Combina IA con RPA para maximizar el impacto en el negocio

El pasado 9 de noviembre se celebró Tech Barcelona en el que Enzyme e IBM expusieron a los asistentes los entresijos de la era de la hiperautomatización. Si tú también quieres saber hacia dónde se dirige la evolución de la automatización con datos, Inteligencia Artificial, RPA, Proces Mining y CX sigue leyendo. Te resumimos el evento en este artículo.

Datos, IA y Automatización con IBM

Estamos rodeados de datos que se generan de forma constante. Cada vez tienen mayor valor. Las empresas necesitan tener la capacidad de analizar esos datos para estar dentro del mercado. Ahora bien, los datos que les interesan a las empresas son los inteligentes, aquellos con los que trabaja la IA y que realmente aportan un valor competitivo y diferencial a las compañías.

Las diferentes disciplinas de la IA trabajan con datos y pueden agruparse en: 

  • NPL, que permite el procesamiento natural del lenguaje y la interacción inteligente con humanos. 
  • Machine Learning, que trabaja con modelos inteligentes capaces de autoaprender.
  • Computer visión, que analiza de forma inteligente las imágenes.
  • Explainability, que proporciona la explicación a los modelos inteligentes.

IBM Watson es el portafolio de herramientas, aplicaciones y soluciones preparadas para la empresa diseñado por IBM con el objetivo de reducir los costos y las dificultades a la hora de adoptar la IA.

Descarga aquí la grabación del evento >

Además de conseguir los datos y hacerlos inteligentes, las empresas necesitan establecer una estrategia que se diseña para conseguir los objetivos marcados. Este plan o estrategia debe tener al menos 4 partes:

  1. Definir las metas o fijar el reto y los diferentes indicadores de logro. Para ello es una buena idea poner en marcha la metodología design thinking que consiste en sesiones de co-creación con todos los implicados se basan en lograr la unión entre todos los participantes que serán los encargados de diseñar la solución. IBM cuenta con Enterprise Design Thinking un framework que explica los pasos de esta metodología.
  2. Diagnóstico inicial: descubrimiento de cuál es el punto de partida, los recursos con los que contamos… Process mining es una metodología que permite el levantamiento, análisis y simulación de procesos basados en datos reales. IBM Process mining
  3. Rutinas de entrenamiento: o automatización de los procesos para lograr los objetivos. La tecnología RPA —Robotic Process Automation— permite, mediante robots de software, automatizar tareas muy repetitivas. Esto hace que se reduzca el tiempo que las personas dedican a estas tareas y que se comentan errores. IBM RPA es una tecnología no invasiva que se adopta fácilmente y que garantiza los cumplimientos normativos y legales.
  4. Análisis de rendimiento: monitorización del desempeño. Las empresas deben poder detectar con rapidez los cambios del mercado y adaptarse a ellos. AIOps es una tecnología que ofrece visibilidad de los datos de rendimiento y las dependencias en todos los entornos con apoyo de IA y la automatización. IBM Watson AIOps es un conjunto de herramientas que se sirve de esta tecnología e incluye:
  • IBM Instana. Proporciona una observación total de las aplicaciones y la información práctica para lograr el mejor rendimiento y experiencia de usuario.
  • IBM Turbonomic, un gestor de recursos de aplicación, que proporciona de forma automática los recursos que las aplicaciones necesitan para funcionar a la vez que cumple con las políticas empresariales.

Aporte y beneficios de los productos de Datos, AI y Automation de IBM

Tras la pandemia, se ha desencadenado un fenómeno que afecta a las empresas y que consiste en la pérdida de conocimiento corporativo de gran valor cuando algunos empleados deciden dejar su puesto de trabajo.

Al mismo tiempo, cada vez más las empresas aumentan su ratio de digitalización. Hoy por hoy la automatización de procesos es un hecho para muchas empresas y esto aumenta la complejidad de los sistemas informáticos.

La automatización inteligente está hoy disponible para esos trabajadores que aportan conocimiento. Se engloban bajo el concepto intelligent automation.

IBM proporciona un set tecnológico modular muy completo que logra personas más productivas, negocios más estables y sistemas más resilientes. Puede funcionar sobre cualquier plataforma y permite eliminar tareas repetitivas que no aportan valor como por ejemplo identificar cuellos de botella o copiar, pegar, subir datos…

IBM Cloud Paks para la empresa inteligente incluye:

  • IBM Cloud Pak for Integration, que conecta aplicaciones y sistemas existentes, a través de la nube híbrida, para intercambiar en tiempo real mensajes, eventos y procesos.
  • IBM Cloud Pak for Business, que reduce el trabajo manual y elimina los cuellos de botella, lo que acelera el rendimiento de las operaciones de negocio e incluye tecnologías RPA, process mining…
  • IBM Cloud Pak for Watson AIOPs, que asegura que las aplicaciones e infraestructura corporativa estén disponibles y sean eficientes en costes.
  • IBM Cloud Pak for Network Automation, que se encarga de automatizar las operaciones en red y mejora de forma proactiva el servicio al cliente reduciendo los costes 

IBM Cloud Pak for Data, capaz de automatizar tareas de ingeniería de datos.

Caso de éxito: Cognitive Assistant con IBM Watson Assistant (Ibercaja)

  • Cliente: IberCaja es un banco español con sede en Zaragoza. Entre sus servicios incluye los seguros.
  • Necesidad: Agilizar la búsqueda de los empleados en materia de seguros cuya información se encontraba desordenada. Al no encontrarla, se hacía la petición al servicio técnico, lo que ocasionaba un cuello de botella.
  • Solución implementada: un iBot con las funcionalidades principales que ofrece Watson Assistant orquestado por Collagen —desarrollado por Enzyme— como núcleo principal. Incorpora además Watson Discovery, que extrae información a partir de los documentos de Normativa y seguros de IberCaja. Al estar basado en IA busca patrones y tendencias a través de sus algoritmos de procesamiento de lenguaje natural por lo que el chatbot es capaz de detectar la intención del usuario y proporcionarle el documento que busca.
  • El asistente también da feedback, por lo que se puede generar un ticket informando de la dificultad. Aprende de la solución que da el servicio técnico y lo incorpora al proceso logrando así la mejora continua.
  • Antes y ahora: Antes se hacían 1500 consultas diarias que se escalaban a soporte técnico, que se congestionaba. Ahora, la búsqueda está automatizada y el asistente en la intranet está siempre disponible y da respuestas inmediatas.
  • Resultados obtenidos: Mayor velocidad, procesos que duraban 30 minutos, ahora se solventan en 5. Se reduce en un 80% los tickets que se tramitaban en el HelpDesk de IberCaja. Se logra ahorrar unos 200.000 euros en tareas del servicio técnico.

Caso de éxito: Automaticación de notificaciones de Hacienda con IBM Watson Discovery (Arrabe Integra)

  • Cliente: Arrabe Integra es una gestoría. Su punto crítico eran las notificaciones fiscales provenientes de la AEAT que se debían revisar de forma manual para todos y cada uno de sus clientes. Algunas de estas notificaciones desencadenan un proceso que finaliza en un recurso escrito cuya preparación implica invertir tiempo en buscar casos similares para agilizar el proceso y realizar un informe de calidad.
  • Necesidad: Automatizar el proceso de recepción y clasificación de las notificaciones y obtener recursos eficientes para crear los escritos.
  • Solución implementada: Un RPA que clasifique las notificaciones. Watson Discovery aplicado a un portal para empleados para que los usuarios busquen los documentos mediante consultas de lenguaje natural —como si fuera Google—. Para ampliar el vocabulario de búsqueda y la lógica propia de la empresa se utilizó una tercera herramienta —Watson Knowledge— que nutre la matriz de inteligencia artificial de Watson Discovery.
  • Antes y ahora: Antes el empleado de la gestoría perdía tiempo en preguntar a sus compañeros por algún escrito en concreto y en buscarlo de forma manual. Ahora, el usuario puede consultar y recuperar escritos de la misma temática para ayudarse en la realización del descrito en mucho menos tiempo y de forma mucho más eficiente. 
  • Resultados obtenidos: Ahorro de un 30% del tiempo de preparación de un escrito que se traduce en que logran hacer el trabajo de 4 empleados teniendo solo 3 en plantilla. Esto puede verse también desde la perspectiva de tener un empleado más, con un perfil complejo que es difícil de encontrar. Además, los nuevos perfiles que se incorporan a la empresa tardan menos en adaptarse al puesto de trabajo y disminuyeron las consultas intraempresariales sobre la documentación.

Caso de éxito: la Inteligencia Artificial explicada por ella misma (Explainability)

La inteligencia artificial explicable es un conjunto de procesos y métodos que permite a las personas comprender y confiar en los resultados que proponen los algoritmos de machine learning

Aplicada a la formación de grupos de trabajo permite comprender por qué un algoritmo forma grupos de trabajo en los que hay perfiles muy heterogéneos que necesitan trabajar juntos. Para ello se requieren equipos con las habilidades concretas para realizar las tareas asignadas, diversos, motivados, que trabajen con las personas afines y que estén equilibrados. 

Aplicar estas tecnologías a tu empresa para mejorar tus flujos de trabajo es posible. Si quieres evaluar las posibilidades de automatizar procesos, ponte en contacto con Enzyme; tus retos de digitalización son también los nuestros.

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