La automatización es uno de los temas más candentes en las operaciones empresariales. Muchos líderes empresariales están pensando cómo pueden aprovechar la automatización para obtener una ventaja competitiva y otros se plantean cómo cambiará la automatización la mano de obra.
En esta guía profundizamos en el tema de la Automatización inteligenteen temas clave, ejemplos y buenas prácticas para ayudar a los directivos a comprender y aprovechar esta oportunidad.
¡Coge una buena bebida caliente, siéntate y disfruta! ☕
¿Qué es Automatización inteligente?
La automatización inteligente es el uso de tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y Automatización Robótica de Procesos (RPA) para automatizar tareas mundanas y repetitivas. La automatización inteligente agiliza los procesos, reduce los costes y mejora la eficiencia de las operaciones empresariales.
Aunque las interpretaciones de Automatización inteligente difieren enormemente entre expertos y organizaciones, se puede considerar que la AI incluye diferentes operaciones empresariales que están habilitadas por la inteligencia artificial o el aprendizaje automático. Algunos ejemplos pueden ser:
- Inteligencia de procesos y tareas basada en IA.
- Automatización Robótica de Procesos (RPA).
- Procesamiento inteligente de documentos (PID) y procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- IA conversacional y bots de chat.
- Integraciones inteligentes de datos basadas en API (iPaaS).
Raíces en la automatización inteligente de procesos
En gran medida, Automatización inteligente surgió de Gestión de Procesos Empresariales (BPM) - una forma estructurada y centrada en la eficiencia de gestionar las operaciones empresariales. El propio término fue acuñado en 2017 por la firma de análisis Forrester como parte de su investigación sobre marcos de automatización empresarial.
Se puede considerar que la AI es una forma avanzada de automatización inteligente de procesos, cuyo objetivo principal es desarrollar procesos y flujos de trabajo que mejoren la forma de trabajar con tecnología y software avanzados.
Automatización inteligente frente a la hiperautomatización
Automatización inteligente a veces se denomina hiperautomatización, un término acuñado por Gartner. Según la definición de Gartner, la hiperautomatización es "un enfoque disciplinado y orientado al negocio que las organizaciones utilizan para identificar, examinar y automatizar rápidamente tantos procesos empresariales y de TI como sea posible."
Según Gartner, la hiperautomatización implica el uso orquestado de múltiples tecnologías, herramientas o plataformas, entre ellas: inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático, arquitectura de software basada en eventos, Automatización Robótica de Procesos (RPA), Gestión de Procesos Empresariales (BPM) (BPM) y suites Gestión de Procesos Empresariales (BPM) suites (iBPMS), plataforma de integración como servicio (iPaaS), herramientas de bajo código/sin código, software empaquetado y otros tipos de herramientas de automatización de decisiones, procesos y tareas".
¿Forma Automatización inteligente parte de la digitalización?
Automatización inteligente es uno de los principales motores de la transformación digital, ya que tiene un gran impacto en los tres componentes del trabajo digital: personas, procesos y tecnología.
En mayor profundidad se puede ver Automatización inteligente habilitando los seis factores clave del éxito de la transformación digital:
- Estrategia : lograr una ventaja competitiva aprovechando una estrategia que dé prioridad a lo digital.
- Organización : hacer posible el futuro del trabajo aumentando la mano de obra moderna.
- Cultura : democratizar los datos y la información para generar valor en todos los niveles de la organización empresarial.
- Tecnología : conectar lo mejor de la inteligencia humana y artificial para que la tecnología aumente la experiencia.
- Personas : dar a las personas un trabajo más significativo sin desperdiciar talento.
- Experiencia del cliente: racionalizar y mejorar la experiencia del cliente totalmente digitalizada.
¿Por qué automatizar los procesos empresariales?
Los procesos son el alma de las operaciones empresariales. Cada organización se basa en miles o millones de tareas, flujos de trabajo y procesos en los que interactúan distintos equipos y recursos para crear productos o servicios y aportar valor a los clientes.
A medida que las operaciones empresariales han avanzado y madurado, la excelencia en los procesos se ha convertido en una fuente de ventaja competitiva. Muchas organizaciones han recurrido a la gestión digital de procesos y a la tecnología para mantenerse por delante de la competencia.
La digitalización no solo ha sido una bendición, sino que ha venido acompañada de muchos retos para la mano de obra. Los empleados que trabajan con tareas repetitivas a través de diferentes sistemas digitales luchan con procesos de silla giratoria, mientras que el gran número de nuevas aplicaciones y nuevas herramientas utilizadas ha dado lugar a un aumento de los procesos en la sombra. En última instancia, la digitalización es un nuevo recurso que debe documentarse, analizarse y utilizarse sistemáticamente, y ahí es donde entra en juego la automatización.
Automatización inteligente puede considerarse como la adopción de un concepto de cadena de montaje para los procesos empresariales, dividiendo las tareas en pasos repetitivos y procesos digitales. En lugar de tener empleados cualificados que gestionen cada paso, Automatización inteligente implica crear una plantilla habilitada digitalmente en la que algunas tareas se realizan mediante tecnología de automatización.
Beneficios de Automatización inteligente
Cada organización o empresa encontrará ventajas únicas en la automatización de sus procesos empresariales. Algunos de los objetivos más comunes de Automatización inteligente incluyen:
- Aumente la productividad. Automatización inteligente ayuda a automatizar las tareas mundanas y repetitivas, liberando a los empleados de la empresa para que puedan centrarse en tareas más importantes y estratégicas.
- Mejorar la precisión. Automatización inteligente puede ayudar a reducir los errores eliminando los procesos manuales e introduciendo la información con precisión.
- Reducir costes. Automatizar los procesos manuales puede ayudar a reducir los costes asociados a la mano de obra y otros gastos generales.
- Flujos de trabajo más rápidos. Los procesos automatizados pueden ayudar a acelerar y agilizar las operaciones, lo que se traduce en un procesamiento más rápido de las tareas y los datos.
- Mejorar la toma de decisiones. Los procesos automatizados pueden proporcionar información y análisis que ayuden a tomar mejores decisiones empresariales.
- Menos desperdicio de talento. Automatización inteligente libera a los empleados cualificados para que se centren en tareas más intensivas en conocimiento.
¿Está Automatización inteligente sustituyendo a los empleados?
¿Sustituirá Automatización inteligente a la mano de obra humana? En una respuesta breve: no.
No podemos predecir totalmente el futuro del trabajo, pero una cosa está clara. Aunque la automatización no sustituirá todos los empleos, afectará al 100% de ellos en la próxima década.
En general, la IA se considera una oportunidad para aumentar la inteligencia humana en la mano de obra, ya que puede encargarse eficazmente de tareas mundanas y repetitivas, liberando a los trabajadores para que se ocupen de elementos más creativos de su trabajo.
Otra forma de verlo es que Automatización inteligente no sustituye al humano, sino que saca al robot del humano.
Por otra parte, hay muchos puestos de trabajo que se ven directamente afectados por la automatización. En el Informe sobre el Futuro del Empleo, el Foro Económico Mundial calcula que sólo la inteligencia artificial sustituirá 85 millones de puestos de trabajo en todo el mundo de aquí a 2025. En la tabla han identificado ejemplos de empleos que ya han sido sustituidos por la automatización en Estados Unidos.
6 ejemplos de Automatización inteligente
Automatización inteligente puede ser aprovechado por todo tipo de operaciones y organizaciones, desde el sector público hasta las empresas. He aquí ejemplos de aplicaciones en distintos sectores:
1. Sanidad: Uso de chatbots impulsados por IA para responder a las consultas de los pacientes y Automatización Robótica de Procesos (RPA) para automatizar las tareas administrativas.
2. Comercio minorista: Utilización de sistemas de inventario automatizados para mejorar la gestión del inventario y la experiencia del cliente.
3. Banca y finanzas: Detección del fraude mediante IA y flujos de trabajo automatizados para la aprobación de préstamos.
4. Fabricación: Utilización de robots para automatizar las líneas de producción o automatizar el cumplimiento de los pedidos.
5. Logística y transporte: Uso de sistemas basados en IA para la optimización de rutas.
6. Seguros: Utilización de process intelligence para agilizar o automatizar los procesos de tramitación de siniestros.
Automatización inteligente & RPA
Automatización Robótica de Procesos (RPA) es el uso de robots de software para automatizar tareas claramente definidas y repetitivas. RPA puede ayudar a reducir el trabajo manual, aumentar la productividad y racionalizar las operaciones. La automatización inteligente, por su parte, es un término más amplio que abarca los habilitadores tecnológicos de procesos empresariales o flujos de trabajo.
RPA también se ajusta bien a distintos aspectos de la AI. Por ejemplo, un uso habitual del software process intelligence es descubrir y poner en marcha proyectos de automatización. De este modo, dos componentes distintos de la automatización inteligente se complementan mutuamente.
Automatización inteligente E IA
Otra fuente común de confusión es entre IA e IA. Los algoritmos y plataformas de inteligencia artificial pueden utilizarse en Automatización inteligente, pero la IA también se adapta a muchos otros casos de uso fuera del ámbito de la inteligencia artificial. Gestión de Procesos Empresariales (BPM). En general, ambos términos no deben utilizarse indistintamente.
Muchas soluciones de Automatización inteligente incorporan inteligencia artificial en forma de algoritmos de aprendizaje automático. Se puede considerar aprendizaje automático el trabajo supervisado o no supervisado en el que las máquinas se adaptan y aprenden por sí mismas a realizar mejoras basadas en los datos disponibles. Puede que no siempre vea el aprendizaje automático en acción, pero es útil preguntar a los proveedores dónde se utiliza. Al igual que ocurre con Automatización inteligente en general, el ML suele aplicarse en tareas mundanas y rutinarias que los humanos no quieren hacer.
Tratamiento inteligente de documentos (PID)
El procesamiento inteligente de documentos es el uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para extraer automáticamente datos e información de documentos no estructurados como facturas, contratos, formularios fiscales y otros documentos empresariales.
La PID puede incluir tanto tecnologías de reconocimiento de caracteres de objetos (OCR) para convertir imágenes en formatos legibles por máquinas como algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para resumir el contenido de documentos basados en texto y convertir así datos no estructurados en documentos digitalizados.
Gemelos digitales en la automatización
Un gemelo digital es una copia digital de un proceso empresarial que puede analizarse y mejorarse mediante Automatización Robótica de Procesos o la simulación de procesos. Los gemelos digitales son más comunes en los procesos de fabricación, pero se han extendido cada vez más a otras funciones como las operaciones empresariales, los seguros y la atención sanitaria. La principal ventaja de un gemelo digital es que permite diseñar y aplicar optimizaciones de procesos, como la reingeniería de procesos, de forma digital antes de pasar a operaciones a gran escala.
Un gemelo digital de una organización (DTO) amplía el concepto de gemelo digital de un proceso a una copia digital de una organización empresarial, incluidos productos, estructuras y departamentos interconectados. Un DTO puede utilizarse para simular y evaluar el impacto empresarial de cambios operativos importantes, por ejemplo, pasar a un sistema ERP basado en la nube.
IA conversacional y chatbots
Un área más común para Automatización inteligente es la IA conversacional, una tecnología popularizada recientemente por tecnologías como ChatGBT. En esencia, se trata de tecnologías que aprovechan la inteligencia artificial, como la comprensión del lenguaje natural (NLU), para entender y responder a las entradas e interactuar con los humanos de forma conversacional.
En la empresa, los bots de chat que utilizan IA conversacional pueden verse tanto en funciones internas (por ejemplo, bots de compras y solicitudes) como en actividades de cara al cliente (por ejemplo, bots de chat de atención al cliente en sitios web).
Casos prácticos Automatización inteligente
La automatización avanzada puede utilizarse en cualquier unidad de negocio o función de una empresa. Algunos de los casos de uso más comunes son las tareas manuales repetitivas.
- Finanzas : automatizar o agilizar las aprobaciones o los informes mensuales.
- Adquisiciones : automatización de procesos de gran volumen, como la aprobación de facturas o las cuentas por pagar de principio a fin.
- Atención al cliente: incorporación de nuevos clientes o apoyo a los servicios de atención al cliente.
- Tecnologías de la información: detección de riesgos o fallos de seguridad en una organización.
- Recursos humanos: automatización y racionalización de procesos repetitivos, como las nóminas.
- Ventas : identificar y fijar los precios ideales en función de la dinámica y las tendencias del mercado.
- Marketing: mejora del nivel o la calidad de los datos de audiencia de clientes o clientes potenciales.
Aunque se pueden encontrar casos de uso en cualquier función empresarial o departamento, un error común es pensar que Automatización inteligente se desarrolla para sustituir a la mano de obra cualificada. Las mayores ventajas de Automatización inteligente se obtienen cuando se combina con la experiencia de expertos en la materia. Rara vez esto funciona sin la inversión activa y el apoyo de las personas, e incluso en términos más generales puede verse Automatización inteligente como el aumento de la inteligencia humana en el lugar de trabajo.
marco de 6 pasos para Automatización inteligente
A la hora de elaborar su estrategia de Automatización inteligente , es importante tener en cuenta el tiempo y los recursos necesarios para una aplicación eficaz. La AI debe considerarse un viaje y no un destino, que requiere una planificación estratégica considerable. Puedes aprovechar este marco de seis pasos para ponerte en marcha.
- Aclare su modelo operativo de AI - Un buen punto de partida es una comprensión clara de la estrategia general. Empiece por describir el objetivo y los pasos necesarios para alcanzarlo.
- Aproveche process discovery - para muchas organizaciones, el primer punto de partida para la automatización es process discovery - donde se identifican las mayores áreas de mejora.
- Diseñar para una implantación a gran escala: muchas organizaciones adoptan un enfoque de prueba y aprendizaje de la AI. Aunque es bueno probar nuevos conceptos, identifique casos de prueba con un impacto medible en los objetivos empresariales clave.
- Establezca expectativas realistas: cualquier cambio en los procesos empresariales afectará a su plantilla y a su cultura. Invierta en comunicaciones sólidas de gestión del cambio.
- Construir un producto mínimo viable (MVP) - Automatización inteligente puede requerir un esfuerzo y unos recursos considerables. Considera la posibilidad de desarrollar un MVP para probar los resultados antes de implantarlo a gran escala.
- Captar y comunicar el valor: la automatización por sí sola no mejora los procesos empresariales. Identifique y mida las formas concretas en que la AI mejora sus parámetros empresariales clave. Una vez alcanzada la línea de meta, ¡es hora de volver a empezar!
Colaboración empresarial e informática en la automatización
Los directivos y los informáticos deben colaborar en la adopción de Automatización inteligente para garantizar una implantación satisfactoria y conforme a las normas. Los profesionales de TI pueden aportar los conocimientos técnicos necesarios para ayudar a crear y mantener la infraestructura necesaria, mientras que los directivos pueden aportar los conocimientos y la perspectiva empresariales para garantizar que las tecnologías se utilicen de la manera más eficaz y eficiente.
La colaboración también puede ayudar a identificar las mejores oportunidades de automatización y garantizar que las tecnologías se utilicen en todo su potencial.
La importancia de la cultura de los datos
La mayoría de las empresas que implantan Automatización inteligente se enfrentan a retos relacionados con la calidad de los datos, pero una cuestión tanto o más importante es el nivel de cultura de datos.
Una cultura de datos son los comportamientos y creencias colectivos de las personas que utilizan los datos para mejorar la toma de decisiones. Se puede considerar que una organización está impulsada por los datos cuando estos están integrados en la toma de decisiones, las operaciones, la mentalidad y la identidad de una organización.
Muchas organizaciones se enfrentan a la resistencia a la cultura de datos cuando se altera la forma de trabajar existente o se implantan nuevas herramientas, procesos o flujos de trabajo. Tener una cultura de datos sólida ayuda a una organización a adaptarse eficazmente al cambio de una forma que aprovecha las habilidades y experiencias de la plantilla.
Una buena cultura de datos mejora el nivel de alfabetización informática y capacita a los empleados para formular las preguntas adecuadas, encontrar ideas, mejorar las formas de trabajar y la experiencia de los empleados erradicando la ineficacia y el trabajo inútil.
Automatización inteligente herramientas y software
Existen muchas soluciones de software y herramientas para que las empresas se adapten Automatización inteligente. Algunos ejemplos comunes son:
- minería de procesos software
- Automatización Robótica de Procesos herramientas
- Software híbrido process intelligence
- Plataformas de integración como servicio, iPaas
- Tratamiento inteligente de documentos
Rara vez se utiliza un solo software para todas las necesidades de Automatización inteligente . En la mayoría de los casos, las organizaciones empresariales desarrollan una moderna pila de inteligencia y automatización, como se ve en la infografía siguiente.
En la pila de inteligencia y automatización de Automatización inteligente hay cuatro áreas principales: información de opex, gestión, automatización y gobernanza. Los datos en sí pueden fluir de forma intercambiable entre distintos sistemas, pero la división principal se produce entre la capa de datos de trabajo y la capa de datos del sistema.
Capa de datos de trabajo: se centra en los datos operativos, como la actividad de procesos y tareas medida, gestionada y automatizada en las operaciones empresariales.
Capa de datos del sistema : se centra en la minería de datos y la gestión de los datos empresariales capturados de los sistemas informáticos de la empresa, por ejemplo, sistemas ERP o CRM como SAP, Oracle o Salesforce.
Entre las empresas modernas de software destacadas en cada categoría figuran:
Gestión de operaciones - Workfellow
Gestión de la ejecución - Celonis
Gestión de Procesos Empresariales (BPM) - Bizagi, Nintex, Appian y Camunda
Gestión de datos - Snowflake, Databricks Amazon Redshift y Azure Synapse Analytics
Soluciones de automatización: UiPath, ABBYY, Expert.ai y Nice
Soluciones de inteligencia: Alteryx, ThougtSpot, Tableau y SiSense
Gobernanza de flujos de trabajo - Mulesoft, Turbotic
Gobernanza de datos - Splunk, Datadog
Muchos responsables de operaciones y TI de empresas construyen su arquitectura empresarial sobre soluciones ERP o CRM heredadas. Las herramientas de Automatización inteligente complementan esta estrategia. La mayoría de las soluciones modernas de Automatización inteligente se integran o complementan los principales sistemas de datos empresariales, como la base de datos ERP de SAP u Oracle, o facilitan la exportación de datos de un sistema a otro mediante exportaciones de datos, integraciones o API.
Artículos e investigación relacionados
-> ¿Qué es Automatización inteligente?
-> Principales retos para Automatización inteligente
-> 60+ Automatización inteligente herramientas y software
-> Automatización Robótica de Procesos ( RPA) herramientas y ejemplos
-> Cómo adaptarse a la automatización empresarial y no perder el empleo
-> Automatización de empresas: agilizar los procesos empresariales para el futuro
