En la automatización tradicional, los robots software se encargan de completar procesos repetitivos que se basan en unas condiciones y reglas predefinidas. En la automatización cognitiva, en cambio, se procesan datos complejos y no estructurados. Se trata del siguiente paso en la era de la robotización.
Una evolución necesaria
Antes de entender qué es la automatización cognitiva y cómo puede mejorar los procesos en las empresas, debemos detenernos un momento y analizar de dónde partimos.
La automatización de procesos es una fórmula cada vez más habitual en empresas de todo tipo que ayuda a aliviar la parte más pesada del trabajo. Todas aquellas tareas repetitivas, que no necesitan de un análisis y que muestran datos estructurados son el objetivo del RPA. La idea es liberar de la parte más tediosa a los trabajadores para que estos puedan dedicarse a labores más productivas. Pero, ¿y si pudiéramos ir un paso más allá? ¿Y si lográramos que los robots pudieran entender de forma más profunda los documentos y aplicaciones con las que tratan?
Pues eso es precisamente lo que nos permite la siguiente gran evolución de la automatización de procesos.
Lo que es la automatización cognitiva
Mucha de la información que procesan las empresas proviene de documentos no estructurados. Esto significa que la extracción de estos datos no puede realizarse de una manera automática, sino que es necesario comprender y analizar el documento. Para ello, hasta ahora, resultaba necesario que una persona se encargara de esta labor. La automatización cognitiva viene a resolver este problema.
Gracias a las tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, los robots software son capaces de entender la información como lo haría un humano para poder extraer de ella los datos necesarios para su procesamiento. Estamos hablando no solo de escritos, como un correo electrónico, sino también de llamadas telefónicas o vídeos.
Esta extracción de información se realiza gracias al entrenamiento de la inteligencia artificial que gobierna al robot. Lo hace, además, de una manera precisa y en constante evolución (por lo que cada vez es más eficiente).
Todo ello permite acelerar aún más la transformación digital en las empresas. Gracias a la mayor capacidad de procesamiento de los robots, se continúa liberando tiempo de trabajo de las personas. Y esto desemboca en que ese tiempo se puede destinar a un mejor análisis de los datos para su posterior utilización.
Se puede analizar datos no estructurados con automatización cognitiva. | Foto: Charlotte May.
Las ventajas de la automatización cognitiva
Esta claro que gracias a este avance en la automatización de procesos, llevándolos al siguiente nivel y permitiendo una mayor penetración del robot en las tareas diarias de la empresa, se consiguen una serie de ventajas.
La principal puede verse reflejada en el sistema de toma de decisiones, que ahora pueden automatizarse en función de los datos extraídos. Todo ello repercute directamente en el aumento de la eficiencia de los procedimientos.
También permite una mayor respuesta automática ante posibles incidentes, ya que el robot será capaz de aprender de ellos y corregirlos por sí solo. Ello conlleva que la supervisión humana sea cada vez menos necesaria, lo que una vez más redunda en una mejora de la eficiencia.
Otro de los aspectos que pueden verse mejorados es la de la atención al cliente. Gracias a chatbots que sean capaces de entender lo que el cliente expresa se pueden automatizar una serie de respuestas. Por ejemplo, en una central de reservas, un robot podría ser capaz de atender la mayoría de las reclamaciones por cancelación o modificación. Solo cuando sea necesaria realmente la participación de un humano se cedería el control a este. Evidentemente todo ello ocasiona un mejor y más rápido tratamiento en las necesidades de los consumidores, que serán atendidos de una manera similar a la habitual.
Un paso más allá que conlleva una serie de desafíos
Por supuesto, el avanzar en el camino de la automatización requiere afrontar también diferentes retos.
El primero, y quizá el más importante, es que en este tipo de automatizaciones se hace necesario un mayor grado de personalización. Obviamente esta personalización dependerá de lo complejo del proceso y de las tecnologías que sean necesarias para sustentarlo.
Otro de los aspectos en los que cabe incidir es en el de la búsqueda de sesgos dentro de la inteligencia artificial que gobierna al robot. Esta problemática es inherente a todos los sistemas de IA y requiere de un proceso de afinación que termine por devolver los resultados de la mejor manera posible.
Por último, el retorno de la inversión en el caso de la automatización cognitiva lleva algo más de tiempo que el de la automatización tradicional. Esto se entiende rápidamente en cuanto analizamos el alcance de uno y otro método. Pero de lo que no cabe duda es que, a largo plazo, los beneficios de la automatización cognitiva superan por mucho los de la tradicional.
De modo que, como hemos podido comprobar, el siguiente paso en las tecnologías de automatización pasan por una mayor profundización en el entendimiento de la información. Una mejora en el procesamiento de lo que un robot es capaz de analizar y mayores ventajas a la hora de tratar y administrar todos esos datos. Una evolución necesaria, imparable y de la que muchas empresas se pueden empezar a beneficiar desde hoy mismo.
