El mejor software de automatización con IA

El software de automatización con IA aplica modelos de lenguaje y aprendizaje automático a tareas que antes requerían el juicio de una persona. Mientras que la automatización convencional sigue reglas explícitas, estas herramientas manejan entradas variables: leer un documento y extraer la información relevante independientemente de su formato, clasificar una solicitud y dirigirla, redactar una respuesta, resumir una conversación extensa o decidir cuál de varias opciones debe seguir un caso. 

El verdadero avance reside en el manejo de datos no estructurados. La automatización basada en reglas falla en cuanto llega información en un formato inesperado, razón por la cual gran parte del procesamiento de documentos y correos electrónicos seguía siendo manual. Los modelos de lenguaje toleran la variación, lo que permite automatizar una gran cantidad de tareas rutinarias que antes solo eran automatizables en teoría. 

La debilidad correspondiente radica en que estos sistemas fallan de manera diferente. La automatización basada en reglas falla visiblemente: genera errores, se detiene y alguien investiga. Los modelos de lenguaje producen resultados plausibles y fiables que a veces son erróneos, y nada lo indica. Esto cambia la forma en que debe ser la verificación, y es el aspecto más importante a considerar antes de implementar cualquier sistema. 

¿Por qué utilizar software de automatización con IA? Beneficios clave a considerar.

Se trata de un trabajo que varía demasiado como para aplicar reglas, pero que es demasiado rutinario como para requerir una atención costosa. 

Procesamiento de documentos que varían

La extracción de datos de facturas, formularios y contratos, independientemente de su formato, es una tarea que la extracción basada en reglas no maneja bien y que supone un gran volumen de trabajo en la mayoría de las organizaciones. 

Clasificación y enrutamiento de solicitudes

Leer los correos electrónicos, las solicitudes de soporte y las consultas entrantes y dirigirlas adecuadamente, lo que elimina un paso de clasificación que consume tiempo y atención sin añadir juicios de valor. 

Redacción de respuestas rutinarias

Elaborar borradores iniciales de respuestas y documentos para que otra persona los revise y envíe, lo cual es más rápido que escribir desde cero. 

Resumen de material extenso

Resumir hilos de conversación, transcripciones y documentos para que alguien pueda decidir si necesita conocer los detalles. 

Automatizar tareas que no merecían la pena automatizar.

Las tareas demasiado variadas o de bajo volumen como para justificar la creación de reglas se vuelven factibles, lo que amplía el alcance de la automatización. 

¿Quién utiliza software de automatización con IA?

Los usuarios abarcan funciones operativas, técnicas y de gobernanza. 

Equipos de operaciones

Las personas cuyo trabajo rutinario se está automatizando, conectándose con la gestión de procesos de negocio . Su criterio sobre dónde es segura la automatización merece ser tomado en serio.

Equipos de automatización y procesos

Especialistas que identifican oportunidades y crean flujos de trabajo, y que necesitan saber dónde estas herramientas son fiables y dónde no. 

Equipos de desarrollo y TI

Ingenieros que integran modelos en sistemas, se conectan con el trabajo de desarrollo y gestionan la realidad operativa de componentes no deterministas.

Equipos de Cumplimiento y Riesgo

Los equipos deben evaluar qué decisiones automatizadas son aceptables, lo cual, en el caso de procesos regulados, es una cuestión de fondo más que una formalidad. 

Clientes y empleados afectados por las decisiones

Las personas que reciben los resultados de la clasificación, el enrutamiento o las decisiones automatizadas, y que asumen el coste cuando estas son erróneas. 

Diferentes tipos de software de automatización con IA

Los productos varían según la cantidad que construyas. 

• Herramientas de extracción de documentos y datos: La lectura de documentos y la generación de datos estructurados constituyen el uso más maduro y fiable.

• Plataformas de flujo de trabajo con pasos de IA: Plataformas de gestión e integración de procesos empresariales que añaden pasos basados ​​en modelos a los flujos automatizados existentes.

• Plataformas de automatización agencial: Sistemas que realizan acciones en múltiples pasos a través de diversas aplicaciones con supervisión limitada. El segmento más reciente y menos predecible.

• Inteligencia artificial integrada en el software existente: Capacidad integrada en los sistemas CRM , de atención al cliente y otros sistemas que ya utiliza, lo que suele ser el punto de partida de menor riesgo.

Características del software de automatización con IA

El mapa funcional abarca la entrada, el procesamiento y el control. 

Características estandar

Comprensión de documentos y textos

Extracción de información estructurada a partir de datos no estructurados, con indicadores de confianza cuando estén disponibles. 

Clasificación y enrutamiento

Categorizar las entradas y dirigirlas, conectándolas con el servicio al cliente y la gestión de casos.

Generación y redacción

La producción de textos para revisión humana, que es donde reside la mayor parte de su valor actualmente. 

Revisión de participación humana

Canalizar los casos inciertos a una persona, lo cual constituye el control que garantiza la seguridad del resto. 

Integración con los sistemas empresariales

Lectura y escritura en los sistemas donde se realiza el trabajo, conectándose a la integración de datos.

Registro de auditoría

Registrar qué se procesó, qué se decidió y sobre qué base, lo cual es más importante aquí que en la automatización convencional. 

Características clave que hay que tener en cuenta

Puntuación de confianza y escalamiento

La capacidad fundamental reside en saber cuándo el sistema tiene dudas. Es necesario confirmar que genera señales de confianza útiles y que deriva los casos de baja confianza a las personas, ya que la automatización que muestra una confianza uniforme independientemente de su precisión constituye una configuración peligrosa. 

Revisión humana integrada en el proceso

La revisión de confirmación es un paso predefinido, no algo añadido sin más, y los revisores disponen del contexto suficiente para comprobarlo rápidamente. Las revisiones que sean más lentas que realizar la tarea manualmente se omitirán. 

Trazabilidad de los resultados

Cuando un sistema extrae un valor o toma una decisión, confirme que puede identificar en qué se basó. Los resultados que no se pueden rastrear no se pueden corregir sistemáticamente ni justificar ante un cuestionamiento. 

Manejo de datos y entrenamiento de modelos

Confirme qué sucede con los datos que envía: dónde se procesan, si se conservan y si se utilizan para entrenar modelos. En el caso de datos confidenciales o personales, esta es una cuestión fundamental, no un detalle. 

Consideraciones importantes al elegir software de automatización con IA

El modo de fallo es diferente al de la automatización convencional y requiere un diseño específico. 

Los errores confiados son el riesgo característico

Estos sistemas producen resultados fluidos y plausibles que a veces son erróneos, y a diferencia de una regla rota, nada lo anuncia. La verificación del diseño debe ser proporcional a las consecuencias: compruebe los resultados de bajo riesgo mediante muestreo, revise todo aquello en lo que un error podría costar dinero o perjudicar a alguien, y nunca asuma que la fluidez indica precisión. 

Las decisiones que afectan a las personas requieren responsabilidad humana.

Cuando la automatización influye en el empleo, el crédito, los seguros, las prestaciones o el acceso a los servicios, varias jurisdicciones exigen ahora la intervención humana, explicaciones y un mecanismo para impugnar las decisiones. Más allá del cumplimiento normativo, una persona debe ser responsable de cualquier decisión que afecte materialmente a alguien. Automatice la preparación, no la toma de decisiones. 

Las afirmaciones sobre su exactitud deben probarse con sus propios datos.

Las cifras de precisión del proveedor provienen de sus conjuntos de pruebas, no de tus documentos, tu vocabulario ni tus casos extremos. Realiza una prueba piloto adecuada con datos reales, incluyendo los más complejos, y mide tú mismo las tasas de error antes de comprometerte. 

La obra no desaparece, cambia.

La automatización de tareas genera trabajo de revisión, manejo de excepciones y monitoreo. Los equipos que planifican una reducción de personal sin tener esto en cuenta descubren que el ahorro es menor de lo esperado y que el personal restante solo se ocupa de los casos difíciles, lo que implica un trabajo más exigente que la combinación de tareas que tenían antes. 

Software relacionado con la automatización mediante IA

La automatización mediante IA se sitúa en todas las capas de procesos y aplicaciones. 

Gestión de Procesos de Negocio

El software de gestión de procesos empresariales coordina los flujos de trabajo en los que se insertan los pasos de IA y sigue siendo la herramienta idónea para cualquier sistema basado en reglas.

Aprendizaje automático

Las plataformas de aprendizaje automático son la base de los modelos y resultan especialmente importantes para los equipos que desarrollan capacidades personalizadas en lugar de adquirirlas.

Chatbots y bots de productividad

Los chatbots y los bots de productividad aplican la misma tecnología a las interfaces conversacionales, tanto internas como externas.

Integración de Datos

El software de integración de datos traslada la información sobre la que actúan los procesos automatizados y, con frecuencia, es un requisito previo.

CRM, Servicio al Cliente y Marketing

Las plataformas de CRM , servicio al cliente y automatización de marketing incluyen cada vez más esta capacidad, que suele ser el punto de partida.

Gestión y análisis de documentos

El software de gestión documental almacena los documentos extraídos y las plataformas analíticas miden si la automatización funciona según lo previsto.