Tras la automatización, llega la hiperautomatización

  • Gestión de información

Dado que muchas organizaciones buscan la automatización para impulsar la productividad, la automatización en sí misma está evolucionando y cambiando a medida que estas mismas organizaciones comienzan a implementarla.

Para las organizaciones que han adoptado tecnologías de automatización impulsadas por tareas, como la automatización de procesos robóticos (RPA), está empezando a quedar claro que una sola herramienta de automatización basada en tareas no es suficiente para implementar procesos empresariales digitales eficientes y resistentes.

En cambio, según Gartner, ahora están recurriendo a la hiperautomatización, un proceso mediante el cual las organizaciones automatizan todo lo que se pueda automatizar y la transición de la RPA utilizada para la automatización de tareas simple basada en reglas con datos estructurados a la RPA combinada con IA que puede automatizar procesos complejos con procesos no estructurados. datos y un nivel significativo de ambigüedad. Los datos generados a partir de la automatización inteligente pueden ser interpretados por humanos para tomar decisiones comerciales.

Detrás de todo esto están los datos. Con el crecimiento exponencial en el volumen de datos empresariales, las empresas necesitan adoptar nuevas estrategias como la hiperautomatización para mantenerse al día con las experiencias de sus clientes y empleados.

Hiperautomatización se alimenta de datos

Uno de los elementos críticos de la hiperautomatización es la forma en que democratizará los datos y las herramientas de análisis avanzadas como el análisis de voz y texto impulsado por IA para más usuarios comerciales, en lugar de almacenar estas capacidades en manos de los equipos de TI y los científicos de datos. 

En la práctica, la hiperautomatización proporciona a los líderes empresariales la flexibilidad para tomar decisiones basadas en datos casi en tiempo real. En particular, la adopción de inteligencia artificial sin código, automatización y análisis de texto brindará a los líderes empresariales el poder de desbloquear conocimientos del 80% de los datos de interacción con el cliente no estructurados que se están perdiendo en la actualidad.

Si los líderes empresariales pueden eliminar la carga de la preparación manual de datos y el análisis de sus equipos con inteligencia artificial y automatización, pueden concentrar más de su tiempo en responder y modificar la experiencia del cliente.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.