Aunque la promesa de sistemas guiados por reglas que confian en inteligencia computacional para gestionar datos, documentos y decisiones en cada paso nos acompana desde hace mas de dos decadas, los primeros intentos de automatizacion de procesos de negocio chocaron con un limite al tratar excepciones a las reglas.
Esto ha sido especialmente cierto en sistemas que intentan automatizar gestion de casos, donde conjuntos de reglas bien definidos para cosas como pagos, licitaciones de contratos, solicitudes de credito u organizacion de asuntos legales a menudo tropezaban con un corolario de la ley de Murphy: por cada regla, hay una excepcion.
Entran entonces las grandes oportunidades que vemos hoy para IA, machine learning y automatizacion inteligente de procesos, y para VARs de ERP y ECM que adoptan plataformas pensadas para implementar automatizacion inteligente de forma simple y sin codigo. Como la plataforma de transformacion docAlpha de Artsyl y la familia ActionSuite de aplicaciones para automatizacion de facturas AP y ordenes de venta AR.
El reto del manejo de excepciones sigue siendo uno de los mayores obstaculos para automatizar la mayoria de procesos de negocio. Segun una encuesta reciente de AIIM sobre gestion de casos y smart process applications, la mayoria de encuestados dijo que la mitad o mas de sus procesos no eran lineales ni predecibles. Sesenta y dos por ciento indico que la mayoria de esos procesos implicaba armar una carpeta de caso, expediente de reclamo, carpeta de proyecto, propuesta, etc.
La solucion al problema de procesos que no se ajustan a un conjunto de reglas estandar ha sido una nueva generacion de sistemas autoaprendientes que usan machine learning e IA para identificar y adaptarse a excepciones. Herramientas como la plataforma de transformacion docAlpha de Artsyl pueden aplicar contexto al contenido asociado a un proceso para decidir como seleccionar, modificar o redirigir los siguientes pasos en un flujo automatizado y, cuando hace falta, aprender a manejar excepciones a partir de entrada y retroalimentacion de un operador humano como parte del proceso.
El estudio de AIIM sobre gestion de casos y smart process applications resume experiencias de adoptantes tempranos para identificar requisitos de automatizar procesos de negocio en el mundo real.
Los encuestados senalaron como criticos los siguientes requisitos:
Para saber mas sobre como la automatizacion inteligente de procesos puede ayudar a su organizacion a automatizar procesos de negocio de forma que se adapte a excepciones y condiciones cambiantes, contacte a Artsyl Technologies y solicite una demostracion de docAlpha .