Automatización de inteligencia: las 7 tecnologías más utilizadas por las empresas

La automatización redefine cómo se asignan y realizan las tareas en una empresa. La automatización de inteligencia (IA) se usó inicialmente en la fabricación y luego en otras funciones en bits y piezas. Sin embargo, ahora es cada vez más una parte integral de diferentes funciones empresariales. Las organizaciones están desarrollando una arquitectura robusta de sistemas de IA debido a su potencial crítico como el vehículo crucial para la transformación corporativa. Ha llegado el momento de embarcarse en la automatización de inteligencia.

¡Ya no se trata de automatizar o no! Todas las compañías tienen que integrar IA para su propio beneficio y supervivencia, con tales entidades creciendo constantemente. En los últimos dos años, el número de empresas que toman la automatización de procesos de usuario final a través de la ruta de automatización de procesos robóticos (RPA), el bloque de base del viaje de IA, ha aumentado significativamente.

 

Las tecnologías RPA también han evolucionado desde instalaciones de automatización aisladas y poco sistemáticas a una solución de automatización digital integral, conectada y de clase empresarial. Las viejas dudas e inquietudes acerca de la valía, la capacidad de administración y la seguridad de RPA también han desaparecido, ya que se han abordado e improvisado de manera significativa. La arquitectura RPA actual es más robusta, confiable y está lista para el futuro.

A medida que las herramientas de IA evolucionan y se vuelven más inteligentes, también las veremos emprender tareas más inteligentes y complejas. Esto estimulará aún más la adopción de IA en todas las funciones a un nivel aún más alto, incluso en áreas como la planificación, la elaboración de presupuestos, el análisis y la toma de decisiones que se percibieron como solo en humanos.

Siete tecnologías de automatización en automatización de inteligencia

1. Interacción de datos estructurados (SDI): Estos son sistemas tradicionales en los que la integración implica el intercambio de información bien estructurada. Los ejemplos incluyen la integración del sistema a través de RDBMS, herramientas de transformación de datos, interfaces de programación de aplicaciones (API) y servicios web.

2. Automatización robótica de procesos (RPA): Esto implica la automatización de actividades estandarizadas y reguladas basadas en el sistema utilizando scripts y otros métodos para respaldar procesos comerciales eficientes. Es adecuado cuando realizar una tarea o proceso es demasiado costoso o ineficiente para los humanos.

3. Aprendizaje automático (ML): El aprendizaje automático implica sistemas que aprenden manejando variaciones no anticipadas por adelantado. Estos sistemas se entrenan sobre la marcha mediante la asimilación de datos y el aprendizaje de decisiones y pueden hacer predicciones o clasificaciones simples respaldadas por algoritmos. Un caso simple podría ser un escenario en el que un identificador bien definido debe asignarse a un texto de forma más descriptivo / libre, por ejemplo, asignar un nombre de proveedor a la ID del proveedor en una factura del sistema. El nombre del proveedor puede aparecer en diferentes formas.

4. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): PNL utiliza métodos y algoritmos estadísticos para analizar texto e información no estructurada para comprender el significado, el sentimiento y la intención. Un caso de uso de muestra podría ser la función de servicio al cliente, donde un cliente levanta un ticket de soporte en forma de texto libre que se analiza para comprender y determinar los niveles de urgencia, sentimiento o frustración y luego determinar la gravedad / prioridad del ticket.

5. Generación del lenguaje natural (NLG): Es una tecnología que ayuda a crear texto mientras hablamos o escribimos a partir de información estructurada, como campos y números. Se utiliza donde se generan secciones de informes y análisis de análisis financieros, por ejemplo, números que reflejan el rendimiento de una empresa.

6. Chatbots y agentes virtuales: Estos son sistemas que pueden interpretar voz / texto en forma libre (chat) con respuestas estándar predefinidas. Un ejemplo simple es la función de servicio al cliente donde un chatbot podría responder consultas. Estos chatbots pueden aprender y desarrollar vocabulario continuamente para interpretar información no estructurada.

7. Sistemas de decisión AI: Estos son sistemas que utilizan una gama de tecnologías, algoritmos y modelos para resolver problemas complejos e interrelacionados en la toma de decisiones. Los sistemas de aprendizaje profundo y las habilidades cognitivas pueden llevarlos a reconocer patrones y aplicar modelos y algoritmos estadísticos para tomar decisiones y tomar decisiones. Estos también podrían abordar múltiples puntos de decisión, por ejemplo, determinar la demanda de ciertos productos para una geografía / ubicación de pronóstico del tiempo, ayudando así a establecer el inventario que se alojará en una tienda e identificando la mejor ubicación y ruta posibles para su cumplimiento. .

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