La hiperautomatización es la aplicación de tecnologías avanzadas como Inteligencia Artificial y aprendizaje automático para automatizar procesos que tengan un impacto más significativo que las capacidades tradicionales de automatización.

Ya que ninguna herramienta es capaz de sustituir a los humanos por completo, la idea de la hiperautomatización es involucrar varias como Automatización Robótica de Procesos (RPA por sus siglas en inglés), software de inteligencia de negocios y más para incrementar la toma de decisiones conducida por una Inteligencia Artificial.

Lo anterior usualmente resulta en la creación de una organización digital, lo que permite visualizar cómo funciona, los procesos e indicadores clave.

Componentes clave de la hiperautomatización

1. Automatización Robótica de Procesos

Se trata de una herramienta que automatiza los procesos de rutina del negocio y mejora las capacidades manuales. Tampoco puede reemplazar a las habilidades humanas; en su lugar, añade un componente a la producción operada por el hombre. La captura de datos y otras tareas repetitivas y laboriosas pueden realizarse a través de la RPA.

Esta puede incluir procesamiento de datos, interacción entre sistemas digitales diferentes, etc. Modelos de aprendizaje automático pueden ser usados en flujos de trabajo de la RPA para llevar a cabo tareas de percepción de la máquina como reconocimiento de imágenes, las cuales pueden ser realizadas por el humano en un segundo, para insertarlas en una lógica de negocios más grande.

2. Aprendizaje automático

Se refiere a la automatización y mejora de los procesos de aprendizaje de las computadoras, basándose en las experiencias en lugar de la programación. Este se enfoca principalmente en el desarrollo de programas computacionales que pueden acceder a los datos y usarlos para aprender por ellos mismos.

Un algoritmo es entrenado con datos para crear un modelo. Cuando nueva información es introducida, este hace una predicción basándose en este último. Aquí, el análisis de sentimientos juega un papel muy importante, pues el aprendizaje automático transforma la información no estructurada en una que sí lo está sobre algún producto, servicio u otro tema del que las personas pueden opinar. Estos datos resultan muy valiosos para aplicaciones comerciales como análisis de marketing, relaciones públicas, reseñas de productos, servicio al cliente, etc.

3. Automatización Cognitiva de Procesos (CPA)

Imaginemos un sistema basado en una serie de instrucciones relajadas que está en constante evolución propiciada por el aprendizaje automático. El sistema ajusta de forma dinámica las reglas para curar y generar contenido complejo. Esto incluye la creación automática de reportes financieros, presentaciones legales y cumplimiento normativo. La clave es la aceleración de la creación de contenido complejo, así como la habilidad del sistema de contestar a preguntas difíciles.

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4. Analítica

Pensemos ahora en la analítica como un catalizador de la inteligencia cuando se le agrega a la RPA. La analítica puede discernir patrones en el contenido estructurado y el que no (correos electrónicos, chats, imágenes, video). También puede descubrir fraudes en solicitudes médicas falsas, aportar datos interesantes a la toma de decisiones, y proveer visibilidad en el contenido que es consumido y en su Retorno de Inversión. Esto puede influir en las inversiones futuras en cuanto al tipo de contenido almacenado y analizado.

Caso de uso

En un mundo que se mueve rápidamente, las organizaciones se enfrentan a distintos retos para retener a sus clientes. Debido a la gran competencia, los negocios están adoptando diferentes estrategias para lograrlo. También están intentando entender su presencia en redes sociales, pues estas se han convertido en una plataforma común en donde los usuarios pueden dar retroalimentación sobre una marca.

Actualmente, recolectar datos de redes sociales es complicado porque pueden venir en formas distintas. La RPA es de suma importancia al adquirirlos y convertirlos en algo estructurado. Al final, la información resultante será procesada y analizada con la ayuda de técnicas de preprocesamiento y el aprendizaje automático.

Solución

Actualmente, se generan millones de datos cada día, por lo que el análisis de sentimientos es clave para darles sentido. Esta herramienta es usada para obtener información relevante y automatizar todo tipo de procesos. Con sistemas de estas clase, los datos no estructurados se transforman automáticamente en una estructura de la que se puede opinar.

Así, los negocios pueden entender ahora qué tan bien se están desempeñando en redes sociales en comparación con sus competidores, además de mejorar sus productos con la ayuda de la retroalimentación de los clientes. Y claro, la toma de decisiones basada en esta información será posible gracias a la hiperautomatización.

Fuentes: Wipro, One Globe