La IA y la automatización están cambiando rápidamente nuestras expectativas sobre las experiencias digitales, pero el camino para que las empresas lleguen allí no está tan claro. Cuando se hacen correctamente, la IA y la automatización se pueden aplicar a lo largo de todo el recorrido del cliente para que las empresas puedan adaptarse rápida y continuamente. a las nuevas demandas, tanto de los clientes como del mercado en general. Y con la arquitectura adecuada, la IA y la automatización pueden ayudar a impulsar operaciones completas, creando una organización que se optimiza a sí misma. La optimización automática significa que las empresas podrán identificar nuevos requisitos y ajustar sus estrategias en tiempo real, para que sean más resilientes frente a desafíos imprevistos. , no importa cuán grande o pequeño sea. Al aplicar inteligencia en cada proceso y acción dentro de su organización, los empleados podrán centrar su tiempo y experiencia en resolver los desafíos de los clientes e impulsar la innovación. Pero muchas empresas todavía luchan por afrontar la siguiente fase de la transformación digital. Si bien las empresas ya utilizan muchas formas diferentes de IA y automatización, a menudo están aisladas en forma de chatbots, RPA (automatización robótica de procesos) o generación de informes. Pero esto es sólo una parada en el camino hacia la autooptimización. Y con nuevas herramientas y soluciones de IA generativa inundando el mercado, ese camino continúa cambiando rápidamente. Las empresas necesitan una hoja de ruta para unir todo esto en su viaje con una estrategia más amplia en mente. Cómo lograr la autooptimización La realidad es que el viaje hacia la autooptimización no es corto. Pero si se hace de forma iterativa a lo largo del tiempo, las empresas pueden lograr mejoras continuas que tengan un impacto mensurable en cada paso. Hay cinco etapas distintas que las empresas deben atravesar para alcanzar el estado final, una en la que puedan aplicar un nuevo nivel de inteligencia a cada proceso para poder predecir y girar más rápido que nunca: La línea de base (etapa 0) Gran parte del trabajo que se realiza dentro de las empresas no es sólo manual, sino que en gran medida no está gestionado. Las personas realizan trabajos con poca estructura o proceso detrás, lo que genera inconsistencia y no hay forma de realizar un seguimiento de las mejores prácticas o priorizar el trabajo más importante. Los procesos inconexos y aislados tienen gran parte de culpa. A medida que las empresas crecen con el tiempo, su infraestructura de TI se vuelve aún más compleja y difícil de optimizar o integrar con nuevos sistemas. Sin que sea culpa nuestra, éste suele ser el estado en el que operan muchas empresas hoy en día. Crear un caso para la estructura (etapa 1) El primer paso es crear una estructura para sus procesos de trabajo y cada tarea individual, lo que a menudo llamamos un «caso». Esto permite gestionar mejor el trabajo, incluso si muchas etapas dentro de un proceso siguen siendo manuales. Esta estructura le permite realizar un seguimiento de cómo se realiza el trabajo, garantizar que se estén realizando las tareas más importantes y medir el trabajo con respecto a las mejores prácticas. También le permite identificar las áreas que pueden estar funcionando en su contra, como tareas innecesarias que pueden distraer o quitar tiempo a sus equipos, para que pueda realizar los cambios necesarios para agilizar el trabajo mundano y centrarse en áreas de valor. Crear una estructura para su trabajo puede resultar abrumador, así que empiece poco a poco. Tome un proceso a la vez, sea deliberado y luego amplíelo. Preparando el escenario para la automatización (etapa 2) Ahora que tiene una estructura implementada, puede comenzar a agregar automatización. Así como su esqueleto le da a sus músculos algo contra lo cual trabajar, su estructura de gestión de casos proporciona un esqueleto para aplicar la automatización. Esto podría significar usar reglas para automatizar decisiones o usar API o RPA para conectarse a otros sistemas. Aquí es donde puede comenzar a automatizar tareas rutinarias y, en cambio, dedicar su tiempo a resolver los problemas de los clientes. Utilizar los datos a su favor (etapa 3) A medida que automatiza más trabajo, crea un historial (datos) de cómo se realiza el trabajo en su organización. Estos datos proporcionan el combustible que impulsa la IA, impulsando predicciones y decisiones que le permiten hacer su trabajo más inteligente. La IA se puede utilizar para mejorar las reglas comerciales al encontrar patrones en su repositorio de datos. Esto podría significar predecir qué oferta de producto ofrecer a un cliente en particular en función de sus hábitos de compra anteriores. La IA identifica patrones que los humanos tal vez no reconozcan por sí solos, por lo que el trabajo se vuelve más predecible y menos reactivo. Aplicar la inteligencia para mejorar el rendimiento (etapa 4) En la etapa final, se conecta esa inteligencia a un circuito de retroalimentación. Ciertos procesos comenzarán a autooptimizarse, aplicando aún más inteligencia con el tiempo en cada proceso y acción dentro de su organización. Herramientas como la minería de procesos pueden incluso ayudar a detectar automáticamente los cuellos de botella restantes en sus flujos de trabajo y realizar ajustes sobre la marcha. Sus sistemas autooptimizados aprenden de cada interacción con el cliente para hacer que las siguientes interacciones sean mucho más efectivas. Cada empresa recorre el camino hacia la autooptimización a su propio ritmo y algunas pueden estar por delante de otras. Comience por comprender sus procesos y avance en el recorrido paso a paso. Cada empresa es diferente, y también lo es el camino hacia la autooptimización. Las empresas que tengan éxito reconocerán que deben adaptarse al cambio a medida que se produzca. Descifrar lo que es real y lo que está de moda con la IA y la automatización En un mundo donde todas las empresas de software afirman tener capacidades de automatización e IA generativas que cambian las reglas del juego, lograr la autooptimización depende de nuestra capacidad para comprender qué es sólo publicidad y qué beneficiará realmente a nuestras organizaciones. Los líderes empresariales deberían centrarse en la aplicación práctica de la IA y la automatización, en lugar de las nuevas y brillantes capacidades que pueden no impactar o beneficiar inmediatamente a sus procesos o empleados. Por ejemplo, conectar un motor de decisiones de IA centralizado a los canales de los clientes para analizar sus acciones y predecir sus necesidades puede hacer que la experiencia del cliente sea más empática, consistente y precisa. O aplicar la minería de tareas para identificar y corregir ineficiencias que antes se desconocían puede transformar las operaciones administrativas, ahorrando tiempo en el trabajo manual para que los empleados puedan concentrarse en tareas que realmente impulsen los objetivos comerciales. Priorizar la aplicación de “IA práctica”, integrando algoritmos, modelos y herramientas basados ​​en IA en los sistemas y procesos existentes. Este enfoque proporcionará beneficios como costos reducidos, tareas automatizadas, mejores decisiones inteligentes basadas en datos y mejores experiencias para empleados y clientes. Comenzará a ver pequeñas ganancias, como ahorro de tiempo o problemas resueltos más rápido; ahí es cuando sabrá que está en el camino hacia la autooptimización. Don Schuerman es CTO de Pega. Generative AI Insights proporciona un lugar para los líderes tecnológicos. incluidos proveedores y otros contribuyentes externos, para explorar y discutir los desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial generativa. La selección es amplia, desde análisis profundos de tecnología hasta estudios de casos y opiniones de expertos, pero también subjetiva, basada en nuestro juicio sobre qué temas y tratamientos servirán mejor a la audiencia técnicamente sofisticada de InfoWorld. InfoWorld no acepta garantías de marketing para su publicación y se reserva el derecho de editar todo el contenido aportado. 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