Durante el último año, una amplia variedad de nuevas tecnologías y nuevas palabras de moda ha competido por la atención de los responsables de procesos en todos los sectores: la automatización robótica de procesos (RPA), el aprendizaje automático y la inteligencia artificial acaparan titulares y generan gran expectativa. Comprender lo que estas nuevas tecnologías pueden ofrecer y a qué casos de uso prácticos pueden aplicarse puede resultar confuso y complicado. Artsyl Technologies, líder en automatización inteligente de procesos para procesos de back office como la automatización de facturas de proveedores y de pedidos de venta de clientes, ha dedicado el último año a recorrer el circuito de conferencias del mercado de ERP y ECM, convirtiendo las expectativas en realidad para los clientes de tecnología del mercado medio.
Cada una de las tecnologías descritas ofrece una propuesta de valor distintiva frente a los enfoques tradicionales de automatización de procesos. TODAS se diferencian de las generaciones anteriores de tecnología de automatización al ofrecer mayor flexibilidad, más funcionalidad lista para usar y enfoques de automatización más centrados en el usuario (en lugar de centrados en TI o en el código).
En términos generales, lo que esto significa en la práctica es que las herramientas de automatización de procesos actuales pueden implementarse rápidamente y con menor costo, y pueden ser configuradas o ajustadas por un usuario final o del proceso, con menos dependencia de TI. Esto es enorme por varias razones. Una de las principales es que, con un menor costo total de propiedad, aquellas tareas manuales persistentes que las empresas y los empleados solían tolerar porque las soluciones eran demasiado costosas o complejas ahora son nuevas candidatas a la automatización.
Tomemos la automatización robótica de procesos, la forma más simple de automatización dentro del espectro de las tecnologías de automatización modernas. Un astuto revendedor de valor agregado (VAR) de sistemas ERP, al conocer la RPA, la describió como “macros con esteroides”. La comparación es acertada, en parte porque las herramientas de RPA pueden registrar la actividad o interacción del usuario con una interfaz y repetir esos pasos una y otra vez. La clave es que a los usuarios les resulta relativamente fácil aplicar la RPA, sin programación compleja. Como resultado, las tareas rutinarias, estándar y repetibles pueden quitarse de las manos de los operadores humanos y ser gestionadas por robots. Igual que con las macros, solo que con un conjunto de herramientas estandarizado y fácil de usar.
El problema de la RPA es que, por lo demás, es una tecnología “tonta” que no está diseñada para manejar bien las excepciones de los procesos. Ese es un gran problema, que ha demostrado ser la perdición de tecnologías más complejas que permitían adaptarse modificando reglas o lógica de negocio para dar cabida a las excepciones, pero a costa de una inversión considerable de tiempo y esfuerzo.
Aquí es donde el aprendizaje automático, la IA y la RPA se unen para ofrecer el tipo de solución que funciona en el mundo real. El aprendizaje automático es una dimensión de la IA. Implica un sistema o herramienta que puede adaptarse y aprender a través de la experiencia o de la información que recibe, de modo que puede adaptarse a excepciones y nuevas condiciones sin agregar reglas ni insertar código. La inteligencia artificial aprovecha el aprendizaje automático, junto con muchas otras tecnologías, para lograr un enfoque más probabilístico de la resolución de problemas que predice resultados mejor que los seres humanos.
Entonces, ¿qué pasa con la automatización de procesos rutinarios, en los que hay resultados definitivos, de una manera flexible y adaptable? Ahí es donde entra la automatización inteligente de procesos (IPA). La IPA parte del marco básico de los sistemas de RPA, por lo que puede repetir instrucciones grabadas o configuradas. PERO, cuando encuentra un error, una excepción o una situación que no puede manejar, sabe que debe recurrir al responsable humano del proceso. Este interviene, realiza las correcciones manualmente y registra esas acciones. Luego, la herramienta de IPA toma ese registro y adapta su algoritmo para poder resolver el problema sin ayuda humana la próxima vez. Es decir, aplica el aprendizaje automático.
Hoy en día, las plataformas de automatización inteligente de procesos como docAlpha de Artsyl Technologies pueden ayudar a las empresas a automatizar desde el primer momento el 80% de los procesos de negocio comunes, como la gestión de facturas de proveedores o de pedidos de venta de clientes. El sistema sigue adaptándose y aprendiendo de las interacciones con los operadores humanos para evolucionar y gestionar cerca del 100% de los escenarios y casos de uso relacionados con el manejo de documentos, la “lectura” y extracción de datos, la conciliación, el enrutamiento y el registro de transacciones.
Automatizar el manejo de documentos y la entrada de datos significa que las empresas disponen de los datos que necesitan para aplicar reglas de negocio al enrutamiento de aprobaciones y a la codificación. También significa una mejor visibilidad de las acumulaciones (devengos) del libro mayor y un mejor control del flujo de caja. En esencia, una vez resueltos los problemas de datos y documentos, los problemas de los procesos se resuelven solos.
Hoy en día, cumplir la promesa de nuevas tecnologías como la IA y el aprendizaje automático puede ser lo bastante práctico, alcanzable y asequible como para producir resultados tangibles y ROI rápidamente.
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