Aprovechar al máximo el aprendizaje automático y la IPA
Una ola de soluciones de automatización inteligente de procesos pensadas para eliminar operaciones manuales rutinarias como entrada de datos, manejo de documentos y enrutamiento de flujos ha cambiado la forma en que las empresas conciben la eficiencia de procesos y el papel de sus responsables. En la próxima década, los trabajadores del conocimiento dedicados a pagar a proveedores, cumplir pedidos de clientes u otros procesos transaccionales de alto volumen dejarán de centrarse en manejar manualmente papel y documentos digitales o reescribir información. Dedicarán más tiempo y energía a objetivos de negocio tangibles: negociar mejores contratos con proveedores, reducir costes, mejorar la satisfacción del cliente o reducir los días de ventas pendientes de cobro.
Si es responsable de gestionar cuentas por pagar, cuentas por cobrar o las operaciones de un departamento financiero, la idea de automatización de procesos no le será nueva. ¿Qué ha cambiado entonces para que el aprendizaje automático y la automatización inteligente de procesos sean tan atractivos?
Ya adopte un sistema de flujo basado en reglas clásico o una solución de automatización inteligente de procesos para automatizar facturas de proveedores o pedidos de clientes, los resultados finales son similares: los documentos en papel se digitalizan; todos los documentos digitalizados (escaneados o nativos digitales) se transforman en datos estructurados que se validan y se enrutan para aprobación y codificación a los stakeholders adecuados; las transacciones aprobadas se registran automáticamente en un ERP (y/o ECM); se paga a los proveedores y se cumplen los pedidos de clientes. Cada paso se monitoriza y gestiona para que todos tengan visibilidad del proceso y acceso puntual a datos de negocio relevantes para optimizar el flujo de caja y otros KPIs.
Automatizar estos procesos permite a las empresas crecer y escalar operaciones con rapidez y relativo poco esfuerzo. Los responsables de proceso dejan de luchar por seguir el ritmo y pueden dedicarse a trabajo más significativo: planificación, previsión, presupuesto e identificación de estrategias para reducir costes y mejorar la eficiencia. Pasan de ser esclavos del proceso a dueños de los resultados deseados.
Esa es la visión, al menos. Pero antes de la aplicación del aprendizaje automático y un nivel de inteligencia al proceso, los equipos de CxP y CxC seguían cargados con excepciones que los sistemas rígidos basados en reglas no podían manejar. El esfuerzo que antes se dedicaba a archivar documentos e introducir datos se sustituyó por crear manualmente definiciones para que los sistemas clásicos extrajeran los datos correctos de los documentos. En muchos casos, los responsables del proceso tenían que manejar una y otra vez los mismos tipos de errores y excepciones.
Esto solía implicar dependencia de TI o desarrollo para rehacer flujos, redefinir definiciones o actualizar integraciones con ERP o ECM. Lo que añadía coste y esfuerzo.
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Este enfoque funcionaba para procesos de alto volumen con urgencia y donde escalar operaciones era una preocupación; el enfoque (incluso con sus costes asociados) tenía sentido y aportaba ROI. Para procesos que requerían mucho esfuerzo manual pero sin volumen ni velocidad, el enfoque manual persistía por un caso de negocio poco convincente.
¿Qué ha cambiado? Los proveedores han incorporado inteligencia a sus soluciones para abordar el sobrecoste de coste/esfuerzo combinando el enfoque de automatización de bajo código de la RPA con la flexibilidad del aprendizaje automático, reduciendo el trabajo manual repetido: los responsables del proceso pueden enseñar al sistema una vez y dejar que ajuste sus algoritmos sobre la marcha, aliviando a la vez la carga de TI de reconfigurar o recodificar. En esencia, los sistemas inteligentes se reprograman solos, con la guía del responsable del proceso.
Suena prometedor, ¿verdad? Lo que lleva a: «¿Qué hago ahora?» y «¿Cómo puedo empezar a implementar una solución y obtener mejores resultados a menor coste para mi organización?»
Si aún no ha empezado, no es tarde. Empiece a experimentar y busque proyectos piloto de bajo riesgo que aporten victorias medibles.
Hasta que la automatización inteligente de procesos fue práctica y asequible, las empresas aceptaban la entrada manual de datos y el manejo de documentos como un mal necesario y un coste de hacer negocio. La ineficiencia se consideraba aceptable en procesos complejos donde el coste y el sobrecoste de la automatización eran demasiado grandes para justificarla.
Hoy, las soluciones de IPA respaldadas por aprendizaje automático pueden simplificar procesos complejos y abordar pasos manuales que cubren TANTO escenarios de negocio generales COMO todas las excepciones y «y si…» que eran las barreras reales a la automatización en el pasado.
Eso lo cambia todo.
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