IA: el cerebro tras la automatización inteligente de procesos.

Ignacio Barahona Moreno 

En este artículo exploraremos cómo la IA está transformando la automatización de procesos, elevando la automatización de procesos de negocio (BPA) tradicional hacia automatización inteligente de procesos (SPA) al hacer procesos adaptables e inteligentes, en lugar de basarse únicamente en reglas. 
Para ello, la automatización de procesos usa información basada en datos permitiendo identificar patrones y predecir resultados para optimizar los procesos en tiempo real. Además, a diferencia del BPA tradicional, los sistemas basados en IA aprenden de estos datos mediante algoritmos de Machine Learning, que permiten al sistema mejorar su rendimiento con el tiempo, haciendo que los procesos sean más eficientes e incluso pueden tomar decisiones que antes requerían de intervención humana. 
 

Ventajas del uso de la automatización inteligente de procesos

Esto, evidentemente, lleva asociadas una serie de ventajas:

• Eficiencia, puesto que no solo automatiza rutinas, sino también toma de decisiones.
• Escalabilidad, ya que puede escalar a diferentes funciones de negocio e integrarse con sistemas existentes.
• Reducción de costes, al reducir errores e incrementar la eficiencia operacional.
• Experiencia de cliente, al mejorar las interacciones con ellos mediante personalización y unos tiempos de respuesta más rápidos.

Pero además mientras que la automatización tradicional solo puede manejar datos estructurados, la IA puede comprender y procesar información no estructurada como correos electrónicos, documentos, mensajes de chat e incluso conversaciones habladas.

• La IA aporta valor en diferentes “fases o momentos” de la automatización inteligente de procesos, por ejemplo, en el procesamiento de datos. Pensemos en cómo la IA se puede usar en el sector salud para procesar registros de pacientes, extraer información relevante y garantizar la precisión de los datos para una mejor atención al paciente o casos en los que una compañía de comunicaciones utiliza la IA para procesar reclamaciones. El sistema extrae automáticamente la información relevante de los formularios y documentos adjuntos, agilizando el proceso y reduciendo los errores.  
• También en el momento de la toma de decisiones, la IA puede realizar previsiones basadas en análisis de datos para automatizar decisiones que de otra forma requerirían intervención humana. Por ejemplo, en el sector manufacturero, con sistemas basados en IA se puede optimizar el control de calidad analizando los datos de la producción.
• En cuanto a los flujos, se puede usar IA para identificar ineficiencias en ellos y sugerir mejoras, agilizando las operaciones y reduciendo cuellos de botella. Siguiendo con el sector manufacturero, hay casos en los que se utiliza IA para analizar datos de producción e identificar áreas donde se producen retrasos, permitiendo optimizar el flujo de trabajo y reducir tiempos de producción.

Retos de la SPA

Pero también se plantean retos para lograr que la SPA mantenga la precisión y la fiabilidad, especialmente en sectores regulados y para afrontarlos existen diferentes estrategias, como pasar por una validación exhaustiva y rigurosa de los modelos de IA antes de su implantación. 
Pero no es suficiente con ello, los modelos tienen que estar monitorizados de manera continua para detectar desviaciones y anomalías y los algoritmos de ML tienen que reentrenarse periódicamente con nuevos datos para mejorar su rendimiento. 
Me gustaría tratar dos conceptos fundamentales: human in the loop e IA explicable (XAI). En situaciones críticas los SPA integran supervisión humana para revisar y validar las decisiones tomadas. Este enfoque híbrido combina la eficacia de la IA con la experiencia de los humanos. Además, en determinados casos es esencial entender cómo y por qué la IA toma determinadas decisiones. Las técnicas de XAI aportan transparencia al proceso de toma de decisiones, garantizando que las acciones de la IA puedan justificarse y auditarse. 
Otro de los mayores retos de la automatización de procesos es la escalabilidad y en esto la IA destaca especialmente, porque los sistemas suelen construirse de forma modular, lo que permite añadir o eliminar componentes sin necesidad de revisar todo el sistema. Las soluciones basadas en nube permiten a las empresas escalar (y desescalar) en función de la demanda sin tener que hacer grandes inversiones en hardware, y los propios algoritmos de IA pueden ajustarse a volúmenes variables de datos y a diferentes complejidades, lo que los hace intrínsecamente escalables. 
Y, por último, otro reto a considerar: seguridad y privacidad. También hay diferentes estrategias para afrontarlo: 

• Cifrado de datos en tránsito y en reposo.
• Controles de acceso y mecanismos de autenticación.
• Auditorías periódicas que evalúen la vulnerabilidad.
• Cumplimiento de la normativa.
• Formación a empleados sobre las mejores prácticas de seguridad y potenciales amenazas.

Pero la IA puede ser tanto el problema como la solución, porque todas las ventajas que ofrece facilitan la mejora de la seguridad, por ejemplo:

• Detección de anomalías, mediante supervisión continua de los sistemas en busca de patrones inusuales que puedan indicar una amenaza para la seguridad.
• Análisis predictivo, para prevenir posibles incidentes de seguridad antes de que ocurran.
• Respuesta automatizada a las amenazas, por ejemplo, aislando sistemas comprometidos.
• Procesamiento de Lenguaje Natural como correos electrónicos o chats para identificar posibles riesgos o infracciones de cumplimiento .
• Verificación de identidad mediante sistemas biométricos potenciados por IA, que pueden mejorar los procesos de verificación de identidad, dificultando el acceso a personas no autorizadas.

En resumen, la IA está impulsando una nueva era de automatización inteligente, permitiendo a las empresas optimizar sus procesos, mejorar la toma de decisiones y liberar el potencial humano para tareas más creativas y estratégicas. La automatización inteligente, con la IA como motor, es clave para prosperar en el competitivo panorama empresarial actual.