Como el aprendizaje automatico esta cambiando la forma de trabajar del back office
Pocas empresas comprenden hasta que punto los nuevos enfoques tecnologicos de automatizacion estan cambiando las reglas del juego para los procesos de negocio, especialmente en procesos financieros de alto volumen como cuentas por pagar y cuentas por cobrar. Los avances en IA, y de forma particular en machine learning, han simplificado mucho la configuracion de flujos de trabajo, la clasificacion documental, la extraccion de datos y las integraciones con ERP, ECM y otros sistemas empresariales.
La automatizacion inteligente de procesos, apoyada en innovaciones como machine learning, desarrollo low-code e iPaaS, promete los beneficios clasicos de la automatizacion: mayor productividad, ciclos mas cortos y mejor visibilidad del proceso. Ademas, permite acceder a insights mas profundos sobre el rendimiento del negocio gracias al acceso mas rapido a datos confiables extraidos de facturas y pedidos.
La diferencia hoy es que estos beneficios llegan con un costo operativo mucho menor y con menos carga para TI y desarrollo. En la practica, automatizar facturas de proveedores en AP o pedidos de clientes en AR es una decision evidente. Pero tambien significa que, mas alla de esos casos iniciales, las empresas pueden extender las plataformas IPA a otros procesos de menor volumen pero alto valor, donde intervienen datos, documentos y decisiones.
Lo nuevo no es la promesa de la automatizacion. Lo nuevo es la promesa de una automatizacion que puede aplicarse de forma mas facil y flexible a un rango mucho mas amplio de problemas empresariales, empoderando a los equipos.
Un informe reciente de McKinsey confirma lo que ya se observa en el mercado: los procesos manuales predecibles, sobre todo de tratamiento de datos, son ideales para las innovaciones de automatizacion impulsadas por IA, machine learning y low-code. El costo y esfuerzo de clasificar documentos e identificar datos y procesos de soporte se reduce de forma drastica con soluciones de automatizacion inteligente. Extraer esos datos y aplicar logica de negocio para enrutar aprobaciones de manera rapida y conveniente genera una reduccion de costos/esfuerzo de la misma magnitud.
En el pasado, las soluciones estrictamente basadas en reglas ofrecian resultados predecibles y ROI rapido, pero trasladaban el costo/esfuerzo a TI y desarrollo, porque habia que reconfigurar o recodificar reglas cada vez que aparecia una excepcion.
Mas alla de crear plantillas para clasificar documentos o extraer datos, TI tambien tenia que mantener integraciones con ERP u otros sistemas que podian romperse ante cualquier cambio o actualizacion.
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Las tecnologias tradicionales en procesos como AP o AR dependian de OCR para digitalizar documentos en papel o transformar archivos digitales en datos estructurados que alimentaran workflows o conciliaciones en procesos procure-to-pay.
El exito del OCR depende mucho de la calidad documental. Un documento de mala calidad o no estandar puede generar resultados poco confiables. Cuando el sistema no reconoce caracteres o no extrae datos correctamente, el responsable del proceso debe corregir manualmente, aumentando costos y complejidad. Un sistema con 80% de eficiencia sigue teniendo 20% de ineficiencia; en procesos de alto volumen, ese 20% representa mucho trabajo y tiempo. Y la extraccion es solo un tipo de excepcion dentro de un workflow automatizado.
Antes, para resolver estos errores y excepciones, el equipo tecnico debia reconfigurar flujos o crear plantillas especificas por tipo de documento para indicar al sistema donde buscar informacion o como validar datos contra otras fuentes, como registros de proveedores en ERP.
Para abordar el problema de forma escalable, los sistemas mejorados con machine learning registran correcciones manuales realizadas por los responsables del proceso y analizan patrones. Cuando detectan un patron repetible para resolver un error comun, ajustan su algoritmo y "aprenden" a manejarlo sin guia manual.
A diferencia de las personas, la automatizacion inteligente de procesos no comete el mismo error dos veces. A medida que aprende, mejora su precision de forma continua.
En un informe reciente, Gartner predijo que en dos a cinco anos las plataformas de machine learning e IPA alcanzaran una adopcion generalizada. En la proxima decada, segun la firma, IPA dara lugar a una nueva clase de tecnologias altamente disruptivas, permitiendo a las empresas adaptarse mas rapido y anticipar tendencias de forma proactiva.
A medida que se acelera la velocidad de los negocios, las empresas que no adopten automatizacion inteligente quedaran rezagadas y tendran que ponerse al dia con urgencia.
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