Cómo hacer que la automatización inteligente funcione a escala

Las organizaciones pueden obtener una variedad de beneficios al implementar herramientas de automatización como la automatización robótica de procesos (RPA). Pero agregando inteligencia artificial (IA) a la mezcla es donde puede obtenerse una recompensa aún mayor.

“Las organizaciones han estado combinando tecnologías de automatización e inteligencia artificial durante algunos años para mejorar sus procesos comerciales”, dice Maureen Fleming, vicepresidenta de programas de la firma de investigación IDC. “La IA tiende a ampliar el alcance y el impacto de la automatización asumiendo actividades que no se pueden realizar únicamente a través de la automatización”.

Los ejemplos clásicos son el uso de IA para capturar y convertir documentos semiestructurados como órdenes de compra y facturas, dice Fleming. “También estamos comenzando a ver NLP [procesamiento del lenguaje natural] aplicado a texto no estructurado, como categorizar un correo electrónico o comprender el contenido del correo electrónico”, dice. “La IA generativa expandirá significativa y rápidamente el uso de la IA para simplificar, complementar y sustituir la automatización”.

Las empresas que han estado utilizando la automatización inteligente (IA) durante un tiempo han aprendido a aprovechar esta tecnología a escala, ampliando las capacidades a más departamentos y casos de uso.

 

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El proveedor de telecomunicaciones AT&T comenzó a probar RPA en 2015 para disminuir la cantidad de tareas repetitivas, como la entrada de pedidos, para su grupo de prestación de servicios. El grupo pudo automatizar un proceso y luego amplió el esfuerzo a partir de ahí, según Mark Austin, vicepresidente de ciencia de datos.

Al principio de su iniciativa RPA, AT&T decidió combinar la tecnología con la ciencia de datos para crear bots más inteligentes que aprovechen las capacidades de IA, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y NLP. El objetivo era crear un entorno de IA para hacer que la automatización fuera más poderosa.

Un año después del lanzamiento de RPA, la empresa había implementado 350 bots de automatización y continuó agregando más en los años siguientes.

“Como parte de nuestro programa de automatización inteligente, ahora tenemos alrededor de 3000 bots de software en producción, con alrededor de 75 más en línea cada mes”, dice Austin. “Además, ahora estamos revisando los bots entrantes para ver si podemos hacerlos más inteligentes con capacidades de IA. Estamos descubriendo que alrededor del 30% de ellos se pueden actualizar con IA”.

A medida que la demanda de RPA se extendió por la empresa, AT&T creó un centro de excelencia de automatización (COE) para acelerar la implementación. El COE ha facilitado el escalado de IA al ayudar a desarrollar, implementar y administrar los esfuerzos de automatización en toda la empresa.

El COE también educa al personal sobre cómo automatizar varios procesos. AT&T ha capacitado a más de 2.000 desarrolladores de RPA, quienes crearon la mayoría de los bots de automatización de la empresa. Algunas líneas de negocios han creado sus propios equipos de automatización, con el COE proporcionando herramientas y soporte.

Como parte de su misión de democratizar la IA en toda la empresa, AT&T está implementando una plataforma segura de IA generativa, dice Austin. “Esta es una instancia privada de GPT-4, que protege nuestra propiedad intelectual de fugas y brinda a nuestros empleados un lugar seguro para mejorar su productividad”, dice. "Estamos equipando esta herramienta con una 'base de conocimiento' privada de datos específicos de AT&T, con chat habilitado para obtener respuestas directamente de estos documentos y materiales internos de AT&T".

Desde que AT&T lanzó su programa IA, “hemos visto beneficios anuales de cerca de 100 millones de dólares en ganancias de productividad y ahorro de costes”, dice Austin. “En un año típico, el retorno de la inversión es de 10 veces”. 

Algunas de estas ganancias provienen del uso de una herramienta de notificación automática impulsada por IA que alerta a los clientes comerciales sobre posibles excesos en función del uso. “Esto permite a nuestros representantes de atención al cliente alertar de manera proactiva a los clientes antes de que se les presenten facturas más altas, lo que les permite ajustar sus planes o uso”, dice Austin. “Revisamos 21.000 registros por minuto con este sistema, lo que da como resultado clientes más felices y menos llamadas y consultas al servicio de atención al cliente”.

Otra herramienta de automatización impulsada por IA creada por AT&T permite a los gobiernos estatales escanear automáticamente documentos en papel, como solicitudes de registro de vehículos, y automatizar la presentación de manera adecuada y almacenar los registros de conformidad con las reglamentaciones. Otro más ayuda a los grandes clientes a mover cuentas y números de teléfono a diferentes partes de su organización sin problemas.

“Cuando el cliente llama, nuestro sistema IVR acepta la solicitud y activa un bot que envía un formulario web seguro para que lo complete el cliente”, dice Austin. “Una vez que se envía el formulario y la transferencia está lista para realizarse, el bot se comunica con el cliente para la verificación final”.

 

Modernización de sistemas y procesos

El proveedor de gestión de inversiones Capital Group comenzó su viaje de automatización con la gestión de procesos comerciales (BPM) , con el objetivo de digitalizar los procesos manuales y unir procesos comerciales dispares, dice Jim Reis, vicepresidente de tecnología. Esto condujo a un cambio a RPA para la automatización adicional de procesos altamente manuales dentro de la organización.

“Sin embargo, después de implementar un modelo de capacidad para evaluar nuestras inversiones actuales en automatización, identificamos brechas en nuestras capacidades que RPA por sí sola no solucionó”, dice Reis. “RPA fue excelente para realizar trabajos desatendidos, pero hubo una serie de casos de uso que requerían que se incluyera al usuario con fines de control de calidad. Como resultado, pasamos rápidamente a una automatización más basada en la inteligencia, ampliando [nuestras] capacidades” con herramientas como el procesamiento inteligente de documentos (IDP).

En la actualidad, la empresa está trabajando con los productos de Appian junto con otras tecnologías para automatizar los flujos de trabajo de principio a fin para sus principales líneas de negocio, abarcando tareas individuales para completar los procesos de negocio de principio a fin, dice Reis.

“Por ejemplo, IDP utiliza IA nativa para extraer datos de forma rápida y precisa de documentos comerciales de todo tipo, tanto para datos estructurados como no estructurados”, dice Reis. “Esto es especialmente importante para nosotros porque nuestro trabajo abarca muchas formas de contenido, desde documentos basados ??en formularios más tradicionales hasta comunicaciones por correo electrónico no estructuradas”.

Capital Group comenzó a invertir en IA para agregar productividad y efectividad como parte de la escala operativa, dice Reis. “Al implementar soluciones de automatización inteligente, podemos satisfacer las necesidades de los clientes con niveles de servicio consistentes incluso con fluctuaciones en los volúmenes de trabajo”, dice. “Esto es algo que resuena con la mayoría de los CIO: comprender cómo crecer y escalar de una manera saludable que no resulte en un aumento de los gastos”.

Además, la empresa implementó IA para impulsar la eficiencia de los empleados. “Reconocimos ineficiencias en algunas áreas y queríamos utilizar el tiempo y las habilidades de nuestros asociados para un trabajo más estratégico, lo que requería liberarlos de las tediosas tareas manuales que actualmente les quitaban el tiempo”, dice Reis.

Otro beneficio es una mayor gestión de riesgos. “El uso de procesos digitalizados garantiza la visibilidad, la transparencia y el cumplimiento del proceso, a menudo con niveles de servicio y pasos de control de calidad”, dice Reis. “El uso de tecnologías de automatización ayuda a cumplir con las expectativas del cliente y garantiza la coherencia, al tiempo que reduce los riesgos que pueden atribuirse a un error humano”.

 

Recreación de imágenes de procesos de extremo a extremo

El proveedor de tecnología médica y farmacéutica Johnson & Johnson (J&J) ha estado utilizando IA durante más de tres años, con el objetivo de integrarlo en cada parte de su negocio. Con ese fin, la empresa creó un Consejo de Automatización Inteligente en toda la empresa. Bajo la dirección del consejo, J&J está aplicando IA para respaldar numerosos procesos.

La empresa comenzó sus esfuerzos de automatización utilizando RPA para tareas como mover documentos, completar hojas de cálculo e integraciones de correo electrónico, y a partir de ahí se expandió a automatizaciones avanzadas. Al aplicar IA a su función de factura a efectivo, J&J aumentó la recaudación de efectivo, disminuyó las tasas de error y redujo la cantidad de horas de trabajo necesarias para lograr los mismos resultados.

“Seguimos logrando avances significativos en la operación con una mentalidad de prioridad digital y en la reimaginación de nuestros procesos de extremo a extremo con IA”, dice Ajay Anand, vicepresidente de estrategia y servicios comerciales de Global Services en J&J.

“Estamos utilizando los conocimientos de nuestros esfuerzos de evaluación de madurez de IA para identificar grandes grupos de valor sin explotar para impulsar la visibilidad con nuestro comité ejecutivo y líderes funcionales”, dice Anand. “Además, también estamos enfocados en desarrollar un marco para el desarrollo y priorización de casos de uso de IA generativa”.

El programa Enterprise IA ofrece "experiencia, eficacia y eficiencia, dando a nuestros empleados más tiempo para centrarse en las innovaciones creativas y la mejora de las habilidades", dice Steve Sorensen, vicepresidente de servicios tecnológicos, cadena de suministro, integración de datos e ingeniería de confiabilidad en J&J. “Permite reimaginar, simplificar y digitalizar procesos para empleados, pacientes, profesionales de la salud y otras partes interesadas, al tiempo que brinda un valor significativo para la organización”.

Por ejemplo, el chatbot empresarial JAIDA (J&J Artificial Intelligence Digital Assistant) de la empresa comprende más de 300 intentos y está aprendiendo continuamente a través del uso y los comentarios de los usuarios. Libera a los empleados del centro de contacto para que puedan concentrarse en asuntos de empleados más complejos y les permite concentrarse en un trabajo más significativo, dice Sorensen.

La compañía también está utilizando gemelos digitales en la fabricación para desbloquear nuevas capacidades para la innovación de productos y la participación del consumidor. “Las plataformas de gemelos digitales crean réplicas digitales en realidad virtual que imitan la cadena de suministro física, que luego se pueden modificar en diferentes escenarios para optimizar el flujo de productos, maximizar la eficiencia y minimizar los costes”, dice Sorensen.

 

IA a escala: consejos para el éxito

Los expertos opinaron con consejos sobre cómo utilizar con éxito la IA a escala.

Conozca sus necesidades y capacidades. Es una buena idea conocer primero las necesidades y capacidades de la organización antes de realizar las inversiones necesarias en herramientas, dice Reis de Capital Group. “Cada desafío comercial es diferente, por lo que contar con una evaluación formal es fundamental para comprender qué tipo de tecnología de automatización se necesita o si puede aprovechar una capacidad existente para resolver el problema”, dice.

Este también es un paso fundamental para garantizar la aceptación de las partes interesadas y los ejecutivos clave y los equipos que realmente utilizarán la tecnología, dice Reis.

Hoja de ruta para beneficios, no tecnología. Fleming de IDC aconseja crear una hoja de ruta destinada a lograr beneficios demostrables utilizando las herramientas de automatización e IA adecuadas para cada caso de uso, en lugar de centrarse en las tecnologías, dice Fleming. “La automatización de escala cambia de esfuerzos tácticos únicos a una estrategia para mejorar uno o más procesos comerciales”, dice.

Por lo general, esto implica el uso de herramientas de descubrimiento para comprender explícitamente dónde se deben realizar mejoras en un proceso comercial para corregir las ineficiencias, dice Fleming. “Las estadísticas en el descubrimiento crean un alcance del problema y cómo se puede resolver cada problema, ya sea mediante la redefinición comercial de su proceso o mediante la aplicación de tecnología”, dice.

Patrocinio seguro. Asegúrese de establecer un patrocinio empresarial de alto nivel para IA, dice Anand de J&J. “Es importante inscribir al comité ejecutivo y al equipo ejecutivo para obtener apoyo y patrocinio por adelantado”, dice. “Al asegurarse de que comprendan el potencial de creación de valor de 3E [experiencia, eficacia y eficiencia], la transformación digital tendrá campeones en los niveles más altos”.

Piloto para acelerar resultados. Otra buena práctica es probar y aprender de las soluciones pronto y con frecuencia. “El uso de pruebas de concepto o pilotos le permite obtener resultados probados en el mundo real, y rápidamente”, dice Reis. “Incluso después de evaluar sus necesidades y encontrar una solución que se ajuste a esas necesidades, es posible que no termine siendo la solución correcta en la práctica. Esto es especialmente importante con las tecnologías de automatización inteligente, ya que varían mucho de un proveedor a otro”.

Inspeccione continuamente el panorama de IA. Manténgase actualizado sobre las últimas tecnologías porque la industria se mueve rápidamente, dice Reis. “Una de las formas en que hacemos esto en Capital Group es mediante una evaluación de la industria, a la que llamamos estudio panorámico”, dice. "Observamos la industria cada 18 meses y nos sumergimos en quiénes son los actores del mercado y también lo hacemos junto con otras empresas de investigación".

Considere un CoE. Podría tener sentido comenzar poco a poco con un proyecto de IA y ampliarlo involucrando a toda la organización, dice Austin de AT&T. “Un centro de excelencia con financiación central puede ayudar a las personas que no son científicos de datos a ponerse al día”, dice. “De nuestros más de 3000 bots, el 92 % de ellos están integrados en las unidades comerciales, no en la Oficina Principal de Datos”.

Rastree, mida y reutilice. También es una buena práctica implementar una plataforma para rastrear cómo funcionan los bots y su tiempo de actividad, dice Austin. “También desea que los bots sean lo más reutilizables posible, para que otros puedan conectarlos a sus operaciones”, dice. “Además, automatice el proceso de aprobación para eliminar los cuellos de botella y haga que los altos ejecutivos, como el director financiero o el director de tecnología, promuevan estas herramientas”.

Automatice la habilitación de la IA. Austin de AT&T también aconseja poner la automatización a trabajar dentro de su estrategia de IA. Aquí, la IA generativa puede ser clave. “Desarrolle una capacidad automatizada para alentar y recomendar la habilitación de IA para sus bots”, dice Austin. “La IA generativa está demostrando ser un gran beneficio y una forma de aumentar el valor de nuestros bots”.