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Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella

Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella

Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella


Desde hace algunos años, la automatización de procesos de manera inteligente o IPA, está ayudando a mejorar la productividad y la eficiencia, así como a reducir los riesgos operativos y mejorar la experiencia de cliente. En este post te cuento qué es, así como de qué manera puedes comenzar a utilizarla. ¿Te interesa mejorar? Entonces te interesa este post. No te lo pierdas, sigue leyendo.

IPA o Intelligence Process Automation, es un conjunto emergente de nuevas tecnologías que combina el rediseño de procesos fundamentales, con la automatización de procesos robóticos y el aprendizaje automático. En definitiva, es un conjunto de mejoras de procesos comerciales y herramientas de próxima generación, las cuales ayudan al trabajador al poder dedicarse al conocimiento y la creatividad, eliminando tareas repetitivas, replicables y rutinarias. Además, puede mejorar radicalmente el journey de los clientes, al simplificar las interacciones y acelerar los procesos.

Según la consultora McKinsey, las empresas que están utilizando IPA, están obteniendo resultados muy interesantes. Han logrado una media de automatización del 50-70% de las tareas, lo que se ha traducido en eficiencias de costos de tasa de ejecución anual del 20 al 35%, y una reducción del tiempo de proceso directo del 50 al 60%, con un retorno de la inversión altísimo.

Pero, ¿cómo funciona IPA? Principalmente utiliza cinco tecnologías centrales. Son estas:

    • Automatización de procesos robóticos (RPA).
      Es un software que automatiza tareas rutinarias como la extracción y limpieza de datos a través de interfaces de usuario existentes. El robot tiene una identificación de usuario como una persona y puede realizar tareas basadas en reglas, como acceder al correo electrónico y a los sistemas, realizar cálculos, crear documentos e informes y verificar archivos.
    • Flujo de trabajo inteligente.
      Es una herramienta de software de gestión de procesos que integra tareas realizadas por grupos de humanos y máquinas. Esto permite a los usuarios iniciar y rastrear el estado de un proceso de un extremo a otro en tiempo real. El software gestionará las transferencias entre diferentes grupos, incluso entre robots y usuarios humanos, y proporcionará datos estadísticos sobre los cuellos de botella.
    • Aprendizaje automático / análisis avanzado.
      Son algoritmos que identifican patrones en datos estructurados, como datos de rendimiento diario, mediante aprendizaje «supervisado» y «no supervisado». Los algoritmos supervisados aprenden de los conjuntos de datos estructurados de entradas y salidas antes de comenzar a hacer predicciones basadas en nuevas entradas por sí mismos. Los algoritmos no supervisados observan datos estructurados y comienzan a proporcionar información sobre patrones reconocidos.
    • Generación de lenguaje natural (NLG).
      Son motores de software que crean interacciones fluidas entre humanos y tecnología, siguiendo reglas para traducir las observaciones de los datos a la prosa. Las emisoras han estado usando la generación de lenguaje natural para redactar historias sobre juegos en tiempo real. Los datos de rendimiento estructurados se pueden canalizar a un motor de lenguaje natural para escribir informes de gestión internos y externos automáticamente.
    • Agentes cognitivos.
      Son tecnologías que combinan el aprendizaje automático y la generación de lenguaje natural para construir una fuerza de trabajo (o «agente») completamente virtual que es capaz de ejecutar tareas, comunicarse, aprender de conjuntos de datos e incluso tomar decisiones basadas en la «detección de emociones». Los agentes cognitivos se pueden utilizar para ayudar a los empleados y clientes por teléfono o por chat.

 

Bien, pero ¿qué aplicaciones reales puede tener?

Según varios informes, el área dentro de las compañías que más beneficio está sacando de poner en marcha este tipo de tecnología, es el de finanzas y contabilidad. Otros serían los específicos de producción o IT, así como el área de recursos humanos.

3 ejemplos de cómo se está utilizando de manera eficaz, podrían ser estos:

EJEMPLO #1. Suscripción comercial en seguros.

Estos procesos suelen ser bastante tediosos y requieren una gran cantidad de recursos y una gran inversión de tiempo. IPA puede mejorar drásticamente todo ese proceso mediante la creación de un proceso de suscripción que se puede analizar sin problemas, lo que permite a los empleados calificar a sus clientes de manera eficiente. Eso da como resultado una reducción en el tiempo de respuesta general y una mayor precisión de la organización.

EJEMPLO #2. Incorporación de clientes en el sector Banca.

El sector bancario también se ha beneficiado mucho después de la adopción de la tecnología de automatización inteligente. En la actualidad, los bancos están aprovechando activamente la tecnología IPA para clasificar y extraer información no estructurada de los documentos de incorporación de los clientes, para hacerlos útiles para el sistema de gestión del banco. Esto implica una mayor satisfacción del cliente y una mayor rapidez en la generación de ingresos para el banco.

EJEMPLO #3. Automatización del procesamiento comercial en la gestión de inversiones.

En el caso de la gestión de inversiones, IPA puede ser de gran ayuda. A menudo se ve que la compañía de inversión recibe la información de procesamiento comercial a través de correos electrónicos y en formatos PDF. En tal caso, extraer la información vital y relevante se convierte en una tarea tediosa. Sin embargo, ese no es el caso de la API. Mientras utiliza la tecnología de automatización inteligente, puede extraer sin problemas los datos relevantes del contenido no estructurado e incluso puede integrar esos datos con sistemas de gestión de inversiones. Todo eso elimina el tiempo extra que de otro modo se habría perdido en el procesamiento manual de los datos.

 

Ahora que ya te has hecho a la idea de qué es IPA o la automatización inteligente de procesos, vamos a ver de qué manera puedes comenzar a implantarla en tu compañía para poder sacarle el mayor de los provechos.

Cómo comenzar a utilizar un sistema de automatización inteligente de procesos o IPA

Poner en marcha IPA no requiere de una fuerte inversión en infraestructura estratosférica. Por ejemplo, implantar un RPA no es demasiado costoso, ya que utiliza los sistemas y el back-end existentes de IT de tu compañía, ofreciendo rápidamente un retorno.

Una buena manera de comenzar a poner en marcha estos procesos, podría ser esta:

#1. Alinear rápidamente API con el modelo operativo.

Lo primero que hay que hacer, sin duda, es que la aplicación vaya en la misma dirección que la estrategia general de la compañía. Para ello, deben de compartir objetivos y recorrido para conseguirlos. En muchos casos, la API tiene un papel importante, incluso dominante, en impulsar el cambio, pero su mayor valor se obtiene cuando las empresas comprenden cómo pueden trabajar con las otras capacidades y enfoques en el modelo operativo.

#2. Diséñalo entorno a la cartera completa de soluciones IPA para maximizar el impacto.

Las organizaciones necesitan imaginar e implementar programas de optimización para maximizar el retorno de la inversión. Aunque es más fácil y rápido implementar proyectos de automatización en silos, este enfoque no es el más adecuado. Por sí mismas, las tecnologías individuales son insuficientes para conseguir un valor global tal y como se busca con IPA. En cambio, para transformar la forma en que trabaja un grupo, se requiere un rediseño fundamental del proceso.

Por tanto, se debería de crear una hoja de ruta detallada para la implementación, a fin de identificar todas las oportunidades de mejora de la automatización y permitir a la empresa secuenciar las iniciativas de IPA, equilibrando su impacto con la viabilidad de escalar las soluciones desde los casos de uso iniciales.

Se debería de comenzar el viaje de IPA creando rápidamente una descripción general de las tareas actuales y los recursos y capacidades necesarios para llevarlas a cabo. Luego, implementar un equipo de incubadoras con experiencia para rediseñar procesos y flujos de trabajo grupales basados en un conocimiento profundo de las líneas de negocio y las capacidades de IPA.

#3. Construye un producto mínimo viable (MVP) rápido.

Normalmente es bastante abrumador comenzar a trabajar directamente con todo lo que te ofrece IPA. Al igual que con otros esfuerzos de digitalización, es mejor seleccionar, teniendo en cuenta la velocidad y el impacto, un proceso de extremo a extremo o el recorrido del cliente para rediseñar y mejorar con IPA, y luego trabajar para lanzar la versión más simplificada del producto que puede realizar la tarea. De esta manera, puedes probar rápidamente qué funciona y qué no y hacer los cambios correspondientes.

#4. Genera impulso y captura valor.

Cualquier implementación de IPA debe combinar ganancias rápidas con desarrollos más grandes a más largo plazo. La hoja de ruta detallada debe basarse en un rediseño de procesos fundamentales que secuencia los módulos automatizados para la producción y reinventa la forma en que los grupos deben trabajar para capturar valor.

#5. Incorpora capacidades duraderas para lograr la sostenibilidad.

Una forma exitosa de sostener la creación de valor es creando un centro de excelencia (CoE) para gobernar la transformación y respaldar la implementación rápida de soluciones IPA a través del desarrollo de capacidades, certificación y estándares, administración de proveedores y la creación de una biblioteca de patrones de soluciones reutilizables.

Deben existir controles sistemáticos y las organizaciones deben integrar el análisis empresarial crítico y las habilidades digitales en las líneas de negocio, para que puedan apropiarse del proceso. También necesitan rediseñar las estructuras organizacionales para capturar valor, establecer un modelo operativo de estado futuro, para escalar sus iniciativas de IPA, crear planos para estructuras futuras, y capturar así el impacto.

De este modo, los procesos liberarán a los equipos para que se centren en actividades más creativas.

Es fundamental involucrar a la empresa y a los equipos funcionales en el proceso. La forma más exitosa de desarrollar capacidades IPA duraderas es a través de un enfoque de aprendizaje práctico que combina entrenamiento, capacitación en el trabajo e intercambio de conocimientos.

#6. Coordina cuidadosamente la gestión del cambio y las comunicaciones.

Como en cualquier gran programa de transformación, se requerirá un plan de comunicación sólido para ayudar a administrar la redistribución, generar entusiasmo y alinear el cambio con la estrategia corporativa. El éxito en el establecimiento del nuevo modelo de ejecución dependerá de qué tan alineado esté con la cultura de la organización y cómo de bien las personas son capaces de adaptarse a las prácticas ágiles.

Como ves, la automatización inteligente de procesos puede ofrecer muchos beneficios a cualquier compañía, sin embargo, es una tarea difícil de llevar a cabo de manera interna. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

Cómo determinar el Pricing a través de la Inteligencia Artificial

La optimización de los precios es una tarea de enorme trascendencia para cualquier empresa, ya que, mediante este, además de hacer competitiva su oferta comercial, va a incidir directamente en los beneficios de la compañía, a través del incremento o reducción del margen. El correcto establecimiento de estos precios, así como su variación a lo largo del tiempo sabiendo tener en cuenta múltiples variables, puede ser determinante para la empresa. Y una excelente manera de hacerlo eficazmente es a través de la Inteligencia Artificial. ¿Quieres saber de qué manera? Te lo cuento.

Como bien sabes, la Inteligencia Artificial o IA (en inglés artificial intelligence – AI) es llevar la inteligencia humana a una máquina, la cual es capaz de tener en cuenta muchas más variables y de una manera más rápida y eficaz, que un ser humano, para desempeñar una acción, realizar una hipótesis o sacar una conclusión, entre otras muchas cosas.

Uno de los campos en los que mayor actividad está teniendo la IA, es en el marketing, en el que empresas como Netflix, Amazon o L`Oreal están liderando en sus respectivas industrias, el uso de esta inteligencia, para sacar mayores beneficios en su cuenta de resultados.

En este aspecto, si quieres profundizar en ello, te recomiendo que eches un vistazo a este post que escribí hace tiempo sobre “Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Marketing” en el que te hablo de su uso en el Data Driven Marketing, la automatización de procesos, la interacción personalizada, la creación de contenidos o la publicidad programática.

Sin embargo, otro de los campos en los que más se está sacando provecho a la IA, es en la disciplina del customer intelligence, en el que se están consiguiendo grandes avances y beneficios descubriendo la “personalidad de compra” de un consumidor, gracias al volumen de datos que disponemos, los cuales trabajados correctamente con una metodología de Data Management, aplicamos una vez preparados, el Deep Learning. Este proceso, nos está permitiendo, entre otras cosas, encontrar productos a través de imágenes y no palabras clave, identificar logotipos en imágenes dentro de las diferentes plataformas sociales, o predecir las preferencias de los usuarios en cualquier eCommerce. – “Cómo hacer Customer Intelligence con Inteligencia Artificial”.

Como puedes imaginar, el Pricing es un área en el que la Inteligencia Artificial aporta múltiples ventajas. Este, más que muchos otros, se nutre de datos, muchos datos… los cuales le sirven para alimentar los diferentes escenarios de negocio. Estos datos, unidos a una tecnología que ayude a generar esa inteligencia artificial, hacen posible lo que se conoce como “nueva gestión de precios”.

Vamos a ver de qué manera podemos hacer Pricing con inteligencia artificial. El proceso para llegar a este, sería el siguiente. Vamos a ello.

 

Paso 1: Acceso y uso de las fuentes de datos

Acceso a datos para determinar Pricing

Lo primero que debe hacer cualquier empresa es definir y poner en actualidad el acceso a los datos y su integración.

Toda empresa tiene acceso a datos de diversas fuentes, tales como el ERP, el CRM, Facebook, Google… y a través de múltiples formas como pueden ser un archivo, una API o una base de datos. Toda esta información se puede almacenar en la nube, a través de plataformas como AWS o Azure. Sin embargo, ante tal cantidad de datos, tipos y plataformas, no debemos perder el foco de cuáles de estos datos necesitamos para poder optimizar nuestros precios.

Con esta filosofía, podríamos decir que los principales datos que necesitaremos analizar son:

  1. Datos transaccionales. Este es quizás uno de los datos más importantes para el pricing, ya que va directo a la cuenta de resultados y la rentabilidad de la empresa.
  2. Datos relacionados con el stock. Qué productos tenemos y cuál es la disponibilidad de estos, es fundamental para determinar el precio final.
  3. La demanda. Monitorizando y obteniendo información sobre el interés de los consumidores en adquirir nuestro producto, es decir, la posibilidad de conocer la demanda, nos ayudará a crear una política de pricing dinámico, el cual varíe en función de la demanda detectada previamente. Sectores como la aviación comercial, tienen muy desarrollada este tipo de políticas.
  4. El contexto. Este aspecto tiene que ver con cualquier evento, promoción o suceso que pueda marcar un cambio en las tendencias habituales de demanda de la marca. Un factor de contexto significativo ha sido por ejemplo la crisis del COVID-19, pero también puede ser un mundial de fútbol si eres un vendedor de ropa deportiva o el Black Friday si eres de electrónica de consumo.
  5. La estrategia. La determinación del precio, se verá enormemente influenciada por la estrategia que tenga la compañía en cuanto a posicionamiento, objetivos, política comercial, etc.

Una vez tengamos claro cuáles de esos datos pueden influir en nuestro producto y cómo podemos acceder a ellos, limpiarlos homogeneizarlos y almacenarlos, llegaría el momento de tratarlos, ¿cómo?

 

Paso 2. Creación de modelos avanzados

Analítica avanzada para Pricing

Una vez que ya tenemos establecidas las bases sobre las que trabajar el Pricing, es hora de aplicarle una capa de inteligencia de negocio y algoritmos de machine learning. En establecimiento de precios, los más destacables son:

  1. Segmentación. Gracias a la segmentación, lo que hacemos es clusterizar o trocear las múltiples opciones que nos dan los datos, como por ejemplo las relacionadas con el contexto (si está lloviendo, si son las vacaciones de verano, si es Navidad…); relacionados con el canal en el que se vende (Amazon, El Corte Inglés, tienda online propia…); en función del perfil sociodemográfico o patrón de compra del consumidor; en función del dispositivo favorito (móvil, ordenador, teléfono…); la geolocalización… y muchos más. Con Machine learning aplicado a esto mismo, nos puede permitir asignar unos precios u otros de manera inteligente, aumentando la conversión, al ser más a medida del público al que nos estamos dirigiendo, el momento y el medio.
  2. Predicción. Esta es clave para llegar a realizar un ajuste de los precios en tiempo real, o lo que se llama “precios dinámicos”. A través de modelos de regresión, por ejemplo, logramos predecir la relación entre unidades vendidas y precio, intensidad promocional, tipo de producto, perfil del cliente… Amazon por ejemplo, utiliza un algoritmo para crear sus precios dinámicos, los cuales varían en función del stock y unos competidores concretos. Según los expertos, Amazon es capaz de cambiar 2,5 millones de precios al día, ajustándolos a sus necesidades.
  3. Optimización. Esta es otra de las funcionalidades, por llamarlo de alguna manera, para aplicar el Pricing a través de modelos avanzados, es decir, optimizar maximizando la rentabilidad, teniendo en cuenta los patrones de navegación, otras transacciones, el momento actual… La alemana Blue Yonder, fundada por el profesor Michael Feindt, excientífico del CERN e inventor de una metodología única para resolver problemas complejos de optimización llamada NeuroBayes, ha conseguido generar millones de modelos de optimización en tiempo real, lo que a su vez, le ha permitido al distribuidor Morrisons evitar roturas de producto y adaptarse inmediatamente a la crisis del COVID-19.

Sin embargo, no todo se puede quedar en la capa analítica, ya que estamos hablando de negocios y como tales, debe existir una capa que trate precisamente este aspecto.

 

3. Prescripciones para el negocio

Predicción de negocio a través del Pricing

El éxito de poder hacer un correcto Pricing a través de la Inteligencia Artificial, como hemos visto, pasa por los datos, la tecnología, y como no, a través del conocimiento del negocio.

El negocio debe ser el punto de partida para saber hacia donde tenemos que ir, y el de llegada. Entre medias, está todo lo expuesto anteriormente.

En este punto, ya final, la IA debe ayudar a través de prescripciones, en los siguientes ámbitos:

  1. Fijación final del precio. A través de la integración de datos y de modelos y soluciones, la IA puede determinar en tiempo real los precios de los productos, catálogos, a la vez que aporta una coherencia respecto a los precios de otros países, otras familias de productos, etc.
  2. Fijación de descuentos y rebajas. La Inteligencia artificial puede ayudarnos a determinar cuándo poner en promoción un producto, cuándo establecer un período de rebajas y qué precio adoptar.
  3. Portfolio y mix de ventas. Una de las importantes funciones que tiene la IA en el pricing, está relacionada con la variación de precio de un producto, para que este impacte sobre otros productos de la familia, maximizando la rentabilidad de la categoría general de esos productos. Empresas como Coca-Cola han abierto un área nueva dedicada a la Gestión del Crecimiento de Ingresos, la cual está poniendo en marcha este tipo de prácticas.

 

Como has podido ver, la determinación de precios de manera automática e inteligente, a través de datos, algoritmos y tecnología es posible. Sólo es necesario conectar, por ejemplo,  los servicios de comercio electrónico más populares (Google Analytics, Magento, Prestashop, Shopify y otros), así como otras fuentes de datos internas (ERP y CRM de la empresa) y externas, y, a través de un núcleo de aprendizaje profundo (machine learning) que analiza tanto datos internos y externos, como precios fijos y estacionales, averiguaremos las causas que están originando cambios en los precios de un determinado sector, ajustándolos de forma automática y sin necesidad de intervención humana.

La estrategia de Pricing, no obstante, puede y debe ser supervisada por personas de forma manual. No obstante, el precio que propone la IA ayuda a fijar los precios, ya que además de aportar valor a los clientes, busca la mayor rentabilidad para la empresa.

¿Estás buscando automatizar procesos a través de machine learning? En artyco podemos ayudarte.

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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