¿Qué es la automatización de la IA?
¿Qué es la automatización de la IA?
La automatización de la IA es el proceso de utilizar la inteligencia artificial para automatizar los flujos de trabajo empresariales. Utiliza herramientas, código y configuración para reemplazar los pasos manuales y lograr un resultado determinado.
La automatización basada en software ha prevalecido durante décadas, desde las herramientas de automatización robótica de procesos (RPA) que automatizan las tareas administrativas, como el llenado de formularios, hasta las integraciones de SaaS que permiten que la información fluya entre los diferentes sistemas empresariales. Sin embargo, la automatización empresarial tradicional ha tenido capacidades limitadas debido a la necesidad constante de una preprogramación especializada. Los seres humanos han tenido que grabar en pantalla las interacciones entre aplicaciones o codificar los sistemas de software para configurar la automatización. Las situaciones que cambiaban constantemente hacían que la automatización se “interrumpiera” con frecuencia y tuviera que rehacerse o actualizarse constantemente para mantener las operaciones en funcionamiento. Históricamente, esto ha minimizado el impacto empresarial de la automatización, especialmente en las grandes empresas.
La automatización de la IA busca resolver estos desafíos mediante la combinación de la inteligencia artificial con las herramientas de automatización empresarial y los repositorios de conocimiento existentes. Los algoritmos de IA generativos y predictivos se combinan para ordenar, filtrar, clasificar y crear datos de manera que se reduce la intervención humana en los flujos de trabajo más complejos. La IA también puede trabajar junto a los humanos y con ellos para gestionar las tareas administrativas en segundo plano y reducir la carga cognitiva de todos los empleados.
¿Cuáles son los ejemplos de automatización de la IA?
Hay un lugar para las operaciones inteligentes impulsadas por IA en todos los sectores y dentro de todas las empresas. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo la automatización de la IA está empezando a crecer en las industrias.
Recursos humanos
La automatización de la IA puede automatizar las tareas de recursos humanos (RRHH) que consumen mucho tiempo, como la selección de candidatos, el envío y el procesamiento de formularios, la formación, el intercambio de conocimientos y la gestión continua de licencias y pagos.
Por ejemplo, Deriv, un intermediario en línea, alojaba contenido de formación en diversas ubicaciones, como GitHub, almacenamiento en la nube, páginas wiki internas y debates de Slack. Esto dificultaba la localización de la información, lo que provocaba retrasos en la puesta al día de los nuevos empleados. Al utilizar la IA para indexar todos los materiales de atención al cliente, el equipo de recursos humanos de Deriv pudo encontrar y compartir rápidamente el material de formación relevante para los empleados de varios departamentos. Deriv logró una reducción del 45 % en el tiempo de incorporación y una reducción del 50 % en el tiempo de las tareas de contratación.
Gestión de multimedia
Todas las organizaciones tienen que almacenar, procesar y publicar imágenes y vídeos para fines de marketing, educación, incorporación y, a veces, para los procesos empresariales fundamentales. La automatización de la IA puede ayudar a acelerar la edición y el procesamiento de contenido multimedia, ahorrando tiempo en tareas tediosas. La IA puede generar, integrar, filtrar y pulir el contenido multimedia según sea necesario. Por ejemplo, 123RF, una agencia de fotografías de archivo, utiliza la IA para filtrar automáticamente las imágenes en busca de problemas de derechos de autor y de idoneidad. La IA marca el contenido inapropiado segundos después de subirlo, lo que ayuda a 123RF a eliminar las quejas sobre imágenes inapropiadas. La automatización de la IA les permitió reasignar los recursos de las revisiones manuales al desarrollo empresarial.
Servicio al cliente
Los chatbots de IA respaldan el autoservicio del cliente y automatizan la resolución de problemas, lo que reduce la carga de trabajo del centro de contacto. Más allá de eso, los chatbots de IA también pueden ayudar al personal de servicio al cliente, automatizando aún más el proceso. Por ejemplo, BPC, líder mundial en soluciones de pago, desarrolló un chatbot que podían usar tanto los clientes como los equipos de atención al cliente. El agente humano puede introducir la solicitud de un cliente en el chatbot y transmitir la respuesta generada al cliente después de la revisión. El chatbot utiliza la generación aumentada por recuperación para obtener datos de las fuentes de conocimiento internas de BPC y enriquecer automáticamente las peticiones humanas para proporcionar respuestas más relevantes y precisas.
Ventas y marketing
La automatización de la IA se puede utilizar como parte de todos los flujos de trabajo de marketing y ventas, desde la creación de campañas y contenido publicitario hasta el apoyo al equipo de ventas con recomendaciones y ofertas personalizadas para clientes individuales. Por ejemplo, el proveedor de servicios gestionados Trek10 aprovecha la IA para proporcionar a su equipo de ventas los conocimientos necesarios para acelerar el proceso de compra. Su sistema de inteligencia artificial proporciona recomendaciones basadas en datos para ganarse la confianza de los clientes e informes que ayudan a cerrar el trato al demostrar el valor del producto a los clientes con mayor rapidez.
¿Cómo evaluar el nivel de preparación para la automatización y la adopción de la IA?
La implementación de tecnologías de IA de última generación para la automatización requiere la preparación empresarial. La mayoría de las organizaciones utilizan modelos de madurez para evaluar su estado actual de automatización. Los modelos de madurez proporcionan una guía para establecer objetivos de automatización, priorizar las inversiones y formular una hoja de ruta de automatización.
Implemente marcos de gobernanza y seguridad
Antes de crear una estrategia, es necesario implementar directrices dentro de la organización sobre cómo funcionarán en la práctica la seguridad y la gobernanza de la automatización de la IA. Por ejemplo, puede incluir:
- Funciones y responsabilidades descritas dentro de la organización
- Campeones de la automatización de la IA, incluidas las partes interesadas clave
- Una política de seguridad que identifique las limitaciones de uso de datos, las políticas de administración de identidades y otras barreras de protección
- Una guía para la mejora de las habilidades de los empleados y la gestión del cambio
Esto formará la base de su programa de automatización de la IA.
Identifique una estrategia de automatización e infraestructura
Una estrategia integral de automatización e infraestructura ayuda a preparar a la organización para el éxito del programa y reduce la probabilidad de que no se alcance el ROI. Dentro de la estrategia, considere:
- Los casos de uso empresarial sólidos
- Las canalizaciones de datos modernas
- La configuración de reglas de residencia de los datos y entrenamiento de datos
- Las herramientas y tecnologías de IA que impulsarán el proceso
- Las prácticas de mejora continua
También es esencial garantizar que se midan los resultados de los esfuerzos de automatización. Identifique y realice un seguimiento de las métricas relevantes y establezca una línea de base antes de implementar la automatización y, a continuación, realice un seguimiento de los datos a lo largo del tiempo. Puede utilizar los datos para tomar decisiones informadas y mejorar la eficacia de las futuras iniciativas de automatización.
Construya un equipo capacitado
Crear una cultura de IA sólida es tan importante como desarrollar correctamente la tecnología.
El equipo que crea su nueva infraestructura y automatización basada en IA debe incluir administradores de sistemas, ingenieros de nube, desarrolladores de software y expertos en IA. Además de las tecnologías, los equipos incluyen usuarios empresariales que solicitan automatización, representantes legales y expertos en seguridad.
Hay dos maneras de organizar los equipos de automatización.
- Un equipo de automatización centralizado atiende las necesidades de automatización de toda la organización.
- Los equipos de automatización distribuidos más pequeños desarrollan la automatización para una iniciativa de modernización específica dentro de un departamento en particular.
Un equipo centralizado brinda la ventaja de la coherencia en el uso de las herramientas, la administración de datos y otras tareas relacionadas con la IA en toda la organización. Sin embargo, los equipos distribuidos producen resultados más rápido y no provocan cuellos de botella en sus esfuerzos de automatización.
¿Cuáles son las estrategias clave para implementar la automatización de la IA?
Invertir mucho en expertos en tecnología, licencias de software, implementación y otras soluciones costosas que pueden no producir los resultados requeridos no es la mejor estrategia de automatización. La implementación de un gran conjunto de herramientas nuevas a la vez puede abrumar a su equipo y provocar una mala comprensión de las habilidades y las tasas de adopción.
Según el caso de uso, la automatización de la inteligencia artificial se implementa mejor paso a paso. Las herramientas de AWS y los servicios completamente administrados proporcionan los componentes básicos para una conexión y uso rápidos. No hay inversiones iniciales; solo pago por uso y escala según sea necesario.
Estas son algunas estrategias y herramientas de AWS de soporte para aumentar la madurez de la automatización de forma rentable, incluso con una experiencia limitada de los desarrolladores internos.
Unificar la experiencia de búsqueda.
En todas las organizaciones, los datos se almacenan en aplicaciones, repositorios, archivos y servidores dispares. Un desafío importante para todos los empleados es saber dónde encontrar los datos correctos en el momento adecuado. La IA puede impulsar la búsqueda unificada en todas los orígenes de datos, lo que permite a los empleados consultar todos los recursos disponibles de una sola vez. Por ejemplo, un profesional de marketing podría consultar la búsqueda unificada de todos los recursos internos y externos sobre un producto clave durante el último año, incluidas las campañas públicas.
Amazon Q Business es un asistente de IA empresarial que se integra con todos sus orígenes de datos internos y con varias aplicaciones de terceros para ofrecer respuestas resumidas a preguntas complejas. Cita desde el origen y permite complementos personalizados, todo dentro de un entorno administrado de forma segura. Introduce la automatización y aumenta la productividad al reducir el tiempo que los empleados dedican a buscar información.
Motivar a sus empleados
Todos los equipos e individuos de su organización están en una mejor posición para identificar cómo la IA puede ayudarlos a trabajar de manera más eficiente. Por ejemplo, un empleado responsable de las comunicaciones requiere que la IA extraiga y resuma el contenido de las noticias del sector, mientras que un empleado responsable de la gestión de la nómina requiere que la IA genere informes mensuales del tiempo registrado por los contratistas.
Con el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de automatización impulsadas por la IA, puede ayudar a los empleados a crear y autogestionar los flujos de trabajo de automatización de la IA que necesitan mediante el chat en lenguaje natural. Por ejemplo, Amazon Q Apps, una función ligera de creación de aplicaciones de Amazon Q Business, permite a los usuarios automatizar las peticiones, la creación de contenido y las tareas de su flujo de trabajo. Los usuarios pueden generar aplicaciones describiendo los requisitos en lenguaje natural. También pueden compartir aplicaciones para que otras personas las usen, dupliquen y personalicen.
Introducir la IA en el desarrollo de software y las operaciones
El desarrollo de software es una opción natural para la automatización de la IA. La automatización basada en inteligencia artificial se puede usar para tareas como:
- Actualizar sistemas de software antiguos
- Refactorizar código
- Desarrollar módulos complejos
- Generar de casos de prueba y documentación de usuario
- El enriquecimiento de datos de terceros
- Buscar errores y solucionar de problemas
El equipo de IA humana puede trabajar en conjunto para diseñar modelos de aprendizaje automático, crear los canales de implementación que mejor se adapten, optimizar la infraestructura en la nube para minimizar el gasto en la nube y mucho más.
Amazon Q Developer es un asistente de inteligencia artificial para el desarrollo de software que es muy fácil de configurar y usar. Se ejecuta en el entorno del desarrollador y proporciona sugerencias de codificación e infraestructura bien informadas, primeros borradores de código, revisiones automáticas de código, actualizaciones y más. Amazon Q Developer se integra con los IDE, la CLI, la consola de AWS y GitLab para ayudar a los desarrolladores dondequiera que trabajen.
Introducir la IA en los análisis
Los informes y los paneles se vuelven aún más reveladores con la automatización impulsada por la IA. Los analistas pueden usar la automatización de la IA para generar rápidamente informes mixtos, combinar datos, compararlos con el mercado y ayudar a guiar la toma de decisiones rápida.
Amazon Q en Quicksight permite a los usuarios generar documentos visualmente atractivos, crear paneles personalizados y explorar sus datos con preguntas sugeridas, vistas previas de datos y compatibilidad con consultas imprecisas. Revoluciona la exploración de datos al proporcionar a los usuarios empresariales información multivisual que va más allá de las limitaciones tradicionales de los paneles.
Automatizar el servicio de atención al cliente
El servicio de atención al cliente automatizado aumenta su fuerza laboral humana. Los representantes del servicio de atención al cliente pueden acceder a la información de los clientes y los productos al instante y encontrar soluciones a los problemas sin tener que hacer otra llamada. Los clientes pueden acceder a la ayuda personalizada de autoservicio en línea, tomar decisiones de compra en varios pasos y combinar las interacciones entre la IA y las personas.
Amazon Q en Connect es un asistente de IA generativa para atención al cliente que proporciona a los clientes finales y a los agentes la información y las acciones necesarias para resolver los problemas en tiempo real. Proporciona una resolución más rápida y una experiencia de cliente mejorada.
Automatizar la administración de la cadena de suministros
La administración de la cadena de suministros tiene que ver con la previsión. Con la automatización basada en la IA, los analistas pueden ejecutar casi cualquier escenario hipotético para predecir las previsiones y realizar actividades de resolución de riesgos, optimizar los trabajos de los proveedores iniciales y descubrir patrones ocultos en los datos.
AWS Supply Chain es un servicio totalmente administrado que unifica datos, proporciona información procesable con tecnología de machine learning, colaboración contextual integrada y planificación de demanda.
Amazon Q en AWS Supply Chain es un asistente de IA generativa que ayuda a su equipo a operar la cadena de suministro de manera más eficiente al analizar los datos de la cadena de suministro de AWS, proporcionar información operativa y financiera importante y responder a preguntas urgentes sobre la cadena de suministro. Simplifica el proceso de búsqueda de respuestas y minimiza el tiempo necesario para aprender, implementar, configurar o solucionar problemas de administración de la cadena de suministro.
¿Cómo puede AWS cubrir sus necesidades de automatización de la IA?
El proceso de automatización impulsado por IA a menudo comienza con una búsqueda en toda la empresa, impulsada por el chat en lenguaje natural, y puede crecer hasta convertirse en tareas completamente personalizadas, complejas y de varios pasos en todos los roles y dominios. Con esta nueva forma de automatización empresarial, las posibilidades son infinitas. Al sentar las bases adecuadas, las organizaciones pueden esperar niveles de productividad más altos, una mayor satisfacción de los empleados y los clientes, una mejor toma de decisiones, una creación más rápida de productos, servicios y materiales, y más. Esta guía es solo un punto de partida para su viaje hacia la automatización de la IA. Puede optimizar aún más los procesos empresariales mediante herramientas y servicios de IA generativa en AWS.