Haciendo la automatización empresarial inteligente: un marco para combinar DPA, RPA e IA
La automatización inteligente de negocios implica software que utiliza inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías para automatizar tareas repetitivas. Utiliza procesos, algoritmos y aprendizaje automático para automatizar tareas que no requieren juicio o toma de decisiones humanas.¿Por qué necesitamos estos sistemas?Los humanos son imperfectos. Y tenemos tiempo limitado incluso cuando no somos imperfectos. Por lo tanto, la automatización es importante para todas las organizaciones. Sin embargo, la automatización de negocios puede ser complicada, costosa y llevar mucho tiempo. Para aliviar esta complejidad, es crucial utilizar un marco que combine DPA (Automatización de Procesos Basada en Datos), RPA (Automatización Robótica de Procesos) e IA (Inteligencia Artificial). Esta combinación permite a las empresas automatizar de maneras que antes no eran posibles.
El bombo publicitario en torno a la automatización inteligente de negocios
La automatización inteligente de procesos de negocio (BPA) es la próxima evolución de BPM. He aquí por qué es importante. BPM es una forma de automatizar procesos, lo que permite a las personas y empresas ser más eficientes y efectivas al hacer las cosas. IBA va un paso más allá al aprovechar algoritmos inteligentes que pueden predecir tendencias y descubrir patrones en los datos para interpretarlos con mayor precisión que los humanos por sí solos. Esto facilita mucho que las organizaciones decidan qué pasos se deben seguir para que sus procesos funcionen sin problemas y sin problemas. En otras palabras, ayuda a las empresas a ser más inteligentes sobre lo que hacen con cada nuevo proyecto introducido en sus sistemas. El bombo publicitario que rodea la automatización inteligente de negocios (iBPA) está en su punto más alto. Pero con tantas empresas sumándose, puede ser difícil saber cómo crear una estrategia de IBA exitosa para su organización. Al considerar cómo incorporar la IA en los procesos de su empresa, es vital que comprenda la diferencia entre IA y aprendizaje automático (ML). La IA consiste en desarrollar computadoras que puedan pensar como humanos; el ML consiste en escribir algoritmos que puedan aprender de forma independiente. Estos dos términos se usan a menudo indistintamente en la prensa y en los círculos de la industria, lo que a menudo confunde a las personas que intentan comprender lo que significan cuando escuchan a alguien referirse a "inteligencia" o "inteligencia artificial". La distinción entre estas dos tecnologías le ayudará a comprender mejor qué tipo de tecnología se adaptaría mejor a los desafíos y objetivos de sus procesos de negocio. Pero, ¿cómo combina la IA con RPA y DPA? Después de todo, todos son buenos en tareas específicas como automatizar procesos manuales o recopilar datos de diversas fuentes. También tienen sus fortalezas: RPA se destaca en la automatización de procesos y el enriquecimiento de datos; DPA ofrece información inteligente sobre información no estructurada; mientras que la IA proporciona una plataforma para construir aplicaciones inteligentes que pueden aprender con el tiempo tomando decisiones basadas en grandes cantidades de datos y algoritmos. Además, las empresas que desean aprovechar la tecnología para la mejora continua deben considerar el uso de estas tecnologías en combinación entre sí:
Las plataformas de automatización de procesos digitales le permiten modelar y simular sus procesos manuales existentes para crear una simulación inteligente de los mismos; esto le permite ver dónde se pueden realizar mejoras antes de automatizar cualquier parte del proceso.
RPA le permite automatizar tareas manuales en su organización imitando cómo las personas realizan actualmente esas tareas manualmente; esto garantiza que no se requiera ninguna habilidad adicional por parte de los empleados que puedan asumir la tarea automatizada una vez que se completa con éxito a través de RPA.
La IA permite tareas cognitivas como interpretar conjuntos de datos, predecir resultados basados en comportamientos/resultados pasados o hacer recomendaciones basadas en lo que la plataforma sabe sobre las necesidades y preferencias de los clientes, todo lo cual de otro modo requeriría un tiempo de capacitación extenso para los humanos.
Gestión dinámica de casos
La gestión dinámica de casos combina la gestión de casos y BPM, lo que le ayuda a gestionar procesos no estructurados. Es flexible y ágil, ideal para manejar excepciones manteniendo su negocio productivo. La gestión dinámica de casos existe desde principios de la década de 2000. Sin embargo, solo recientemente se ha vuelto más utilizada a medida que las empresas buscan mejorar su capacidad de analizar y adaptarse rápidamente. La gestión dinámica de casos le ayuda a tomar las acciones correctas en el momento adecuado definiendo roles y responsabilidades basados en datos recopilados en tiempo real. Esto significa que cuando ocurre una excepción dentro de un proceso o flujo de trabajo, los cambios de política se pueden realizar sobre la marcha sin esperar a la reunión de la próxima semana, o peor aún, hasta después de que algo haya salido mal.
Modelado y simulación utilizando automatización inteligente de negocios
El modelado y la simulación se pueden utilizar para evaluar el rendimiento de un proceso o incluso evaluar un modelo de su proceso de negocio. Una forma inteligente de utilizar el modelado y la simulación es simular cómo funcionará su negocio en diferentes condiciones. Por ejemplo, podría simular diferentes escenarios para llamadas de servicio al cliente o tiempos de envío y luego ajustarse en consecuencia según lo que funcione mejor para las necesidades de su empresa. Esta técnica funciona excepcionalmente bien cuando se combina con otras formas de automatización inteligente, como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial (IA). El marco de automatización inteligente de negocios es una combinación de tres tecnologías clave:
RPA (Automatización Robótica de Procesos)
IA (Inteligencia Artificial)
DPA (Análisis de Procesos Documentales)
El uso de estas tecnologías en tándem crea un sistema de automatización inteligente de negocios, que le permite automatizar tareas repetitivas, analizar datos y obtener información sobre sus procesos de negocio. Aproveche la tecnología de aprendizaje automático para hacer recomendaciones inteligentes basadas en los datos que ha recopilado.
Gestión inteligente de casos
El enrutamiento inteligente de casos utiliza IA para dirigir los casos a la persona o cola adecuada según sus prioridades de procesamiento. Esto se puede hacer de dos maneras:
La IA se utiliza para identificar casos de alta prioridad que necesitan ser procesados por un operador humano lo antes posible y luego asignarlos automáticamente a los empleados menos ocupados (por ejemplo, después del almuerzo).
La IA se utiliza primero para dirigir todos los correos electrónicos entrantes a bandejas de entrada separadas según su nivel de prioridad (por ejemplo, Prioridad 1: Urgente; Prioridad 2: Alta; Prioridad 3: Baja) y luego asignarlos automáticamente según la carga de trabajo de cada empleado (por ejemplo, si ya está trabajando en cuatro tareas de alta prioridad y no tiene tiempo para nada más).
IBA para recomendaciones de ventas y productos
Las recomendaciones de ventas y productos basadas en análisis de comportamiento pueden ser una excelente manera de mejorar los ingresos de su negocio. Suponga que desea ofrecer productos más personalizados que se adapten específicamente a cada cliente. En ese caso, el uso de análisis de comportamiento puede ayudar, ya que facilita recomendaciones de productos más precisas y adaptadas a las necesidades específicas de cada cliente.
Análisis de sentimiento del cliente y recomendaciones de mejores acciones posteriores
Otro caso de uso es el análisis de sentimiento del cliente y el seguimiento de las mejores recomendaciones de acciones. Saber cómo se sienten sus clientes acerca de su producto o servicio puede ayudarle a mejorarlo, por lo que las empresas a menudo buscan en sus datos información sobre lo que les gusta y no les gusta a los clientes. Los humanos o las máquinas pueden realizar análisis de sentimiento del cliente. Un humano leerá manualmente las reseñas, buscará palabras clave específicas que impliquen un sentimiento positivo o negativo, y luego asignará una puntuación según sus hallazgos. Sin embargo, este método consume mucho tiempo y solo analiza una cantidad limitada de datos a la vez; es difícil obtener una imagen precisa del tono general de muestras tan pequeñas. Por el contrario, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para evaluar el estilo de los textos sin requerir intervención humana (y sin estar sesgados).
La automatización inteligente de negocios es la clave para el análisis predictivo y adaptativo
La automatización inteligente de negocios es la aplicación de tecnologías inteligentes a todo el proceso de gestión de un negocio. Ayuda a automatizar tareas repetitivas y procesos de toma de decisiones humanas. El análisis predictivo utiliza datos para pronosticar lo que sucederá en el futuro. En contraste, el análisis adaptativo utiliza datos para aprender de errores pasados y mejorar las decisiones futuras. El análisis predictivo también ha demostrado su efectividad en muchas industrias, incluidas las finanzas, el comercio minorista, la atención médica y la fabricación. Ha sido utilizado por empresas como Apple, Amazon y Netflix para aumentar sus ventas y tasas de satisfacción del cliente. El análisis adaptativo también se está volviendo más común entre las empresas hoy en día. Buscan nuevas formas de mejorar sus operaciones y aumentar sus ganancias. Por ejemplo:Marketing adaptativo. Al utilizar algoritmos que analizan las preferencias de los usuarios, las empresas pueden predecir qué producto o servicio será más atractivo para cada cliente basándose en compras pasadas o búsquedas en línea; luego, pueden enviar anuncios dirigidos basándose en esta información para que los clientes sientan que están recibiendo mensajes personalizados de esas empresas en lugar de mensajes genéricos que no parecen lo suficientemente dirigidos para ellos (como cuando recibe un anuncio de algo que nunca ha comprado).
Información de la voz del cliente (VOC) para la mejora de CSAT
La voz del cliente (VOC) es una herramienta poderosa para mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente. Puede identificar áreas de mejora, resaltar oportunidades para la mejora de procesos y mejorar las puntuaciones generales de CSAT. Al optimizar la experiencia de su cliente, no puede permitirse pasar por alto los datos de VOC. Al utilizar el aprendizaje automático y el análisis predictivo para analizar los datos de VOC, puede construir una base para la mejora continua en todos los canales en línea u offline. Puede utilizar esta información en tiempo real o a lo largo del tiempo para identificar tendencias en el sentimiento del cliente; hacer ajustes para que su próxima interacción con un cliente sea más fluida; aumentar las ventas centrándose en clientes felices en lugar de aquellos que han expresado insatisfacción; generar sugerencias sobre cómo anticipar mejor sus necesidades.
APIs de conexión
Si está buscando una forma de integrar soluciones de RPA o ML/IA con su negocio, una de las primeras cosas que debe hacer es investigar las API. Muchos proveedores ofrecen API que se pueden utilizar para conectarse a sus productos y a los de otros. Además, la mayoría de los proveedores ofrecen API que permiten la transferencia de datos entre su plataforma y otros sistemas como Box o Google Docs.
La automatización de BPM es apropiada para la orquestación de procesos de extremo a extremo para escalar procesos de negocio complejos
La automatización de BPM integra y coordina todos los elementos necesarios para ejecutar un proceso, incluidas las entradas de datos, las actividades y las salidas. La IA es la tecnología que puede potenciar la capacidad de las empresas para ofrecer experiencias de cliente más inteligentes, mejorar los procesos de negocio e impulsar el crecimiento. Es un facilitador de la transformación digital. Si lo piensa de esta manera, que la IA es algo que se ejecuta en segundo plano y se puede utilizar para unir una amplia gama de proyectos de transformación digital, verá cómo la combinación de estas herramientas puede conducir no solo a mejores resultados, sino también a tiempos de entrega más rápidos porque reduce el tiempo dedicado a esperar transferencias entre equipos que trabajan en partes separadas de un proyecto (por ejemplo, un equipo de RPA entregando trabajo a un científico de datos).
Utilice la automatización inteligente de negocios para mejorar sus procesos de forma inteligente
La automatización inteligente de negocios se puede utilizar para mejorar los procesos de diversas maneras. Por un lado, puede utilizarla para automatizar tareas, liberando así recursos y permitiéndonos centrar nuestras energías en otro lugar. También mejora la calidad de los datos que recibimos de fuentes externas al brindarnos información sobre qué datos son confiables y cuáles no. Finalmente, el aspecto de aprendizaje automático permite la automatización inteligente, donde los procesos de negocio son lo suficientemente "inteligentes" como para saber cómo realizar mejor sus tareas sin intervención o supervisión humana. Para aumentar el éxito en el mundo digital actual, las organizaciones necesitan automatizar sus procesos de negocio y utilizar la inteligencia para impulsar los resultados.
