La automatización redefine cómo se asignan y realizan las tareas en una empresa. La automatización de inteligencia (IA) se usó inicialmente en la fabricación y luego en otras funciones en partes y piezas. Sin embargo, ahora es cada vez más una parte integral de diferentes funciones empresariales. Las organizaciones están desarrollando una arquitectura robusta de sistemas de IA debido a su potencial crítico como vehículo crucial para la transformación corporativa. De hecho, ha llegado el momento de embarcarse en la automatización de la inteligencia.
¡Ya no se trata de automatizar o no! Todas las empresas tienen que integrar IA para su propio beneficio y supervivencia, con tales entidades creciendo constantemente. En los últimos dos años, la cantidad de empresas que tomaron la automatización de procesos de usuario final a través de la ruta de automatización de procesos robóticos (RPA), el pilar fundamental del viaje de IA, ha aumentado significativamente.
Las tecnologías RPA también han evolucionado desde instalaciones de automatización aisladas y fragmentadas hasta una solución de automatización digital de clase empresarial integral y conectada. Las viejas dudas y preocupaciones sobre el valor, la capacidad de administración y la seguridad de RPA también desaparecieron hace mucho tiempo, ya que se abordaron hábilmente e improvisaron significativamente. La arquitectura RPA actual es más robusta, confiable y está lista para el futuro.
A medida que las herramientas de IA evolucionen y se vuelvan más inteligentes, también las veremos realizar tareas más inteligentes y complejas. Esto estimulará aún más la adopción de IA en todas las funciones a un nivel aún más alto, incluso en áreas como la planificación, la elaboración de presupuestos, el análisis y la toma de decisiones que se percibían como exclusivas de los humanos.
Siete tecnologías de automatización en la automatización de inteligencia
1. Interacción de datos estructurados (SDI): Se trata de sistemas tradicionales donde la integración implica el intercambio de información bien estructurada. Los ejemplos incluyen la integración de sistemas a través de RDBMS, herramientas de transformación de datos, interfaces de programación de aplicaciones (API) y servicios web.
2. Automatización Robótica de Procesos (RPA): Esto implica la automatización de actividades basadas en sistemas regulados y estandarizados mediante scripts y otros métodos para respaldar procesos comerciales eficientes. Es adecuado cuando realizar una tarea o proceso es demasiado costoso o ineficiente para los humanos.
3. Aprendizaje automático (ML): El aprendizaje automático implica sistemas que aprenden mediante el manejo de variaciones no anticipadas por adelantado. Estos sistemas se entrenan sobre la marcha mediante la asimilación de datos y el aprendizaje de decisiones y pueden hacer predicciones o clasificaciones simples respaldadas por algoritmos. Un caso simple podría ser un escenario en el que un identificador bien definido deba asignarse a un texto de forma más descriptiva/libre, por ejemplo, asignar un nombre de proveedor a la identificación del proveedor en una factura del sistema. El nombre del proveedor puede aparecer en diferentes formas.
4. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): La PNL utiliza métodos y algoritmos estadísticos para analizar el texto y la información no estructurada para comprender el significado, el sentimiento y la intención. Un caso de uso de muestra podría ser la función de servicio al cliente, donde un cliente genera un ticket de soporte en forma de texto libre que se analiza para comprender y determinar los niveles de urgencia, sentimiento o frustración y luego determinar la gravedad/prioridad del ticket.
5. Generación de lenguaje natural (NLG): Es una tecnología que ayuda a crear texto mientras hablamos o escribimos a partir de información estructurada como campos y números. Se utiliza cuando se generan secciones de informes de análisis financiero e información, por ejemplo, números que reflejan el rendimiento de una empresa.
6. Chatbots y agentes virtuales: Son sistemas que pueden interpretar voz/texto en forma libre (chat) con respuestas estándar predefinidas. Un ejemplo simple es la función de servicio al cliente donde un chatbot podría responder consultas. Estos chatbots pueden aprender y desarrollar vocabulario continuamente para interpretar información no estructurada.
7. Sistemas de decisión de IA: Estos son sistemas que utilizan una variedad de tecnologías, algoritmos y modelos para resolver problemas de toma de decisiones complejos e interrelacionados. Los sistemas de aprendizaje profundo y las habilidades cognitivas pueden impulsarlos a reconocer patrones y aplicar modelos y algoritmos estadísticos para tomar decisiones. Estos también podrían potencialmente abordar múltiples puntos de decisión, por ejemplo, determinar la demanda de ciertos productos para una geografía/ubicación de pronóstico del tiempo, lo que ayuda a establecer el inventario que se almacenará en una tienda e identifica la mejor ubicación posible y la ruta que se elegirá para el cumplimiento. .