Los enfoques tradicionales para la automatización de procesos de negocio se centran en mejorar la eficiencia y reducir costos mediante la automatización de tareas repetitivas y basadas en reglas dentro de un proceso predefinido. Los procesos basados en BPM (gestión de procesos empresariales) son muy eficaces en entornos estructurados, pero pueden ser desafiantes de aplicar en procesos dinámicos o no estructurados. A medida que las tecnologías de inteligencia artificial (IA) evolucionan, es importante explorar enfoques de automatización que combinen IA y automatización de procesos para superar las limitaciones de los sistemas tradicionales.
Resumen de los enfoques tradicionales de automatización
Los enfoques "tradicionales" para la automatización de procesos empresariales (es decir, sin la aplicación de inteligencia artificial) han sido ampliamente implementados en los negocios. Su propósito es aumentar la eficiencia, reducir costos y optimizar operaciones, superando las capacidades de los procesos manuales centrados en las personas. Estos métodos se enfocan en automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas para minimizar errores humanos y aumentar la velocidad.
Tres enfoques tradicionales de automatización incluyen:
- Automatización mediante reglas de negocio
- Automatización de workflows
- Automatización robótica de procesos (RPA)
Automatización mediante reglas de negocio
Consiste en automatizar decisiones y procesos basados en lógica o condiciones predefinidas, generalmente expresadas como declaraciones "si-entonces". Esto asegura que las tareas y decisiones repetitivas sigan patrones consistentes sin intervención humana. Este enfoque se utiliza en plataformas de automatización basadas en BPM y estándares como BPMN 2.0, que permiten definir estas reglas y condiciones mediante símbolos gráficos.
Automatización de workflows
La automatización de workflows utiliza reglas predefinidas para gestionar la secuencia de tareas, datos y aprobaciones entre personas y sistemas de información. Automatiza el enrutamiento de tareas, el envío de notificaciones y asegura el orden correcto de los pasos. Las plataformas de automatización definen workflows de principio a fin, comenzando con un paso de inicio y terminando cuando se completa la secuencia definida. El estándar BPMN 2.0 ayuda a representar las tareas humanas y del sistema de manera gráfica y a incluir un motor BPM que ejecuta la aplicación automáticamente, pausando cuando se requiere intervención humana.
Automatización robótica de procesos (RPA)
La RPA utiliza bots de software para imitar acciones humanas al interactuar con sistemas digitales, automatizando tareas repetitivas como la entrada de datos, el llenado de formularios y el procesamiento de transacciones. Estos bots siguen reglas predefinidas para completar tareas en múltiples aplicaciones sin alterar los sistemas existentes.
Desafíos clave de la IA en comparación con la automatización tradicional
La integración de la inteligencia artificial en los procesos de negocio está transformando la manera en que los equipos de negocio y TI abordan la automatización. Aunque la IA ofrece ventajas frente a los métodos tradicionales, también plantea desafíos significativos.
La IA representa un cambio importante respecto a la automatización basada en reglas, ofreciendo más flexibilidad e inteligencia, pero también incrementando la complejidad, los costos ocultos y los riesgos éticos y de gobernanza. Las organizaciones que consideren la adopción de la automatización impulsada por IA deben evaluar cuidadosamente estos desafíos frente a los posibles beneficios para garantizar una integración y un rendimiento óptimos.
Complejidad en la automatización con IA
- Los modelos de IA a menudo se consideran "cajas negras", lo que dificulta entender cómo se toman las decisiones. Esto puede ser problemático para procesos empresariales críticos.
- Los resultados de los modelos de IA pueden variar dependiendo de los datos de entrenamiento, lo que significa que la asistencia basada en IA puede no ser consistente ni repetible en algunos casos.
Complejidad en la automatización con IA
Existen costos evidentes y ocultos asociados con el uso de IA en la automatización de procesos. Es importante analizar ambos con detenimiento.
- La automatización impulsada por IA generalmente requiere una inversión inicial mayor que la automatización tradicional. Esto incluye costos de infraestructura de datos, personal especializado y entrenamiento continuo de modelos.
- La implementación de IA puede requerir conocimientos especializados, como científicos de datos, ingenieros de IA y expertos en aprendizaje automático, quienes pueden no formar parte del equipo de TI actual.
Los modelos de IA requieren monitoreo constante y, posiblemente, reentrenamiento para mantener su rendimiento, un contraste marcado con los sistemas tradicionales, que suelen operar con un mantenimiento mínimo tras su implementación.
Gobernanza, regulación y consideraciones éticas
Cuando las soluciones de automatización con IA toman más decisiones de forma autónoma, es crucial prestar atención a la gobernanza, la privacidad de los datos y la toma de decisiones éticas.
- En industrias altamente reguladas como la financiera o la sanitaria, el cumplimiento normativo debe ser prioritario y considerado al entrenar los modelos.
- Los sistemas de IA suelen procesar datos sensibles. Garantizar la protección y confidencialidad de los datos durante el entrenamiento de los modelos es un desafío crítico.
- La automatización impulsada por IA no debe generar resultados sesgados o discriminatorios, especialmente en áreas como contratación y servicios al cliente (por ejemplo, decisiones sobre préstamos o atención médica).
Cuando la IA toma decisiones autónomas, determinar la responsabilidad por errores o fallos puede resultar poco claro. ¡La supervisión y la rendición de cuentas no pueden delegarse ni eludirse!
Comparación entre la automatización tradicional y la impulsada por IA
Algunas diferencias clave entre la automatización tradicional y la automatización con IA incluyen:
- La automatización tradicional utiliza conjuntos de datos predefinidos y sensibles que pueden manejarse de forma confidencial. Entrenar modelos de IA con datos sensibles requiere una cuidadosa protección de la confidencialidad.
- Los modelos de IA necesitan monitoreo, ajustes y reentrenamiento constantes para mantener su rendimiento. Las aplicaciones desarrolladas con software de automatización de procesos tradicionales suelen operar con un mantenimiento mínimo y pueden ser gestionadas por el mismo equipo de TI.
- La automatización tradicional proporciona un marco de control claro, donde cada paso está predeterminado por lógica humana. En la automatización impulsada por IA, alcanzar ese nivel de control puede ser más difícil debido al carácter dinámico de los modelos.
Automatización inteligente de procesos: oportunidades para integrar tecnologías de IA con la automatización existente
La automatización de procesos empresariales con IA puede mejorar la toma de decisiones, la extracción de datos, la automatización de tareas y el monitoreo de procesos, ofreciendo un avance significativo respecto a la automatización tradicional y contribuyendo a la hiperautomatización de los procesos empresariales. Los modelos de IA pueden alimentar sus conocimientos directamente en procesos automatizados de principio a fin con software de automatización de procesos. Aquí hay algunas áreas donde la automatización de procesos empresariales con IA ya está demostrando ser útil:
Usar IA para apoyar decisiones en workflows: Incorpora modelos de IA en puntos clave de decisión que determinan el "siguiente paso" en los flujos de trabajo automatizados. Los servicios de IA, como modelos de aprendizaje automático alojados en plataformas en la nube como AWS o Azure, pueden entrenarse para hacer predicciones basadas en datos de los flujos de trabajo, impulsando la automatización inteligente de procesos.
Usar IA para el procesamiento automatizado de documentos: Combina herramientas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) basado en IA y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer automáticamente datos de documentos no estructurados como facturas, contratos o correos electrónicos.
Usar chatbots con IA para iniciar procesos: Integra chatbots impulsados por IA para interactuar con usuarios (clientes o empleados), recopilar información y desencadenar aplicaciones de proceso. El chatbot puede hacer preguntas al usuario, comprender la intención y comenzar automáticamente una aplicación específica.
Usar analíticas predictivas con IA para optimizar procesos: Las analíticas predictivas de IA son útiles para monitorear y predecir cuellos de botella en los flujos de trabajo, como retrasos en procesos de aprobación o escasez de recursos. La automatización inteligente de procesos puede ajustar automáticamente los flujos de trabajo basándose en estas predicciones, redirigiendo tareas o asignándolas a diferentes usuarios.
Usar IA para asignación inteligente de tareas: La IA puede evaluar factores como la carga de trabajo, el desempeño de los empleados y la complejidad de las tareas para asignarlas de manera inteligente en flujos de trabajo tradicionales. Con un modelo de IA que evalúe la complejidad de las tareas y las responsabilidades de los empleados, se puede integrar una recomendación de asignación en tareas específicas a través de una API REST.
Usar IA para análisis de sentimiento en retroalimentación: El análisis de sentimiento impulsado por IA puede aplicarse a comentarios de clientes o tickets de soporte, categorizándolos según el sentimiento (positivo, neutral o negativo). Las aplicaciones de automatización inteligente de procesos pueden escalar automáticamente los comentarios negativos para mayor atención o generar respuestas automáticas a los comentarios positivos.
Usar IA para monitoreo de procesos y detección de anomalías: La IA puede monitorear procesos en curso, analizando métricas de rendimiento para detectar anomalías como ralentizaciones en los procesos, errores del sistema o comportamientos inusuales. Cuando se detecta una anomalía, el proceso puede desencadenar automáticamente acciones correctivas o enviar alertas a los gestores de procesos.
Usar herramientas de RPA para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas: La IA puede potenciar la automatización robótica de procesos (RPA) al abordar tareas que requieren habilidades cognitivas (por ejemplo, comprender lenguaje natural, hacer predicciones). Integrar IA con flujos de trabajo puede mejorar la toma de decisiones o añadir inteligencia a tareas repetitivas. Utiliza una herramienta de RPA como UiPath para automatizar tareas que pueden realizarse mediante robots de software en un proceso automatizado de principio a fin.
Un ejemplo de automatización inteligente de procesos de negocio con IA
Aquí tienes un ejemplo de cómo la IA puede implementarse junto con plataformas de automatización de procesos tradicionales como Bonita para la automatización inteligente de procesos, proporcionado por el socio de Bonitasoft, Eviden.
Eviden ha desarrollado un asistente conversacional virtual que interactúa con los empleados para responder preguntas relacionadas con recursos humanos, gestionar estacionamientos para empleados que necesitan ir a la oficina y acceder a documentos de la empresa. En un caso específico, un empleado informa al asistente virtual que ha recibido la noticia de que su esposa está embarazada.
A partir de este simple anuncio del empleado, el asistente virtual —integrado con múltiples sistemas de recursos humanos— responde con información sobre beneficios del seguro médico, permisos familiares y otras acciones que el empleado puede tomar para prepararse para la próxima llegada de su bebé. Además, como el empleado necesita ir físicamente a la oficina para acceder y firmar algunos documentos específicos, el asistente virtual ofrece la opción de buscar un espacio disponible en el estacionamiento de la empresa y reservarlo para un día que sea conveniente para él.
Con unos pocos clics para activar una aplicación que se ejecuta en la plataforma de automatización de procesos Bonita, el lugar de estacionamiento queda reservado, los documentos están en proceso, ¡y este empleado ha disfrutado de una experiencia de usuario fluida y eficiente!
En resumen
La automatización de procesos de negocio con IA está revolucionando la forma en que las organizaciones diseñan, ejecutan y optimizan sus procesos empresariales, proporcionando mayor agilidad, precisión y eficiencia. Con la IA, estamos avanzando hacia la hiperautomatización de los procesos empresariales.
La IA puede automatizar fácilmente tareas repetitivas, pero más allá de eso, también puede ayudar a gestionar procesos complejos y no estructurados, como coordinar entradas, salidas y recopilación de datos entre sistemas empresariales conectados a los procesos, verificar documentos en múltiples formatos e incluso generar diagramas BPMN a partir de lenguaje natural.
El uso de asistentes virtuales y la automatización inteligente de procesos mejoran la interacción con los clientes y su satisfacción, ofreciendo respuestas rápidas y precisas.
La IA permite una mejora continua en el desempeño de los procesos a través de analíticas predictivas y prescriptivas, identificando áreas de mejora antes de que los problemas se materialicen.
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