▷Hiperautomatización: qué es y como el Covid-19 la aceleró

La hiperautomatización es un poderoso conjunto de tecnologías digitales que continuará transformando organizaciones en casi todas las industrias. En este artículo, explicaremos qué es la hiperautomatización y las tecnologías digitales en las que se compone.

Definición de hiperautomatización

La hiperautomatización es una automatización de un extremo a otro que se logra aprovechando el poder de múltiples tecnologías, desde la RPA (Automatización de Procesos Robóticos) hasta el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Gartner identificó la hiperautomatización como una de las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas del año. Entonces, ¿cómo definirla? Es la extensión de la automatización de procesos comerciales heredados más allá de los confines de los procesos individuales.

Al combinar herramientas de inteligencia artificial con RPA, la hiperautomatización permite la automatización de prácticamente cualquier tarea repetitiva ejecutada por usuarios comerciales.

Incluso lo lleva al siguiente nivel y automatiza la automatización, descubriendo dinámicamente los procesos comerciales y creando bots para automatizarlos.

Con una gama de herramientas como la automatización robótica de procesos (RPA), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI), que trabajan en armonía para automatizar procesos comerciales complejos, incluso donde antes se requerían expertos en la materia, la hiperautomatización es un medio para la real transformación digital.

¿Cómo funciona la hiperautomatización?

Según Gartner, la RPA enriquecida por IA y ML se convierte en la tecnología habilitadora central de la hiperautomatización. La combinación de tecnologías RPA e IA ofrece el poder y la flexibilidad para automatizar donde la automatización nunca antes fue posible: procesos indocumentados que dependen de entradas de datos no estructuradas.

Los características de la hiperautomatización

Hay varias tecnologías de automatización que comprenden la hiperautomatización. Éstas incluyen:

Automatización robótica de procesos (RPA)
Gestión de procesos de negocio (BPM)
Inteligencia artificial (IA) y / o aprendizaje automático (ML)
Analítica avanzada

1. Automatización robótica de procesos

La automatización robótica de procesos (RPA) aprovecha la tecnología como los robots de software para replicar tareas humanas repetitivas. La tecnología RPA normalmente funciona para tareas que se basan en reglas, tienen entradas y salidas definidas, son repetibles y ocurren con frecuencia.
Una limitación de RPA es que se limita a datos estructurados para completar tareas. Por lo tanto, RPA no tiene la capacidad de comprender el contexto o aprender, ni puede acceder y dar sentido a fuentes de datos no estructuradas como imágenes.

BPM (gestión de procesos de negocio)

2. Gestión de procesos de negocio

BPM es uno de los componentes más importantes de la hiperautomatización.

En muchos sentidos, es la base sobre la que se construye, supervisa y mejora cualquier estrategia de automatización exitosa. La introducción de diferentes herramientas digitales en los procesos comerciales, especialmente para aquellas organizaciones que son nuevas en la automatización, puede ser un desafío.

Las organizaciones deben crear nuevos flujos de trabajo y probarlos antes de implementarlos para evitar averías que pueden tener consecuencias desastrosas para sus negocios.

El software de gestión de procesos de negocio es una herramienta sencilla y poderosa que se puede utilizar para gestionar las estrategias e iniciativas de hiperautomatización de una organización.

3. Inteligencia artificial y / o aprendizaje automático

La IA es un método para hacer que las computadoras funcionen de manera que simulen la inteligencia humana.

Las organizaciones utilizan la IA para llevar a cabo tareas específicas sin estar programadas explícitamente para hacerlo.

Los ejemplos comunes de IA son los asistentes virtuales como Siri y Alexa y las tecnologías de marketing que sugieren productos que pueden interesarle en función de su comportamiento anterior.

El Machine Learning (ML), a menudo utilizado como sinónimo de IA, es una rama de la IA que utiliza algoritmos informáticos para permitir que los sistemas mejoren automáticamente con el tiempo.

Las organizaciones utilizan algoritmos supervisados y no supervisados para identificar patrones en los datos. Los algoritmos supervisados crean entradas y salidas antes de hacer predicciones por sí mismos. Los algoritmos no supervisados observan datos estructurados y desarrollan conocimientos a partir del reconocimiento de patrones.

AI y ML son herramientas de automatización poderosas. Sin embargo, implementarlos puede requerir una inversión significativa de recursos y una planificación cuidadosa para garantizar la integración con otras tecnologías y procesos. Por estas razones, lograr la hiperautomatización requiere el despliegue estratégico de IA y ML.

4. Analítica avanzada

La hiperautomatización ofrece a las organizaciones potentes herramientas y capacidades analíticas. La hiperautomatización supera las limitaciones de datos de depender de una única herramienta de automatización como RPA.

Si bien la RPA se limita a datos estructurados, las tecnologías de hiperautomatización pueden manejar datos estructurados y no estructurados.

Esto ayuda a las organizaciones a acceder y analizar datos que tradicionalmente han sido inaccesibles para obtener información importante a nivel organizacional.

La hiperautomatización también puede convertir datos no estructurados en datos estructurados para su uso con tecnologías RPA. Esta relación es una ilustración de cómo varias herramientas digitales funcionan juntas a la perfección para ofrecer una eficiencia inigualable.