Durante este año y finales del año pasado se ha producido, en empresas de todos los sectores, un considerable aumento de instalaciones de soluciones RPA (Automatización de procesos por medio de robots). Esta tendencia se ha acelerado durante este 2018 a medida que más y más empresas comienzan a explorar los muchos beneficios de esta fuerza de trabajo digital. Lo cierto es que mientras unas comienzan a poner en marcha sus proyectos de automatización, otras ya están explorando la siguiente fase: la automatización cognitiva.
Asumiendo que se va a llegar a este punto, ¿Cómo deben prepararse las empresas para garantizar en el futuro que estén bien posicionadas para las demandas que la automatización cognitiva precisa? ¿Cuáles son los pasos que las empresas que comienzan a instalar RPA pueden dar mientras se automatizan? Vamos a ver si podemos describir algunos de estos pasos:
1. Crear puntos de conocimiento en el proceso de aprendizaje automático
Muy frecuentemente, el concepto de STP se combina con la medición de automatización de tareas solo al finalizar las mismas. Pero para las plataformas de aprendizaje es importante comprender exactamente dónde aparecen las variaciones y excepciones en el proceso. Por ello conviene permitir que la plataforma RPA documente su progreso en detalle desde el inicio de la tarea hasta la finalización de la misma. ¿Cómo?, proporcionando una salida de datos para rastrear las variaciones de la tarea etapa por etapa. Una plataforma cognitiva puede aprender dónde es más probable que surja la variación, de esta forma el trabajo se puede rediseñar para proporcionar subtareas sencillas a una plataforma de RPA de menor costo, mientras que la automatización cognitiva puede manejar las más complejas.
2. Crear robots rigurosos y directos
Una de las medidas básicas para determinar si un proceso puede ser gestionado por BPM, por RPA o por plataformas de automatización cognitiva, es el grado en que se puede expresar como una función de reglas rigurosas. Comienza construyendo un robot que sea capaz de ejecutar una lista de tareas directas tal y como las haría un trabajador humano. Es más, utiliza a “los humanos” no vinculados a esa área, para comprobar si esas órdenes son tan directas como queremos que sean.
3. Revisar el trabajo existente
La migración, primero a RPA y luego a la automatización cognitiva, es una oportunidad estupenda para revisar cómo, dónde y cuándo se realiza el trabajo dentro de una organización. Al crecer, muchas empresas lo hacen de forma desordenada, con lo que la implantación de nuevas soluciones puede replantear el hacer mejor las cosas. Como, por ejemplo, que ciertos procesos se hagan por la noche o durante los fines de semana y así abaratar costes.
4. Acoplar la iniciativa con soluciones de Machine Learning y explotación de datos
La automatización cognitiva no tiene que permanecer aislada en áreas de tareas individuales o divisiones dentro de una organización. Con cierta frecuencia, las iniciativas ML producen mejores resultados cuando se les da acceso a otras áreas de negocio para aprender. ¿Qué puede aprender la automatización cognitiva sobre las tareas de servicio al cliente? ¿Puede la automatización cognitiva aprender del pago de un carrito de compra virtual? ¿puede aprender de los mecanismos de seguimiento de una planta de fabricación a través de IoT? Pues probablemente pueda aprender mucho, especialmente si los productos o piezas específicos son difíciles de mecanizar con una tolerancia preestablecida y dentro de un margen de error permitido.
Del mismo modo, una plataforma ML de calificación de riesgo de crédito puede aprender de los patrones de gestión de excepciones en aplicaciones de crédito administradas en un entorno de automatización cognitiva. Para las iniciativas de ML, permitir que una implementación aprenda de los demás es un factor clave de éxito en la producción de IA con talento y brillante.
5. Ojo con los datos poco claros
Es muy importante subrayar la importancia de introducir datos veraces y actualizados en nuestros sistemas. Los datos con poca ”higiene” en torno a la función de gestión, generarán resultados deficientes a la hora de poner en marcha la automatización cognitiva. No hay que olvidar que el trabajo cognitivo utilizará estos datos para tomar decisiones y si no son correctos, pasará factura…
6. Tener muy claras las necesidades
Y para ello infórmate bien y déjate aconsejar por los profesionales que van ayudarte con la tecnología RPA y con la automatización cognitiva. Informales de las necesidades que tiene tu empresa, de lo que necesitas automatizar para garantizar, así, que la tecnología que ya tienes está bien posicionada de forma que los procesos de automatización cognitiva den el resultado que se espera de ellos.
¿Echas en falta algún punto más?
Llámanos, cuéntanos las necesidades de automatización que tu empresa necesita y te ayudaremos a dar los pasos que te acercarán de la forma más precisa a la automatización cognitiva.
