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Empresas de todo tamaño y en todos los sectores entienden que para poder atraer y retener clientes cada vez más exigentes en un mundo cada vez más digital y competitivo deben incrementar la productividad de sus empleados y mejorar la eficiencia de sus procesos, para lograrlo, ven en la automatización una palanca clave. Las nuevas tecnologías, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) y Robotic Process Automation (RPA) abren un infinito de posibilidades para la automatización inteligente de tareas y procesos en todas las funciones empresariales como Finanzas, Administración, Legal, Ventas, RH, TI etc.
La inteligencia artificial busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían capacidades o talento humano, por ejemplo, pueden capturar información de lo que pasa en su entorno, analizar, entender, sacar conclusiones y reaccionar sin haber sido programados explícitamente para tal situación, procesando grandes volúmenes de datos con mucha rapidez y precisión. Como ejemplo podemos citar los sistemas de conducción autónomos o los capaces de jugar ajedrez, donde resulta imposible preprogramar todas las opciones, y que con AI pueden reaccionar a infinidad de imprevistos como lo haría una persona.
Machine Learning o aprendizaje automático, es una forma de inteligencia artificial que le permite a un sistema aprender de los datos y no de una programación explícita. ML utiliza algoritmos que aprenden y mejoran iterativamente, describen la data y pueden predecir los resultados; en la medida que el algoritmo procesa más datos los resultados se hacen más precisos. El ML está siendo utilizado en detecciones de fraude, análisis de créditos, diagnósticos médicos, juegos, entre muchas otras áreas.
La automatización robótica de procesos emula vía software la ejecución de acciones como si las realizara un humano, permitiendo automatizar tareas manuales, repetitivas, tediosas que consumen mucho tiempo y son propensas a errores, como pueden ser los procesos repetitivos de finanzas, contabilidad, recursos humanos, suministros, servicio al cliente, etc. El robot de software se comporta como lo haría una persona, por ejemplo desde la interfaz de usuario puede acceder a paginas web, buscar y obtener información, para luego procesarla en Excel o ingresarla en otro sistema; puede leer correos electrónicos o documentos y realizar diferentes acciones condicionadas por reglas. Con RPA se pueden integrar, de manera poco invasiva, diferentes plataformas, aplicaciones, herramientas facilitando la automatización de procesos multifuncionales.
Si bien las tecnologías AI y ML no están optimizadas, están en continuo y acelerado perfeccionamiento, es el momento de prepararse, modernizar y mejorar sus procesos de negocio con estas tecnologías, para no quedarse atrapado en sistemas legados que le resten competitividad empresarial en la era digital.
Con AI y ML, las empresas pueden analizar, entender y obtener inteligencia del gran volumen de datos, estructurados y no-estructurados, relacionados a las interacciones con sus clientes, cuyo procesamiento manual pudiera requerir mucho tiempo y/o no capturar todas las relaciones/excepciones o tendencias ocultas en los datos, pueden hacer predicciones y tomar decisiones de negocio basadas en los datos de manera oportuna.
Integrando AI, ML, RPA los robots de software pueden ser cada vez más inteligentes y autónomos, más allá de mejorar la velocidad y eficiencia de los procesos, pueden evaluar y tomar decisiones cognitivas ayudando a las empresas a automatizar procesos completos sin intervención humana, como ya lo están haciendo compañías de servicios financieros, por ejemplo, que han automatizado el ciclo de otorgamiento de préstamos, incluyendo la recepción de la solicitud, la pre-calificación, la evaluación, la aprobación.
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