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En este artículo, exploraremos el trayecto de la automatización robótica de procesos (RPA) a la automatización inteligente (AI). Echaremos un vistazo a las diferencias, los cambios tecnológicos que estamos viendo, cómo cambian la naturaleza de los procesos y las expectativas de las personas, y por qué las empresas tienen el imperativo existencial de adoptar la automatización inteligente. Finalmente, concluiremos con qué deben hacer los líderes comerciales para ayudarlas a tener éxito en este trayecto.
¡Comencemos!
¡Todos conocemos la RPA, o al menos eso espero! La RPA es una tecnología de automatización de procesos comerciales que puede imitar a las personas en su interacción con los sistemas de software mediante interfaces gráficas de usuarios o API. La automatización inteligente es el capítulo que sigue en este trayecto. La AI combina la RPA con tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, el análisis prescriptivo, el procesamiento inteligente de documentos y la minería de procesos y tareas, para brindar procesos comerciales de principio a fin que piensan, aprenden y colaboran en tiempo real con el personal como compañeros de trabajo.
¿Qué es el trayecto de la RPA a la AI?
La RPA tradicional se centra en procesos basados en reglas con datos estructurados. Por ejemplo, trasladar datos de un sistema a otro. Sin embargo, la AI desbloquea procesos impulsados por datos con datos no estructurados; por ejemplo, evaluar una reclamación por un seguro de accidentes de autos al analizar y clasificar imágenes y tomar decisiones o recomendaciones sobre el resultado de la reclamación.
Este cambio implica que las automatizaciones pasarán de un enfoque por tareas de los trabajadores de información (donde los trabajadores tradicionalmente acceden, transfieren y realizan cálculos de los conjuntos de datos perfectos a un conjunto limitado de resultados) a la automatización o aumento de las tareas de conocimiento de los trabajadores (donde la toma de decisiones sobre la información imperfecta conduce a resultados altamente variables).
Desde los modos de operación deterministas, que usan árboles de decisión que se amplían de manera exponencial con cada variable nueva, hasta los modos de operación probabilísticos, que son impulsados por redes neurales profundas que pueden equilibrar muchas variables diferentes para un resultado optimo.
La AI permite los casos de uso que involucran el aprendizaje automático para juntar las fuentes de datos interactivos, transaccionales, financieros y operativos no solo para proporcionar conocimientos sino para segmentar, perfilar y tomar decisiones.
Mientras que en la RPA, los colaboradores digitales en general están separados del personal, la AI transforma a los colaboradores digitales en compañeros de trabajo.
¿Cuáles son los cambios tecnológicos que impulsa la automatización inteligente?
Sin dudas, las tecnologías subyacentes continúan siendo más rápidas, más fáciles de usar, democratizadas, más poderosas y más baratas. La fase central es el aprendizaje automático, en especial, el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo que involucra neuronas y sinapsis es similar al modo en que operan los cerebros biológicos. Estas neuronas y sinapsis permiten a los robots digitales usar la visión por computadora, entender el lenguaje a través de los procesos de lenguaje natural y responder mediante la generación de este último. También les permiten descubrir los procesos subyacentes mediante la síntesis de procesos y entender sus contrapartes humanas mediante la informática afectiva.
Vemos, además, un cambio completo del software en silos en el lugar, que es difícil de ampliar, a microservicios en la nube públicos/privados que se amplían sin esfuerzo.
Incluso la internet de las cosas, que puede parecer formada por sensores bobos que envían datos a los servidores, está dando lugar a la internet de los comportamientos, que combina las ciencias conductuales, los análisis de vanguardia y los sensores para entender el cómo y el por qué, mucho más allá de solo informar sobre el qué.
¿Cómo cambian los procesos a medida que adoptamos la automatización inteligente?
Estamos en un trayecto hacia los sistemas autónomos, del descubrimiento y la evaluación manual de procesos a el descubrimiento y la evaluación automatizados, a través de la minería de procesos y tareas.
Desde el descubrimiento y la integración manual de los sistemas y datos hasta el descubrimiento y la integración automatizada mediante el análisis semántico. Desde la creación y el mantenimiento de procesos hasta la generación automatizada de procesos que pueden autorepararse y autogestionarse.
Desde la gestión y la ampliación manual de la cartera de automatizaciones hasta la gestión de pilotaje por cable y la ampliación automática de una mano de obra elástica que crece y se amplía para satisfacer la demanda.
Y desde la separación de las tareas humanas y automatizadas hasta los procesos entrelazados que se transfieren sin interrupciones entre el personal y sus compañeros de trabajo digitales.
¿Cómo cambian las expectativas de las personas a medida que avanzamos hacia la automatización inteligente?
Todos cambiamos todo el tiempo. Sin embargo, uno de los cambios fundamentales que desbloquea la AI es la transformación de los empleados de trabajadores de la información, que extraen datos y los pasan de un sistema a otro, a trabajadores del conocimiento aumentados por la automatización, donde la mano de obra humana puede centrar su tiempo en interacciones de gran valor con los clientes, aprovechar su creatividad para resolver problemas y crear servicios y productos nuevos y mejores.
Como consecuencia, está creciendo nuestra expectativa de mayor flexibilidad, menos presentismo y más consideraciones significativas de nuestro estado mental y emocional. A su vez, esperamos mayor transparencia y equidad de los sistemas de AI que identifican y abordan la discriminación de manera racional y sin sesgos.
¿Por qué les debe importar a las empresas la automatización inteligente?
Los clientes y los empleados están más felices, ya que la AI libera a las personas para que se centren en interacciones de gran valor.
El tiempo de comercialización más rápido para nuevos productos y servicios se logra mediante la agilidad que soporta el sistema de AI que puede volver a configurarse rápidamente.
Muchas más oportunidades de innovación para los modelos de negocio que extraen valor de partes de la empresa que son demasiado rígidas o difíciles de evolucionar en la actualidad debido a los silos.
Todo esto conduce a un aumento en los ingresos y un crecimiento de la línea superior mejorado por la flexibilización de una mano de obra sin límites que puede ampliarse al instante para satisfacer la demanda en tiempo real.
¿Qué deben hacer los ejecutivos y los líderes comerciales para cosechar los beneficios de la automatización inteligente?
Sin dudas, los ejecutivos deben posicionar a la automatización inteligente como un imperativo estratégico, no como un arreglo táctico; deben articular la visión y elevar las prioridades para tomar medidas ahora, antes de que sus competidores los superen.
Los líderes deben llevar a todos consigo, fomentar mayor confianza y responsabilidad sobre la dirección y el impacto en la mano de obra, y, al hacerlo, deben invertir en las habilidades de sus empleados. Esto es especialmente importante para las habilidades que se incorporan: compasión, inteligencia emocional, interacción con el cliente, gestión de la complejidad en múltiples dominios de conocimiento, improvisación y toma de decisiones en la ambigüedad.
Las empresas deben crecer o adquirir la segmentación del talento para ampliar las automatizaciones, en especial en la optimización de procesos y la gestión comercial inteligente.
La estrategia debe incorporar la participación de los empleados en volver a imaginar los procesos que mejoran la calidad, gestionan la complejidad y crean conexiones más fuertes con los clientes.
Y por último, los ejecutivos deben ser conscientes de los silos de automatización y racionalizar la cartera de automatizaciones en crecimiento de la organización, al seleccionar las herramientas correctas para el trabajo correcto, pero centrándose en la supervisión, gobernanza y experiencia de los empleados.