Pandora Curiosidad e Innovación

Las 3 oleadas de la automatización de procesos

Escrito por Pandora

The Game Changers Editorial Board

en The Game Changers Lab

Hoy exploramos 3 oleadas de automatización que se avecinan. Una de ellas ya empezó. Siendo una mezcla de cambio cultural y tecnológico, estas oleadas conjugan diversos factores que son aprovechables por las organizaciones.

1. Oleada de automatización de procesos algorítmicos (2020’s)

Fuente: It Takes Two to Tango: Knowledge Graphs and Text Analysis — Ontotext.


Actualmente vivimos en la primera oleada la «Algorithmic Wave», dónde tareas de cómputo sencillo, como la automatización del análisis de data estructurada afecta a servicios sensibles a ello como lo son los financieros, seguros y afines. Estos sectores, que tienen la necesidad constante de evaluar y evitar fraude y riesgo, tienen el aprendizaje automático como la estrategia de referencia para crear y actualizar varios algoritmos de detección de fraude supervisados ​​y no supervisados.

Uno de los recursos más utilizados en esta oleada es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), campo de la Inteligencia Artificial que combina la lingüística computacional con modelos estadísticos. Esto le da a las máquinas la capacidad de leer, comprender y derivar automáticamente el significado de los lenguajes humanos.

Para el sector asegurador, la identificación de siniestros fraudulentos es uno de los factores clave del éxito. Las firmas de seguros, que trabajan con corredores, agentes e investigadores, y tienen amplios registros de datos geográficos, de redes sociales y de opinión de los usuarios no se dan abasto para ervisar todos los reclamos manualmente. Aquí es donde el NLP puede aumentar la escala, así como el tiempo de respuesta a través de la minería de textos y el análisis de sentimientos.

La minería de texto es la forma de procesar patrones y afirmaciones a partir de un gran bloque de big data textual. El análisis de aplicaciones de seguros permite obtener información de reclamaciones similares mediante la creación de una base de datos de conocimientos para detectar casos fraudulentos: palabras clave comunes o descripciones de un accidente en diferentes ubicaciones geográficas por múltiples reclamantes, lo que posiblemente sea una alerta roja de fraude organizado. Procesar reclamos genuinos más rápido también conduce a una mejor experiencia del cliente.

Esta oleada ya está ocurriendo y los líderes del mercado ya utilizan estas tecnologías para tener equipos humanos que supervisen su funcionamiento, concentrándose en educar a estos algoritmos, para que sean cada vez más precisos en detectar fraude, y así mantener la mejor experiencia de usuario, diferenciándose de la competencia que realiza este proceso de forma manual.

2. Oleada de automatización de procesos aumentados

Los almacenes de Amazon cuentan con automatización en la consolidación de pedidos gracias a un sistema de robots especialmente diseñado para ello.

Hacia finales de la presente década, se espera que la tecnología para apoyo administrativo, incluyendo tareas robóticas para la gestión de ambientes semi-controlados tales como almacenes con objetos en movimiento, entren en vigor como la norma esperada para mucha de la industria logística y del transporte. Por ejemplo, tareas rutinarias como rellenar formularios o intercambiar información, que incluye la transferencia física de información, serán totalmente automatizadas.

La segunda ola afectará a sectores masivos: manufactura, construcción, logística e incluso la administración pública. Es importante notar que no hablamos de un escenario apocalítptico: ante un cambio en la manera de producir, ocurren rendimientos que permiten mejora de la oferta y creación de nueva demanda, lo que implica creación de puestos de trabajo antes inexistentes. En ese sentido, se habla de una automatización de procesos <aumentados>, pues se incorporarán muchas funciones físicas y del <mundo real> hecho por humanos a las ya existentes automatizaciones algorítmicas.

Un ejemplo de ello son los gobiernos, que deberían beneficiarse de mayores ingresos fiscales derivados de mecanismos sofisticados y automatizados de recaudación. Estos ingresos fiscales adicionales podrían financiar un mayor gasto público en la salud y la educación para respaldar puestos de trabajo adicionales en estas áreas, pero también podría orientarse hacia una mayor inversión en infraestructura, principalmente aquella que posee sinergia con la automatización, como lo es la IoT.

Otro tema de esta segunda oleada es que, para que se materialicen los beneficios de la automatización de procesos aumentados o dinámicos, como también se les llama, primero tiene que ser técnicamente factible adoptar la tecnología en la práctica. Esto va más allá de simplemente desarrollar la tecnología en un laboratorio. Tiene integrarse y adaptarse a las soluciones antes de que pueda implementarse en una situación empresarial del mundo real.

Diferentes países e industrias tienen diferentes tasas de avance tecnológico y, por lo tanto, tendrán diferentes velocidades de automatización. Por ejemplo, algunos países en desarrollo pueden no tener las comunicaciones básicas e infraestructura necesaria para implementar nuevas tecnologías. Por otra parte, algunas empresas en economías mejor estructuradas, pueden tener sistemas heredados que están bien desarrollados, pero no encajan fácilmente con las nuevas técnicas como IA. Y así la lista continúa. Ante todo, el final de la década del 2020 estará marcado por una adaptación constante a la infraestructura física y digital existente para la búsqueda de modelos de excelencia operativa, que incorporen componentes antes no realizables por algoritmos.

3. Oleada de automatización de procesos autonómica (2030’s)

Los vehículos autónomos incorporan algoritmos que predicen y se adaptan a entornos cambiantes, dinámicos, del mundo real. Fuente: ResearchLeap.

La última ola incorporada como parte del presente artículo es la consecuencia de las dos anteriores. La reconversión de la infraestructura como producto de rendimientos ocasionados por la automatización de sectores tradicionales generará la posibilidad de automatizar el trabajo físico y la destreza manual, y la resolución de problemas en situaciones dinámicas del mundo real que requieren acciones de respuesta, como es el caso de los transportes autónomos, los vehículos sin conductor. 

Esta ola supone un gran aprendizaje por parte de los algoritmos, incluyendo la simulación de comportamiento adaptativo por agentes autónomos. Estamos hablando de que sectores como la construcción, agua, alcantarillado y residuos, administración, transporte y almacenamiento
con el advenimiento de la plena utilización de vehículos autónomos y robots, tendrán cambios de modelos de negocio.

Nuevamente, estamos ante un escenario prometedor antes que apocalíptico. Nuevos jugadores, startups y empresas pequeñas y medianas podrán competir dada la simplificación y transformación de los procesos productivos. AL derribar las barreras de entrada en diferentes sectores y desafiar los modelos comerciales existentes, la automatización de procesos autonómica permitirá que las empresas ofrezcan la misma propuesta de una manera más rentable, creandose nuevas oportunidades para que las empresas exitosas aprovechen sus competencias distintivas en sectores adyacentes.

Dado el rápido ritmo de cambio, las empresas deben experimentar constantemente con nuevas tecnologías y crear opciones que puedan escalar rápidamente cuando tengan éxito. Esto implica que las organizaciones hegemónicas en cada sector se comporten cada vez más como un conjunto de incubadoras de innovación, antes que como un solo agente centralizado. La competencia vendrá de todos lados y se dirigirá hacia todos lados, de manera descentralizada.


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