El uso de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la implantación de procesos robóticos para automatizar tareas que en la actualidad realizan los humanos, conocido como hiperautomatización, está considerado como la próxima fase importante de la transformación digital.
La automatización y la participación humana ayudan a las organizaciones a brindar experiencias superiores a los clientes al mismo tiempo que reducen los costos operativos y aumentan la rentabilidad. La consultora tecnológica Stratesys pone sobre la mesa las diferentes herramientas que las empresas usarán para distinguirse a nivel operativo y mejorar la automatización de sus procesos.
- Task mining o minería de tareas.
Para conseguir mejorar la eficiencia de un proceso de forma rápida es conveniente identificar qué tareas se realizan dentro de él, descubriendo cuales de ellas se pueden digitalizar, automatizar o simplemente optimizar.
2. Robotic Desktop Automation (RDA) o Automatización de procesos de escritorio.
En todos los procesos ya digitalizados, existen normalmente una serie de tareas que ejecuta un usuario en su puesto de trabajo de forma procedimental o repetitiva, por lo que son susceptibles de ser automatizadas, consiguiendo reducir costes, liberar capacidad para tareas de mayor valor añadido, recortar tiempos de entrega y minimizar errores. “Todos hemos oído hablar de Robotic Process Automation (RPA), que suele tener un alcance más amplio por trabajar con procesos que afectan a varios usuarios, departamentos o aplicaciones y normalmente se ejecuta en un servidor remoto. Tanto RPA, RDA, BPM y demás herramientas de automatización quedan bajo el paraguas de Digital Process Automation (DPA)”, apunta Eduardo Jiménez, executive manager de Stratesys y especialista en gestión de operaciones IT.
3. Inteligencia Artificial y AIOps.
La inteligencia artificial nos puede ayudar a automatizar determinadas tareas para las cuales es necesario tomar decisiones. Si bien en todos los casos la IA no va a conseguir tomar la decisión correcta por sí sola, sí que al menos simplificará el proceso de toma de decisiones, reduciendo tiempos dedicados y optimizando el proceso de negocio. “A través de AIOps seremos capaces de lidiar con uno de los mayores problemas de la Inteligencia Artificial, que es la correcta gestión del ciclo de vida de los algoritmos y su performance. Además, conseguiremos simplificar la llegada de estos algoritmos a los procesos automatizados con otras herramientas”, señala Fran Ruiz, director de Stratesys y responsable del área de innovación.
4. Asistentes virtuales.
Algunos de los procesos de negocio requieren de interacción por parte de diferentes equipos, con la complejidad para compaginar ritmos de ambos y establecer puntos en común que ello requiere. Por este motivo, un asistente virtual, como un chatbot o un voicebot, puede ayudarnos a canalizar de forma rápida y eficaz la comunicación entre clientes y proveedores, usuarios y equipos de soporte, etc. evitando dependencia y ahorrando tiempo al usuario.
5. Low-code apps.
Hoy en día, en todas las organizaciones todavía existen multitud de procesos que no cuentan con una estructura y que, por tanto, son difíciles de seguir y de monitorizar. Por este motivo, este tipo de herramientas de desarrollo low-code nos permiten crear en tiempo récord aplicaciones que ayudan a estructurar estos procesos de forma digital y, por tanto, dotar a las organizaciones de la capacidad de monitorizar dichos procesos.
Adicionalmente a todo lo anterior, existe una tendencia cross de mercado que nos lleva a unos niveles de abstracción nunca vistos, en los que las organizaciones se proyectan hacia un mundo no-code. Pretenden ceder el protagonismo de su transformación a sus equipos de DigitalOps a través del modelado y la monitorización de sus operaciones con sistemas que permitan crear un Digital Twin completo de dichas organizaciones con el fin de gestionar y digitalizar la ejecución de tareas y procesos de toda índole.
