Automatización Artificial de Procesos: El Salto De La Inteligencia Artificial

¿Qué es la automatización artificial de procesos? Descubre cómo se está implantando la APA en las operaciones empresariales integrando la IA y el aprendizaje automático para crear procesos inteligentes y autónomos que mejoren la eficiencia y permitan tomar decisiones en tiempo real.

Entendiendo el contexto actual de APA 

La automatización lleva décadas siendo la clave en el desarrollo de los procesos de negocio. El ahorro de costes, la reducción de errores, y la concentración de esfuerzos en tareas que realmente aportan valor para el negocio, son ventajas que no pasan desapercibidos para las compañías.

A lo largo de la historia, la tecnología ha permitido la evolución de la automatización, incorporando nuevas herramientas como robots, sensores, hardware y software especializado que han ayudado a las empresas a transformar sus procesos de negocio para maximizar su eficiencia y rendimiento.

En España, el 29% de las empresas han aumentado su rendimiento y ganancias gracias a las inversiones en Inteligencia Artificial (IA) y automatización según el informe el informe 'Global Tech Report 2023' de KPMG.

En los últimos años, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han ganado relevancia en la sociedad y era de esperar que las organizaciones adoptaran esta tecnología progresivamente. Según los informes de IBM, el 44% de las organizaciones están incorporando activamente la inteligencia artificial en sus operaciones (Flowable, 2023).

Incorporar estas tecnologías a la automatización, dota de inteligencia a los procesos y abre la puerta a la automatización de aquellos para los que antes era necesaria la intervención humana.

La combinación de la inteligencia artificial y la automatización tiene como objetivo que las decisiones a tomar en un flujo de trabajo sean automáticamente determinadas en tiempo real por el propio proceso.

¿Qué es la Automatización de Procesos Artificiales?

APA (Automatización de Procesos Artificiales), consiste en aplicar técnicas de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático a los procesos de negocio.

Hasta ahora, la automatización de procesos se basaba en un conjunto de reglas predefinidas que marcaban el comportamiento que un sistema debía tener, o cómo un robot debía de actuar frente a situaciones previamente programadas.

Con la llegada de APA, son los propios procesos los que tendrán esa inteligencia, pudiendo comportarse de forma distinta sin la necesidad de que el humano conozca con antelación estas situaciones, o que haya tenido que programar estas tareas.

Esto sumado al potencial del aprendizaje automático, hace que el propio proceso pueda aprender de su comportamiento a lo largo del tiempo y mejorar su eficiencia, teniendo como base el conocimiento de las decisiones que el propio proceso ha ido tomando frente a cada situación a lo largo del tiempo.

El uso de estas tecnologías en el ámbito de la automatización marcará un punto de inflexión, ya que los propios procesos ganarán autonomía, y serán éstos los que puedan tomar decisiones en tiempo real y desencadenar acciones distintas dentro de un mismo flujo de trabajo, pudiendo ofrecer resultados más precisos para cada situación.

Tecnologías y casos de uso

Hoy en día existen multitud de técnicas pertenecientes a la inteligencia artificial que pueden ser utilizadas en la automatización de procesos.

Por ejemplo, el procesamiento de lenguaje natural (NLP), que permite a los sistemas interpretar el lenguaje humano y generar texto de forma automática, hace posible tareas como extracción de información, generación de contenido, reconocimiento de entidades o detección de sentimientos.

Compañías pertenecientes a diferentes industrias pueden utilizar NLP para extraer información de documentos no estructurados y automatizar tareas como detección de fraude, procesamiento de facturas, cálculo de riesgos en bolsa, generación de respuestas automáticas en servicios de atención al cliente, identificación de tendencias y amenazas, extracción de la información relevante de redes sociales o artículos para tomar decisiones sobre productos del mercado o de la competencia, categorización y procesamiento de reclamaciones, automatización de análisis de documentos regulatorios o análisis clínicos para poder diseñar un sistema de recomendaciones automático.

Otra de las herramientas más utilizadas es el uso de modelos predictivos que ayuden en la toma de decisiones intentando anticiparse a eventos futuros.

Incorporar estos modelos a los procesos puede proporcionarles capacidades como predecir la demanda de productos en base a su histórico y tomar decisiones en tiempo real como realizar pedidos de reposición de artículos de forma automática.

Existen otras técnicas, que también pueden ser utilizadas en la automatización inteligente de procesos, como la visión artificial, que permite a las máquinas interpretar y comprender el contenido visual de imágenes o vídeos; la minería de datos, que consiste en el proceso de descubrir patrones significativos y conocimiento útil a partir de grandes conjuntos de datos; y la computación cognitiva, que implica la creación de sistemas informáticos capaces de simular el funcionamiento del cerebro humano para procesar información y aprender de ella de manera similar a como lo haría una mente humana.

Estas técnicas se pueden aplicar en la monitorización de pedidos para tomar decisiones frente a retrasos o cancelaciones, maximizando así el uso del inventario. Además, son muy útiles en el análisis de imágenes y vídeos para mejorar la calidad en líneas de producción y en la mejora del funcionamiento de vehículos autónomos, entre otras aplicaciones.

Conclusiones: El futuro

El uso de la inteligencia artificial dentro de los procesos de negocio de las compañías está revolucionando la forma en la que los humanos interactuamos con ellos. El uso de estas técnicas hace que en lugar de que un ser humano tenga que tomar una decisión tras el resultado de la ejecución de un proceso, sea el propio proceso quién la tome en tiempo real y sin necesidad de estar programado exclusivamente para ello.

La automatización de procesos ya no solamente se encargará de realizar tareas repetitivas o de orquestar procesos, sino que lo verdaderamente revolucionario es que la responsabilidad de la toma de decisiones se traslada al proceso, evitando los largos tiempo de espera que el ser humano puede provocar si forma parte de ese proceso.

Aunque aún existen desafíos a tener en cuenta como la privacidad de los datos, la falta de experiencia con la inteligencia artificial de las compañías, resistencia al cambio o la necesidad de una supervisión humana en procesos críticos, el ahorro de costes operacionales, tiempo y esfuerzo es más que notable.

Al mejorar la precisión y calidad de los procesos, la eficiencia de las compañías se ve impactada de forma positiva incrementando también su productividad.

El rápido avance la IA y del aprendizaje automático auguran un futuro en el que cada vez existirán nuevas técnicas que irán sustituyendo la necesidad de interacciones humanas en los procesos de las compañías independientemente de la industria a la que pertenezcan, acercándonos cada vez más a la automatización integral de procesos.