En un mundo cada vez más interconectado y digitalizado, las empresas que no se adapten a las nuevas tecnologías corren el riesgo de quedar atrás. Según Forrester (2023), “La automatización dejará de ser una ventaja competitiva para convertirse en un estándar industrial. Las organizaciones adoptarán tecnologías avanzadas como BPM, RPA, ML y IA para optimizar operaciones, mejorar la toma de decisiones y personalizar experiencias”. Es claro que el futuro de las organizaciones estará marcado por la Automatización Potenciada por IA (AI-powered Automation), un camino que aquellas compañías que deseen mantenerse competitivas deben comenzar a transitar.
La Nueva Era de la Automatización: ¿Por qué es Crucial?
La automatización ya no es una opción, es una necesidad. Según McKinsey (2024), “La automatización promete mejorar el rendimiento organizacional y la experiencia del usuario final. Las empresas que no adopten la automatización podrían encontrarse en desventaja competitiva.” Además, las proyecciones de Gartner (2023) revelan que “El 80% de las personas interactuarán con robots inteligentes a diario para 2030”. Esto muestra cómo la automatización no solo transformará las operaciones internas de las empresas, sino que también cambiará la interacción con los clientes y usuarios.
Sin embargo, a pesar de los avances globales, el 59% de los directores en Chile todavía se encuentran en las etapas iniciales de investigación o pilotaje de la IA, según un informe de EY & IdDC (2024). Esto subraya la urgencia de que las organizaciones den el siguiente paso hacia la Automatización Potenciada por IA.
Adoptar AI-Powered Automation
Convertirse en una empresa AI-powered Automation implica construir un ecosistema donde la automatización y la IA se integren en cada aspecto de la operación, proporcionando eficiencia, agilidad y personalización. Para ello, una sólida estrategia de datos es fundamental, es importante asegurarse de que estos sean seguros, accesibles y utilizables.
Los primeros pasos parten con los datos:
- Control centralizado de acceso: Garantiza que solo las personas adecuadas tengan acceso a los datos.
- Leer y compartir datos de múltiples sistemas: Permite una visión unificada y precisa de la información.
- Clasificación y catalogación de datos: Organiza los datos de manera eficiente, haciendo más fácil su uso.
- Seguridad y enmascaramiento de datos sensibles: Protege la información confidencial mediante tecnologías avanzadas de seguridad.
- Rendimiento y confiabilidad en el procesamiento: Asegura que los procesos automatizados sean rápidos y fiables.
- Implementación de modelos de ML e IA: Integra soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial para procesos inteligentes.
- Interpretabilidad de modelos automatizados: Permite entender y ajustar los resultados de los modelos.
- Monitoreo, auditoría y linaje: Asegura el control en tiempo real de los procesos automatizados, garantizando la transparencia y trazabilidad.
El Futuro de los Procesos: Autónomos y Eficientes
El futuro de los procesos empresariales estará dominado por tecnologías de automatización avanzada. Con la ayuda de RPA y IA, las empresas podrán automatizar tareas complejas y mejorar la eficiencia de manera continua. En ese sentido, la automatización se extenderá más allá de tareas simples, transformando cómo las organizaciones realizan procesos complejos cómo:
- Comprensión de documentos: Análisis automatizado de textos, contratos y otros documentos para extraer información relevante.
- Análisis de sentimientos: Interpretación automática de emociones y sentimientos en interacciones con clientes o empleados.
- Detección de fraudes: Identificación temprana de patrones inusuales que podrían indicar fraudes.
- Toma de decisiones: Decisiones informadas y autónomas basadas en datos en tiempo real.
Optimización Continua
Con la implementación de IA, los sistemas aprenderán de los datos y los resultados, ajustando automáticamente las lógicas y parámetros de los procesos para mejorar continuamente la eficiencia. Por otra parte los agentes inteligentes estarán presentes en todas las interacciones, desde conversaciones automatizadas hasta decisiones autónomas que desencadenan procesos completos sin intervención humana.
Casos de Uso en la Industria:
La automatización impulsada por IA ofrece una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias. Algunos ejemplos de cómo las empresas ya están aprovechando esta tecnología incluyen:
- Predicción de fugas de afiliados: Identificar patrones de comportamiento para aplicar medidas preventivas.
- Módulos de autoatención: Asistentes virtuales para agendar citas, reducir ausentismos y gestionar cancelaciones.
- Detección de preexistencias médicas: Evaluación automatizada para mejorar la precisión de diagnósticos.
- Prevención de fraudes: Identificación temprana de licencias médicas falsas y otros fraudes.
- Clasificación de consultas y reclamos: Análisis de patrones de texto para mejorar la gestión y tiempos de respuesta.
¿Cómo Seguir Avanzando? Pasos estratégicos.
- Priorizar los casos de uso de alto impacto: Comenzar con las aplicaciones que más valor pueden generar.
- Realizar pruebas de concepto enfocadas en el valor: Asegurarse de que las soluciones implementadas generen un retorno tangible.
- Desarrollar la capa de AI-powered Automation: Implementar las infraestructuras necesarias para que la automatización y la IA se integren sin problemas en todos los procesos.
- Hacer partícipe a los equipos en el proceso de transformación: La colaboración y la capacitación son esenciales para el éxito de la transformación digital.
Preparánte para el Futuro
Las organizaciones que logren integrar la automatización inteligente y potenciada por IA estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos del futuro. La clave es comenzar hoy, enfocándose en los casos de uso más críticos y desarrollando una estrategia de Gobernanza de Datos sólida.
En Backspace, te acompañarnos a dar este paso transformador y guiarte a tu organización en el viaje hacia la automatización inteligente.
