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¿Qué aportan los sistemas IPA a la automatización de procesos?

Escrito por Eliseo Martín | 23-nov-2020 16:09:35

En un artículo anterior, denominado “los-rpa-en-los-procesos-de-negocio-automatizados” describíamos los tres componentes (BPM-RPA-IPA) que pueden participar para generar un proceso de negocio automatizado y específicamente comentábamos los aportes de la tecnología RPA.

En este post vamos a centrarnos en los sistemas inteligentes (IPA) para contar cuáles con sus aportaciones más relevantes.

Vamos a comenzar recordando estos tres sistemas, cuyas funciones básicas son:

- BPM (business process management): orquestar la intervención de personas en función de su rol en cada proceso.

- RPA (robot process automation): automatizar tares reiterativas y previsibles e interaccionar a través de UI.

- IPA (intelligence process automation): realizar una intervención inteligente simulando facultades de un humano para ciertas tareas muy concretas.

Una mapa de las relaciones entre estos elementos, y cómo se apoyan entre sí, se muestra en el siguiente gráfico. 

Figura: Relaciones de colaboración entre componentes de automatización.

En este post no vamos a desvelar la oportunidad de usar BPM o RPA, ya descrito ampliamente en anteriores post, sino a comentar en concreto el valor añadido que aportan los denominados componentes inteligentes para la automatización de procesos de negocio. 

Este componente, denominado IAP (intelligent automation processes), hace uso de tecnologías AI (ML - machine learning-, NL- lenguaje natural-, NN -redes neuronales)  que se puede embeber en procesos de negocio de forma combinada con BPM y RPA. Tienen su aplicación en diferentes casos de uso que pasamos a comentar, encuadrándose en cinco ámbitos:

  • DETECCION DE ANOMALIAS: Detección de algo fuera de lo común o en los parámetros definidos como normales
    • Prevención de fraude: en operaciones bancarias, tarjetas, siniestros simulados, ...
    • Ciberseguridad: para la detección comportamientos no habituales que delaten por ejemplo una actividad maliciosa.
    • Producción: para el control de calidad de los productos fabricados para detectar si están fuera o no de la tolerancia permitida.
  • RECOMENDACIONES: Realizando la función de un “experto” que elige el mejor camino a seguir para lograr unos objetivos, determinando:
    • La siguiente mejor acción basado en modelos de predicción.
    • La causa más probable ante un incidente previamente identificado.
  • SEGMENTACION, consiste en agrupar elementos de las mismas características a los que se debe tratar de forma homogénea.
  • RECONOCIMIENTO, para identificar por ejemplo una persona en una foto, una pieza, un tipo de coche en un vídeo, es útil para proporcionar información adicional y automática al usuario (por ejemplo, combinada con realidad aumentada identifica el elemento a tratar en tareas de mantenimiento proporcionando al usuario la información necesaria para esa labor).
  • PROCESADO DEL LENGUAJE NATURAL, que permite a los ordenadores entender y responder de forma desasistida a un humano con o sin conversores de voz-texto y viceversa (un ejemplo son esos asistentes a los que invocamos con la palabras Siri, Ok Google o Alexa y que ya muchos tenemos en casa).

¿Qué se pretende conseguir con la combinación de estas tres tecnologías?: El objetivo básico es casi siempre minimizar la participación de las personas en tareas rutinarias de poco valor añadido, e incluso en situaciones donde se requiera mayor destreza utilizando componentes inteligentes, eso sí, siempre que la tecnología disponible aporte valor y sustituya con garantía el trabajo de las personas.


Conclusiones

Todo esto dará como resultado una mejor calidad en la gestión de procesos y unos menores tiempos de respuesta. El análisis ROI, es decir si ya hablamos en términos económicos,  es otro nivel. Hay que sopesar siempre los ahorros conseguidos con esta implantación y el coste total requerido.

Los casos en los que habitualmente se dan estas circunstancias son:

  •  Cuando se manejan altos volúmenes de procesos/tareas con baja complejidad.
  •  Con poca variabilidad en la forma de gestionar y cuando se ha sabido modelar en un sistema inteligente.
  •  Y cuando deban estar en servicio en amplias coberturas horarias, tipo 7x24.

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