Las organizaciones se rigen por procesos comerciales. Algunos de estos procesos comerciales son obvios y explícitos, como los procesos mediante los cuales los clientes compran productos o las empresas adquieren suministros. Otros son más implícitos, como los procesos relacionados con la gestión de empleados o la administración de servicios de TI.
Muchos de estos procesos comerciales están codificados en varios sistemas informáticos y paquetes de software empresarial que pueden ayudar a impulsar estas actividades. Muchos más están simplemente codificados en la lógica de las personas que hablan con otras personas o, Dios no lo quiera, son procesos basados en papel, que aún gobiernan muchas operaciones comerciales.
Pero la automatización de procesos de IA puede simplificar algunos flujos de trabajo al mejorar los procesos automatizados existentes y permitir que una clase más amplia de procesos se codifique en sistemas para que puedan administrarse, mejorarse y hacerse más eficientes de manera efectiva.
Habilitar el cumplimiento y mejorar los flujos de trabajo regulatorios
Las empresas están implementando herramientas de automatización de procesos de IA para mejorar el cumplimiento de los requisitos regulatorios y de cumplimiento en constante cambio. En el pasado, las organizaciones tenían que identificar todos sus almacenes de datos que trataban con información cubierta por regulaciones, como datos de pacientes en sistemas de salud, datos financieros para regulaciones bancarias y financieras, datos de clientes e información de identificación personal.
El aprendizaje automático ahora se está implementando para etiquetar e identificar automáticamente los datos que coinciden con esos patrones y aplicar la información necesaria orientada al cumplimiento a los datos o al flujo de trabajo de operaciones para que se administren correctamente.
Uno de los beneficios de los sistemas inteligentes autónomos es su capacidad para vigilar constantemente los sistemas y los datos. En lugar de tener que codificar los flujos de trabajo o integrarlos con las API que podrían no ofrecer acceso completo a los datos, los flujos de procesos habilitados por IA pueden simplemente observar los datos y los flujos de trabajo como realmente ocurren entre los sistemas y actuar sobre aquellos que coinciden con los patrones identificados.
Por ejemplo, cada vez que se intercambia información privada de un cliente, se puede marcar para su revisión, registrar y cifrar automáticamente, o actuar según sea necesario. Estos sistemas habilitados para inteligencia artificial vigilan las redes y los empleados en busca de actividades no permitidas y ayudan a realizar verificaciones de antecedentes e investigaciones de fraude que requieren mucho tiempo.
Mantener los datos limpios, verificados y completos
Las empresas también están empleando sistemas de automatización de procesos de IA para mantener los datos limpios, manejar las tareas de integración de datos, revisar los datos que no coinciden y aumentar la información faltante. Tradicionalmente, las organizaciones han utilizado herramientas de automatización de procesos robóticos (RPA) para manejar el problema de la integración de la silla giratoria; es decir, los seres humanos introducen o extraen información manualmente de varios sistemas para realizar una tarea.
Muchos clientes, empleados, pacientes, integrantes o personal que se enfrenta a proveedores tienen que lidiar con ingresar o extraer información de múltiples sistemas para realizar sus tareas. Si bien se han realizado algunos esfuerzos para conectar estos sistemas mediante API o middleware de integración, estos sistemas a menudo son implementados o creados por terceros y, por lo tanto, simplemente no se comunican entre sí. Las herramientas de RPA surgieron como una forma de automatizar de forma rápida y rentable las tareas de entrada o extracción de datos de múltiples sistemas.
Sin embargo, al igual que los robots de ensamblaje de fábrica, muchos de estos robots de software no están imbuidos de inteligencia; simplemente están automatizando tareas definidas por humanos y ejecutando esas tareas repetidamente sin variabilidad. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están dando a estos bots la inteligencia que tanto necesitan. En lugar de simplemente ingresar o extraer datos según las instrucciones, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural pueden convertir imágenes y documentos en texto y datos legibles por máquina con los que estos bots pueden operar.
Estos sistemas de automatización de procesos de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos de una amplia gama de fuentes estructuradas y no estructuradas en diferentes formatos e idiomas. Los sistemas de aprendizaje automático pueden controlar la información, los datos y los sistemas y notificar a los usuarios cuando ocurren actividades anómalas.
De esta manera, estos sistemas basados en aprendizaje automático pueden identificar datos no coincidentes que provienen de diferentes fuentes, llenar los vacíos en los datos al acceder a sistemas adicionales y verificar que los datos cumplan con los requisitos para la tarea particular en cuestión. Estos bots habilitados para IA aumentan los agentes humanos y brindan una mano adicional para asegurarse de que los errores de datos o la información faltante no se propaguen a través de la organización.
Mejora de las operaciones de servicio al cliente
Además de simplificar los procesos de integración e interacción entre múltiples sistemas en línea, los sistemas de procesos de negocios inteligentes habilitados por IA están ayudando a las organizaciones a brindar un mejor servicio a sus clientes, socios, proveedores y empleados. Los procesos comerciales existentes pueden ser muy rígidos y es posible que no respondan de manera ágil o incluso satisfactoria a las necesidades de las diversas partes interesadas de una organización.
Los empleados se quejan de los sistemas de adquisición que son demasiado complicados al realizar tareas como la creación de nuevos proveedores o el manejo eficiente de las solicitudes de adquisición. Los clientes se quejan de que los representantes de soporte no pueden desviarse de los procesos comerciales que pueden hacer que cosas como reembolsos o solicitudes específicas sean muy difíciles de manejar. Los socios comerciales también se quejan de que los sistemas de sus proveedores son demasiado inflexibles para manejar los requisitos comerciales en constante cambio.
Los sistemas de automatización de procesos de IA están ayudando a abordar todos estos problemas al ir más allá de los flujos de trabajo rígidamente definidos y al aprender patrones de comportamiento generalmente aceptables en los procesos, eliminando la necesidad de que los humanos aprueben excepciones.
Estos ayudantes habilitados para el aprendizaje automático manejan automáticamente la mitigación de procesos y los cambios que cumplen con los requisitos comerciales generales sin tener que cambiar de sistemas controlados por computadora a operaciones con participación humana. Pronto, los clientes y empleados no pedirán hablar con su gerente y, en su lugar, le pedirán al sistema de inteligencia artificial que apruebe las modificaciones para ayudar a que las cosas sigan funcionando.
Pasar de la automatización rígida a un proceso autónomo inteligente
En lugar de simplemente automatizar los procesos comerciales, los sistemas de inteligencia artificial están preparados para avanzar en gran medida el estado de los procesos empresariales al mejorarlos con inteligencia real. La IA permite a las organizaciones ir más allá de la automatización para construir sistemas verdaderamente inteligentes que puedan responder de forma autónoma al cambio continuo. Este campo en evolución de la gestión de procesos habilitados por IA se denomina proceso empresarial autónomo (ABP), y es un campo en el que las empresas están empezando a invertir más tiempo y atención.
En lugar de bots definidos por humanos que simplemente repiten los flujos de trabajo y procesos comerciales existentes una y otra vez, los sistemas ABP habilitados para IA son capaces de descubrir de forma autónoma los flujos de procesos existentes, manejar excepciones y mitigaciones de procesos, y extraer o ingresar datos según sea necesario en base a patrones aprendidos.
Si bien el espacio de proveedores para soluciones ABP aún es incipiente, este es actualmente el borde de la innovación hacia el que las empresas buscan trasladar sus procesos comerciales.