La hiperautomatización está remodelando la industria de TI

La hiperautomatización está remodelando la industria de TI

HIXSA

30 mayo, 2022

La hiperautomatización no es más que la ampliación de la automatización de procesos comerciales heredados más allá de procesos particulares. Por ejemplo, hiperautomatización ofrece automatización para casi cualquier acción repetitiva que realicen los usuarios comerciales mediante la combinación de herramientas de Inteligencia Artificial con Automatización Robótica de Procesos.

Incluso automatiza lo ya automatizado al encontrar los procesos comerciales dinámicos y crear bots para automatizarlos. Como resultado, Gartner nombró a la hiperautomatización como uno de los 10 principales desarrollos tecnológicos estratégicos del año.

La hiperautomatización es un mecanismo para una verdadera transformación digital, con herramientas como la automatización robótica de procesos (RPA), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) que trabajan juntas para automatizar procesos comerciales complejos, incluso donde antes se necesitaban expertos en la materia.

¿Qué es la hiperautomatización y cómo funciona?

La hiperautomatización combina múltiples aspectos de la automatización de procesos, combinando herramientas y tecnología para aumentar el potencial de automatización de tareas.

Comienza con la automatización robótica de procesos (RPA) como base y luego agrega inteligencia artificial (IA), minería de procesos, análisis y otras herramientas avanzadas para aumentar el potencial de automatización.

El objetivo es automatizar cada vez más el trabajo del conocimiento y, al mismo tiempo, incluir a todos en la organización en la transformación. La hiperautomatización permite que un negocio automatizado alcance su máximo potencial.

El aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el reconocimiento óptico inteligente de caracteres (OCR) y la visión artificial por IA son ejemplos de habilidades de inteligencia artificial que permiten a los robots leer, ver y procesar más datos.

Capacidad de compromiso de la fuerza laboral

Esto incluye métodos para permitir que todos en una empresa participen en la automatización, incluidos los expertos en la materia, los analistas comerciales y los usuarios comerciales, además de los desarrolladores y evaluadores habituales de RPA.

Las empresas automatizan las herramientas de descubrimiento de procesos que profundizan en el funcionamiento interno de los equipos para revelar qué pueden optimizar y qué deben automatizar.

Los análisis avanzados ayudan a calcular y cuantificar el retorno de la inversión (ROI) y el impacto de la automatización en los resultados comerciales que son importantes para la empresa.

La hiperautomatización se enfoca en agregar más inteligencia y aplicar un enfoque más amplio basado en sistemas para aumentar los esfuerzos de automatización, en lugar de referirse a una tecnología o aplicación particular lista para usar. Además, el método enfatiza la importancia de encontrar el equilibrio correcto entre la automatización de tareas manuales y la simplificación de procesos complejos para reducir los pasos.

La cuestión de quién debe estar a cargo de la automatización y cómo debe hacerse es crucial. Por ejemplo, es más probable que los trabajadores de primera línea noten tareas tediosas que podrían automatizarse. Por otro lado, los expertos en procesos comerciales están mejor posicionados para detectar el potencial de automatización en situaciones en las que están involucradas muchas personas.

Concepto de gemelo digital

El concepto de gemelo digital de una organización fue sugerido por Gartner (DTO). Esta es una simulación de cómo funcionan las operaciones comerciales y cuál es el mecanismo detrás de los servicios y entregas. Se utiliza una combinación de minería de procesos y minería de tareas para construir y actualizar automáticamente la representación del proceso. La minería de procesos es un método para construir una representación de los flujos de procesos mediante el análisis de los registros de software empresarial del software de gestión empresarial, como los sistemas CRM y ERP. La minería de tareas crea una vista de los procesos que abarcan muchos programas utilizando software de visión artificial que se ejecuta en el escritorio de cada usuario.

Las tecnologías de minería de procesos y tareas pueden producir un DTO para el cliente automáticamente, lo que les permite ver cómo interactúan las funciones, los procesos y los indicadores clave de rendimiento para generar valor. El DTO puede ayudar a las empresas a determinar cómo la nueva automatización aporta valor, abre nuevas oportunidades o crea nuevos cuellos de botella que deben manejarse.

El viaje más largo para adoptar la digitalización

La automatización puede interactuar con el mundo de más formas gracias a la IA y los componentes de aprendizaje automático. OCR, por ejemplo, permite un procedimiento automatizado para extraer texto o números de documentos en papel o PDF. Del mismo modo, el procesamiento del lenguaje natural puede extraer y organizar datos de documentos, como determinar de quién es la empresa y para qué es una factura y capturar automáticamente esta información en el sistema contable.

Se puede construir una plataforma de hiperautomatización directamente sobre la tecnología existente. RPA es uno de los primeros pasos hacia la hiperautomatización, y todos los principales proveedores de RPA ahora admiten la minería de procesos, el análisis de trabajadores digitales y la integración de IA.

Otras plataformas de automatización de código bajo, como las suites de gestión de procesos comerciales (BPMS/BPMS inteligente), la plataforma de integración como servicio (iPaaS) y las herramientas de desarrollo de código bajo, también están incorporando más componentes de tecnología de hiperautomatización.

¿Cuáles son las dificultades asociadas con la hiperautomatización?

La hiperautomatización es un concepto relativamente nuevo y las empresas todavía están trabajando en cómo ponerlo en práctica. Los siguientes son algunos de los obstáculos más significativos:

  • Elección de la estrategia central de una organización: algunas empresas se beneficiarán de una estrategia más centralizada para iniciativas de manejo a gran escala, mientras que otras se beneficiarán de un enfoque federado o distribuido.
  • Herramientas: el software de hiperautomatización no es una panacea. Si bien los principales proveedores de automatización están ampliando sus capacidades de hiperautomatización, las empresas enfrentarán desafíos para garantizar la compatibilidad y la integración entre estas soluciones.
  • Gobernanza y seguridad: la supervisión y el análisis en profundidad de los procesos comerciales que abarcan varios departamentos, servicios e incluso las fronteras de los países pueden beneficiar todas las iniciativas de hiperautomatización. Esto podría dar lugar a una serie de nuevos problemas de seguridad y privacidad. Además, las empresas deben crear protecciones adecuadas para evaluar las vulnerabilidades de seguridad de las aplicaciones generadas automáticamente.
  • Métricas que aún están en pañales: las herramientas de evaluación de costos y valor de automatización aún están en pañales
  • El aumento manual es necesario: según una encuesta de Forrester, solo entre el 40% y el 60% del código para la automatización podría escribirse automáticamente utilizando las herramientas existentes. Al crear una automatización robusta a escala, aún se requiere una cantidad significativa de esfuerzo manual, y esto debe tenerse en cuenta en el presupuesto.
  • Lograr que la gente compre: la mayoría de los proveedores de automatización promueven la idea de que la hiperautomatización complementará a los humanos en lugar de reemplazarlos, pero la verdad es que la automatización eliminará las tareas que anteriormente realizaban los humanos. Para que estas medidas tengan éxito, los trabajadores deben estar convencidos de que los robots no tomarán su empleo. Además, muchas tecnologías de monitoreo empleadas en iniciativas de hiperautomatización pueden provocar una reacción violenta por parte de los trabajadores del conocimiento preocupados por la explotación de datos.

Hiperautomatizar, no simplemente automatizar

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Consulta el texto original en inglés.

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