Haga clic aquí para acceder a los blogs en inglés

Impact of Artificial Intelligence & Cognitive Automation on Next-gen Digital Workforce Platforms

Escrito por Avi Bhagtani en Cambiar el mundo con la automatización el November 21, 2018

El mundo se volvió digital y la automatización se convirtió en un factor de éxito fundamental. En todas las industrias, las empresas aprovechan la automatización robótica de procesos (RPA) para automatizar los procesos comerciales, como el procesamiento de reclamos de seguros y de facturas, la incorporación de empleados nuevos, el centro de ayuda, la reconciliación de cuentas, la comunicación con los pacientes y muchos más. Estos servicios automatizados les permiten a las empresas ofrecerles a los usuarios servicios las 24 horas, los 7 días de la semana, con niveles de precisión y confiabilidad sin precedentes.

A fin de mantenerse actualizada con las necesidades comerciales y de los clientes, la automatización debe continuar evolucionando para incluir una nueva clase de productos que "razonen y aprendan". La fuerza de trabajo digital lidera una nueva era de transformación digital que combina la inteligencia artificial (IA) con la automatización cognitiva, mezclada con la cantidad justa de interacción humana. Esta próxima generación de automatización aborda los desafíos específicos de cada línea de negocios e industria.

Entender cuándo la combinación de IA (como aprendizaje automático, procesamiento de lenguajes naturales [NLP], cognición y modelación de datos) y RPA es beneficiosa será fundamental para el éxito de cualquier empresa que esté atravesando la transformación digital. Estos son algunos ejemplos específicos:

  1. Síntesis de datos: en la actualidad, los datos provienen de varias fuentes y en formatos estructurados y no estructurados. Usar la IA para extraer los datos fundamentales y alimentar la RPA es un paso fundamental de este proceso para garantizar un flujo continuo de información precisa.
  2. Comprensión del contexto: un paso importante en la automatización del ciclo completo es entender las instrucciones o la intención adecuada. El proceso de aplicar la cognición aquí tiene el objetivo de ayudar a la RPA a determinar los siguientes pasos correctos según lo que el usuario intenta lograr. Aprovechar el NLP para "leer" y "entender" la información de un correo electrónico puede ayudar con el enrutamiento o la selección del proceso.
  3. Modelación predictiva: además de la extracción de datos y la intención de comprensión, la IA puede utilizarse para hacer predicciones y proporcionar resultados. El uso del aprendizaje automático (ML) en el momento adecuado durante el proceso de automatización permite que el modelo para la toma de decisiones recomiende el mejor plan de acción. Los bancos, por ejemplo, pueden utilizar modelos de ML para predecir los casos de fraude.

De acuerdo con IDC, la inversión a nivel mundial en sistemas cognitivos o de inteligencia artificial (IA) superará los 57 000 millones de dólares a una tasa de crecimiento anual compuesta del 50,1 % hasta 2021. A medida que la implementación de IA y automatización cognitiva continúe creciendo, las empresas deberán determinar cómo aplicar la automatización cognitiva para mejorar la adopción y generar un rendimiento de la inversión (ROI).

Lea nuestros próximos blogs para explorar cómo esta nueva generación de fuerza de trabajo digital inteligente está afectando las industrias, y aprenda cómo puede estar a la vanguardia de la verdadera transformación comercial digital.

Probar

Para empresas

Obtenga una versión completa de prueba gratuita por 30 días de Enterprise A2019, la plataforma de automatización inteligente n.º 1 del mundo

Para estudiantes y desarrolladores

Comience de inmediato su proceso hacia la RPA con acceso GRATUITO a Community Edition