Utilizando la hiperautomatización mecanizada por IA para la toma de decisiones organizacionales

Las empresas contemporáneas deben transformar la dinámica de la toma de decisiones adoptando flujos de trabajo habilitados por la automatización y priorizando la hiperautomatización mecanizada por IA en la cima de la transformación digital. Entonces, ¿por qué este fenómeno recientemente expuesto es sorprendente para las industrias?

Los trabajos académicos existentes presentan predominantemente los fundamentos teóricos de la Automatización de Procesos Robóticos (RPA) o sus implicaciones específicas de la industria dentro de dominios específicos, como finanzas, fabricación o atención médica. Para elucidar el mencionado enigma, este artículo tiene como objetivo analizar el estado actual de la RPA y examinar el impacto convergente de las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML). Inherentemente, presenta un estudio empírico para detectar posibles brechas en el contexto de la ‘hiperautomatización‘ como un habilitador clave en la toma de decisiones.

Introducción: La hiperautomatización se abre paso hacia el centro de atención

La hiperautomatización emerge como una estrategia multifacética que integra tecnologías líderes como la Automatización de Procesos Robóticos (RPA), Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (ML), Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y análisis predictivos para crear un entorno hiperautomatizado que derive resultados óptimos. En pocas palabras, es una iteración superior de la automatización inteligente. En el contexto empresarial moderno, la hiperautomatización es una extrapolación tecnológica para amplificar el viaje digital de la empresa, acelerando las iniciativas de innovación cruciales, la adopción de IA y la toma de decisiones digitales. Requiere que las organizaciones adopten un enfoque integral y externo para sus casos de negocio. Puede abordar efectivamente la deuda de procesos cuando los tecnólogos empresariales tienen objetivos de automatización claros y utilizan herramientas de manera juiciosa según sea necesario.

Se prevé que el gasto global en tecnologías de software que permiten la hiperautomatización alcanzará los 1,04 billones de dólares estadounidenses para 2026. Según Precedence Research, el tamaño del mercado de hiperautomatización alcanzará los 197,58 mil millones de dólares estadounidenses para 2032.

La hiperautomatización se puede definir científicamente como la utilización táctica de herramientas de automatización integradas para optimizar las funciones a su máximo potencial, logrando así una productividad aumentada, una eficiencia operativa mejorada y ahorros de costos sustanciales.

Los bots de RPA se convierten en super bots: Impulsando la toma de decisiones inteligentes

Los bots de RPA que originalmente operaban en programas basados en reglas a través de patrones de aprendizaje y emulación del comportamiento humano para realizar tareas repetitivas y meniales se han convertido en super bots, con el uso de algoritmos de Inteligencia Conversacional y Redes Neuronales. Estos agentes de autoaprendizaje configuran la razón cognitiva y permiten a los bots de RPA automatizar tareas complejas con una intervención humana mínima (bots atendidos) o cero (bots no atendidos). Sin embargo, la precaución de riesgo se encuentra aquí cuando se transforma la RPA convencional en su derivado avanzado, impulsando la automatización cognitiva. En muchos casos, los tecnólogos empresariales no logran escalar sus iniciativas de RPA debido a una falta de estrategia de ejecución, un caso de negocio mal definido o una selección incorrecta de procesos para automatizar. Un estudio de Forrester establece que 52 por ciento de los grupos de usuarios han afirmado que luchan por escalar su programa de RPA.

La RPA ha existido durante más de dos décadas, brindando resultados deterministas utilizando datos estructurados en áreas como la Planificación de Recursos Empresariales (ERP) y la Gestión de Relaciones con los Clientes (CRM). Primitivamente, la factibilidad de la RPA dependía de bajos requisitos cognitivos y un manejo de excepciones mínimo. Sin embargo, estudios de caso recientes revelan instancias en las que los bots de RPA impulsados por IA demuestran la capacidad de tomar decisiones subjetivas, utilizar habilidades de interpretación y manejar múltiples excepciones de caso.

La integración de IA Generativa y Modelos de Lenguaje Grande (LLM) con RPA mejora las capacidades cognitivas de los agentes virtuales, permitiendo interacciones similares a las humanas y retroalimentación personalizada al aprender las preferencias de los clientes. El paisaje de Gestión de Servicios de TI se ha fortalecido con una disponibilidad de 24*7, abordando problemas comunes como la resolución de problemas de red, la instalación de actualizaciones de software y la restablecimiento de contraseñas.

Las organizaciones están adoptando cada vez más la tendencia de “Traer tu propio bot”, integrando herramientas de Inteligencia Conversacional con API en su ecosistema de RPA, eliminando así la necesidad de recursos humanos en la toma de decisiones durante la participación del cliente. Se espera que este cambio se convierta en la norma para 2024.

Algoritmos de entrenamiento de IA y ML a nivel atómico para un aprendizaje y pensamiento profundos

Entre las intersecciones de cada flujo de trabajo, la toma de decisiones está sucediendo a nivel granular, donde los robots de software perfilan cadenas de datos estructurados y no estructurados en gran volumen para orquestar la automatización a través de los procesos empresariales.

Central para el aprendizaje profundo son los algoritmos de Redes Neuronales basados en ML, que han revolucionado dramáticamente el proceso de toma de decisiones en puntos de datos discretos a escala cuántica. Penetra en los grandes datos – datos de entrada que son voluminosos, dispersos y incompletos. Se ejecuta iterativamente el aprendizaje y las predicciones dentro de parámetros de probabilidad y, en última instancia, deriva una salida.

La tecnología de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es una valiosa compañera para aplicaciones de RPA en la vida real dentro de la industria de la salud. Por ejemplo, al aprovechar el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y el análisis de texto, la OCR puede escanear y transformar documentos manuscritos o impresos, como etiquetas de recetas, formularios de pacientes, notas de médicos y resultados de laboratorio, en formato digital. Esto simplifica el almacenamiento y la gestión de la información de salud, lo que da como resultado bases de datos organizadas. Los datos almacenados son fácilmente accesibles, lo que permite extraer valiosas ideas de la historia médica de un paciente.

Caso de uso: Atención médica

Los datos de Precedence Research informan que el mercado de RPA en la atención médica a nivel global se espera que alcance los 14,18 mil millones de dólares estadounidenses para 2032.

Punto de caso: La autoridad estatutaria líder del Reino Unido para el sistema de salud

• Soporte de información clínica: La autoridad pública no departamental del Reino Unido que proporciona servicios de salud introdujo la iniciativa GP Connect. Este programa permite a los médicos generales y al personal clínico autorizado compartir y acceder a información clínica de las prácticas de médicos generales, mejorando la atención al paciente a través de una mayor accesibilidad a los datos.
• Registro de pacientes: Al aprovechar la solución de RPA, la autoridad de salud ha racionalizado todo el procedimiento de registro. Los bots se emplean para recopilar y ingresar los datos presentados por los pacientes en los sistemas clínicos, eliminando la necesidad de entrada manual por parte del personal de la práctica.
• Soporte de proveedores de RPA: La autoridad colabora con proveedores de soluciones de RPA de confianza, lo que permite a las prácticas de médicos generales automatizar varios procesos. Esta iniciativa tiene como objetivo mejorar la eficiencia, ahorrar tiempo para los clínicos y el personal administrativo, reducir los costos de entrega de servicios y elevar la calidad de la atención al paciente.

Caso de uso general de atención médica y beneficios

1. Seguro médico: La hiperautomatización impulsada por RPA es más hábil para identificar el fraude en la atención médica en comparación con las capacidades humanas. Cualquier error humano inocente se elimina y permite a las compañías de seguros acelerar el procesamiento de reclamaciones con una intervención manual mínima.
2. Investigación y desarrollo en el descubrimiento de fármacos: Las soluciones de RPA son una herramienta tecnológica clave en la industria de las ciencias de la vida para transformar el desarrollo y la investigación de fármacos. Por ejemplo, la RPA fue crucial para potencialmente mejorar el tiempo de comercialización de las vacunas contra el Covid-19. Al integrar la RPA con varios sistemas de TI, el Descubrimiento de Fármacos, los Ensayos Clínicos, la Farmacovigilancia y la Validación pueden ser facilitados de manera eficiente sin errores humanos.
3. Informes de laboratorio y registros electrónicos de salud: Los resultados de las pruebas de laboratorio o la historia clínica de los pacientes se almacenan digitalmente como Registros Electrónicos de Salud (EHR). Los sistemas de EHR habilitados por RPA y IA funcionan como herramientas basadas en evidencia inteligentes, asistiendo a los profesionales de la salud para tomar decisiones y conclusiones más informadas para una mejor atención al paciente.

Caso de uso: Banca y finanzas

Research and Markets predice que entre 2023 y 2028, los sectores de servicios financieros y seguros tendrán la mayor adopción de hiperautomatización, superando a otros sectores con el 32% del mercado.

Se presentan a continuación los hallazgos clave de algunos de los casos de uso de RPA en la industria bancaria.

1. Contabilidad: Un programa de RPA bien configurado puede ayudar a estandarizar los datos para los libros generales y automatizar las entradas de diario complejas y la conciliación de cuentas.
2. Cuentas por pagar: Aquí, los bots de RPA pueden ser complementados con Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) para capturar y transmitir datos automáticamente, proporcionando al mismo tiempo un registro de auditoría y simplificando la informes de cumplimiento.
3. Detección de fraude: Las instituciones financieras poseen una gran cantidad de información de clientes, que es a la vez altamente confidencial y susceptible a amenazas cibernéticas. Los sistemas de detección de anomalías basados en aprendizaje automático y los sistemas de detección de fraude mejorados con RPA han demostrado ser efectivos. En lugar de confiar en procesos manuales, los bancos pueden utilizar herramientas de RPA para monitorear continuamente las transacciones, identificar anomalías utilizando un sistema basado en reglas, señalarizar posibles fraudes y alertar al personal humano para una investigación posterior.
4. Nómina: La RPA puede armonizar los datos a través de múltiples sistemas de seguimiento del tiempo, evaluar las horas de turno y identificar errores en las hojas de tiempo.

Conclusión

La hiperautomatización está trazando actualmente un camino ilustre, sirviendo como una vanguardia para las empresas en diversas industrias y dominios empresariales en la impulsión de la transformación digital. Sin embargo, al igual que cualquier innovación pionera, su implementación plantea desafíos y riesgos inherentes.

La hiperautomatización a menudo se centra en cómo navegar y mitigar efectivamente los desafíos y complejidades multifacéticos inherentes a su implementación. Algunos de los desafíos clave incluyen:

• Violaciones de privacidad de datos: Proteger los datos y sistemas sensibles de las amenazas cibernéticas y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos.
• Dilema de sesgo de IA: Enfrentar los sesgos inherentes en los algoritmos y garantizar la imparcialidad en los resultados de las decisiones.
• Datos comprometidos: Gestionar los datos extensos de diversas fuentes y garantizar su precisión, confiabilidad y pertinencia.
• Mejora de la fuerza laboral: Equilibrar la integración del juicio humano con los procesos de toma de decisiones automatizados.

Al superar estos desafíos y alcanzar un nivel más alto de madurez en la hiperautomatización, las empresas pueden impulsar la eficiencia de los flujos de trabajo. De igual forma, encontrarán que es más sencillo determinar los indicadores de rendimiento clave (KPI) adecuados para implementar nuevos modelos de ingresos basados en métricas adaptados a sus necesidades empresariales.