las empresas. La AI es la punta de lanza de la innovación.
Un proceso paulatino
Para implementar la automatización, las empresas deben tener claro cuáles son los sistemas que van a utilizar los robots, ya que se debe determinar qué plataformas se emplean, cuáles son funcionales y cuáles deben cambiarse. También se debe trazar una ruta crítica, con el fin de buscar cuáles son los procesos que van a traer más valor a corto y mediano plazo; de esta manera, se podrán elegir de manera adecuada y priorizarlos.
Con todo lo anterior claro y en orden, los negocios pueden ejecutar con certeza y confianza los servicios de RPA, para luego dar el siguiente paso, el que involucra la inteligencia artificial. Para esto, se requiere identificar qué se quiere predecir, pues debería ser aquello que le genera más valor a la empresa. Asimismo, es necesario verificar si hay datos. Si no existe información, hay que conseguirlos o solicitar a un experto que ayude a crear estas bases de datos. Por último, viene la ejecución. Se empiezan a probar los modelos programados para determinar que serán efectivos.
“Es fundamental tener un periodo de vigilancia. Es decir, validar que todo está corriendo correctam
