¿Qué se entiende por automatización de tareas mediante ayuda de un sistema de inteligencia artificial?
Es la aplicación de sistemas inteligentes en procesos que normalmente requerían la participación humana. Con un enfoque en la IA, uno no solo ahorra manualmente, pero también logra más eficiencia, mayor precisión, y la habilidad de escalar.
A diferencia de la automatización de otros tipos, que se basa en el cumplimiento de normas, la IA permite que el sistema aprenda y se adapte por sí solo. Esto le permite a las máquinas tomar decisiones a partir de la información recolectada, reconocer patrones, y optimizar los procesos.
¿De qué manera se puede realizar la implementación de esa automatización usando la IA?
Para que la implementación de la automatización con IA sea eficiente, … Se debe contar con una planeacion clara que consiste en:
- Reconocimiento de actividades: Analizar las tareas que son mundanas y requieren mucho tiempo para ser efectivas en su automatizacion.
- Obtención de la información: Construir datos apropiados para el desarrollo de inteligencia artificial a partir de los historiales de procesos y los registros manuales.
- Decidir sobre el uso de nuevas herramientas: Plataformas y Soluciones necesarias para el problema identificado previamente.
- Construir y entrenar: Construir la IA, entrenarla y realizar pruebas determinando su efectividad.
- Ejecución: Incorpora las soluciones en los flujos de trabajo preexistentes.
- Monitoreo y Optimización: Evalúa constantemente los KPIs y haz cambios donde sea necesario.
Herramientas Comunes para la Automatización con IA
- UiPath: Herramienta de automatización de procesos robóticos (RPA) bien conocida con funcionalidades de IA.
- Zapier: Mejor para vincular diferentes aplicaciones y automatizar el trabajo rutinario.
- Microsoft Power Automate: Una plataforma poderosa que combina RPA con flujos de trabajo soportados por IA.
- Tensorflow y Pytorch: Herramientas de aprendizaje automático para el entrenamiento y despliegue de modelos personalizados.
- OpenAI GPT: Utilizado para tareas lingüísticas, incluidas la creación de contenido y el análisis semántico.
Automatizaciones de procesos de negocio con IA
- Ahorro de tiempo: Se ahorra una cantidad considerable en el tiempo que se requiere para realizar tareas repetitivas y monótonas.
- Precisión: Se reducción en el porcentaje de errores garantizado por el ser humano en actividades de mayor complejidad.
- Escalabilidad: Posibilidad de someter a control a enormes cantidades de datos o tareas sin que exista la necesidad de aumentar el costo de forma directa.
- Mejora de la toma de decisiones: Proporcionar análisis de datos en tiempo real para sugerir algo que tiene mayor probabilidad de ser correcto.
- Optimización de recursos: Asignar parte del talento humano a tareas más estratégicas o hasta creativas.
- Falta de datos de calidad: La ejecución de un modelo de IA necesita de datos preciso y relevantes a los que se les pueda entrenar para cierto proposito.
- Resistencia al cambio: Los equipos suelen tener cierta negativa para adaptarse a nuevas tecnologías.
- Costos iniciales: La introducción de tecnologías que son de vanguardia, por ejemplo, competir por el mercado, puede ser bastante difícil por los costos altos que implica.
- Complejidad técnica: La infraestructura y el mantenimiento de IA son difíciles y costosos en el caso de no existir, técnicos especializados.
- Problemas éticos y de privacidad: Asegurarse de que se cumplen las reglas básicas de legislación de protección de datos.
Casos de uso reales de automatización con IA
Servicio al cliente automatizado: chatbots de IA como los creados por LivePerson o Dialogflow ayudan a bancos y minoristas a gestionar consultas frecuentes. Estos sistemas son capaces de manejar miles de interacciones al mismo tiempo, proporcionando instantáneamente respuestas rápidas y personalizadas.
Análisis de documentos legales: las firmas legales utilizan Kira Systems para ayudar a revisar y analizar contratos legales. Estas plataformas pueden extraer cláusulas clave y resumir documentos en segundos, tareas que llevarían una cantidad considerable de tiempo para una persona.
Optimización de la cadena de suministro: las empresas de logística como DHL utilizan IA para ayudar a predecir la demanda, asignar óptimamente rutas de entrega y controlar el inventario en tiempo real, lo que reduce los gastos operativos y aumenta la eficiencia general.
Automatización de branding: con HubSpot y Marketo, las empresas ahora pueden automatizar con IA la personalización de campañas por correo electrónico, clasificación de audiencias y análisis de rendimiento, lo que permite un compromiso más accesible con los clientes con menos esfuerzo por parte de los negocios.
Conclusiones finales
La forma en que funcionan las organizaciones está cambiando, y la realización de tareas utilizando tecnología de IA está en la cúspide de la transformación. Aunque existen desafíos, las ventajas definitivamente superan a los inconvenientes.