Automatización Inteligente: ¿Cómo la IA redefine el BPM en las empresas?

¿Puede la IA integrarse y transformar los enfoques tradicionales de BPM en las empresas? Descubre el potencial y consecuencias de la automatización Inteligente según Nicolas Chignardet, Head of Customer en Bonitasoft

Los enfoques tradicionales de gestión de procesos de de negocio (BPM) combinan metodología y tecnología. La metodología BPM abarca el mapeo de procesos para eliminar redundancias y facilitar la gestión del ciclo de vida, incluyendo la automatización y el mantenimiento. Las herramientas de BPM, como las plataformas de automatización de procesos y RPA (Automatización Robótica de Procesos), se emplean para automatizar operaciones manuales y optimizar la eficiencia.

¿Cómo contribuye la IA a estas bases del BPM? ¿Puede aportar una nueva dimensión a la automatización de procesos de negocio?

Hiperautomatización como potenciador de productividad

La IA ofrece capacidades analíticas avanzadas, predicción y mejora continua. Aunque no revoluciona la metodología, aporta potencia y velocidad en el análisis. A nivel técnico, la IA ya puede integrarse con componentes tecnológicos existentes, potenciando la automatización de procesos empresariales impulsados por BPM. A esta combinación la conocemos como hiperautomatización.

Algunos ejemplos de aplicaciones donde la automatización se complementa con la potencia de la IA:

• Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP): La IA extrae información de documentos para clasificarla y etiquetarla. Esta información se utiliza en aplicaciones como la detección de fraudes (por ejemplo, identificando documentos de identidad falsos, validando comprobantes de domicilio, verificando declaraciones fiscales y detectando fotos retocadas).
• Análisis de sentimientos: En interacciones con clientes (conversaciones, correos, redes sociales), la IA puede identificar emociones u opiniones en el contenido. Esta información permite redirigir al cliente al servicio adecuado (como soporte técnico o atención al cliente) y activar acciones de seguimiento.
• Descubrimiento de procesos (Process Discovery): La IA facilita la definición y creación de procesos. Aplicaciones prácticas incluyen la observación de sistemas en ejecución para definir procesos en base a esos ejemplos o el uso de registros de sistema para identificar procesos implícitos.
• Automatización Robótica Inteligente (IRPA): La IA ya automatiza la ejecución de procesos robóticos de forma autónoma. Con la RPA inteligente, la IA se integra directamente en los procesos automatizados. IRPA es ideal para encadenar tareas según patrones predecibles que no requieren decisiones complejas.
• Co-diseño y optimización con modelos de lenguaje extensos (LLM): La IA puede ayudar en el diseño de procesos utilizando un LLM orientado a procesos para crear una plantilla basada en una solicitud formulada. Esto no implica diseñar algo completamente nuevo, sino contar con un proceso inicial listo para su mejora continua usando la misma herramienta de IA. Las herramientas de diseño de procesos son similares a ChatGPT y cuentan con conjuntos de datos que ofrecen plantillas para tableros y KPIs.

La realidad actual de la IA: evolución, no revolución

Actualmente, la IA en BPM es más bien evolutiva. La hiperautomatización permite reducir costos, maximizar la productividad y generar gran cantidad de datos a partir de procesos digitalizados que pueden reutilizarse. A medida que profundizamos en la integración de la IA en los procesos empresariales, se espera que los diseñadores de procesos trabajen cada vez más con datos ya procesados y estructurados, en lugar de datos en bruto, lo que genera un valor añadido significativamente mayor. A medida que la automatización inteligente de procesos avanza hacia la imitación de los procesos de pensamiento humano, es probable que la IA asuma más tareas complejas, como la gestión de datos no estructurados, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento de lenguaje natural.

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