En 2015, Google recurrió al sistema de inteligencia artificial AlphaGo para derrotar al tres veces ganador de Go de Europa, el Sr. Fan Hui. Este juego se caracteriza por su desarrollo exponencial, considerado superior al del ajedrez, pero esta complejidad no fue suficiente desafío para AlphaGo, que no solo fue capaz de derrotar a diversos adversarios, sino también de crear nuevas estrategias y formas de juego. Para alcanzar esta maestría, AlphaGo se entrenó incontables veces consigo mismo y fue extrayendo nuevas conclusiones y aprendizajes de cada una de ellas. El tiempo y el aprendizaje habían convertido a la IA en un gran maestro en Go.
La expansión y generalización de la inteligencia artificial se plasma en el creciente número de aplicaciones y servicios que van desde el procesamiento del lenguaje natural al análisis de intenciones, el reconocimiento de imagen o las capacidades para traducir y transcribir. No hay duda de que incorporar sistemas de automatización inteligente al negocio pasa, hoy en día, por algo tan aparentemente sencillo como el despliegue de cualquiera de estas aplicaciones. Si a esto sumamos su sencillez y la facilidad con la que pueden integrarse en los procesos de negocio y los flujos de trabajo, es fácil prever que el futuro de la automatización pasa por ellos.
El caso de AlphaGo, que podría parecer solo una interesante anécdota, nos sirve sin embargo para ilustrar una tendencia que cualquier empresa que aspire a crecer debe tener presente: la automatización inteligente es una realidad y permite exprimir de forma realista las ventajas de la inteligencia artificial. Así que el problema ahora no es si es posible integrar o no la inteligencia artificial en la empresa, si no cuál debe ser la forma de hacerlo y qué estrategia y solución permitirá obtener los mayores beneficios de ello. ¿Cómo determinarlo? Identificando cuáles son las tareas, procesos y proyectos foco.
Conocer el negocio
Parece obvio y, justo por eso, este primer estadio puede quedar olvidado. A menudo, al analizar los procesos de negocio nos centramos en las grandes tareas, los flujos importantes, y dejamos a un lado todas las pequeñas tareas subyacentes. Detectarlas, analizarlas y determinar cómo puede agilizarlas u optimizarlas una solución de inteligencia artificial es básico. Quizá por eso un buen punto de inicio sean las herramientas de automatización, que aceleran la gestión de la documentación, los procesos y el análisis de su rendimiento. Gracias a ellas es posible detectar problemas tan básicos como los cuellos de botella y, si lo que los está causando es la tediosa gestión de datos, puede que estemos ante el candidato perfecto para una solución cognitiva.
La solución de IA perfecta
Una vez detectadas las oportunidades de mejora, lo siguiente es conocer lo que ofrece el mercado. Si bien es cierto que algunas grandes plataformas, como Google o Amazon Web Services, son una buena opción para dar el salto a los servicios cognitivos, el mercado avanza rápidamente, y continuamente se incorporan a él nuevos jugadores. Como ejemplo, podríamos destacar estos servicios:
• Selección inteligente: Hay servicios cognitivos como LUIS, de Microsoft Azure, que pueden disfrutar de un procesamiento de lenguaje natural adaptado a las necesidades operacionales del negocio, de modo que facilite la comprensión de las solicitudes y su redirección al personal adecuado.
• Análisis de la satisfacción: Las aplicaciones de análisis de la percepción pueden ayudar a administrar cientos de comunicaciones simultáneas con los clientes, facilitando la identificación de las interacciones con clientes descontentos y alertando a los managers para solucionarlas.
• Reconocimiento Óptico de Caracteres (ROC): Los sistemas de reconocimiento u OCR (por sus siglas en inglés) no son nada nuevo, pero su eficacia ha mejorado significativamente gracias a las últimas novedades que aporta la IA. Por eso, cualquier gestión documental compleja puede beneficiarse de estos servicios para agilizar la extracción de datos de formularios y su incorporación a los sistemas de backend de la compañía.
• Reconocimiento de imagen y rostro: Pese a que vivimos rodeados de imágenes y capturarlas es algo esencial es nuestro día a día, la cosa se complica cuando lo que queremos es clasificar o buscar imágenes concretas. Los servicios de reconocimiento de imagen, como Google Vision, permiten crear rápidamente descripciones de las imágenes e incluso añadir notas de referencia o ubicaciones. El uso del reconcomiendo fácil biométrico, por su lado, es una tendencia creciente, que continuará yendo a más en los próximos años.
• El siguiente salto: Cada comunicación con cliente es una oportunidad de mejora y de aprendizaje. Los sistemas de machine learning pueden ‘entrenarse’ gracias a la propia actividad de los agentes de servicio al cliente, identificando así las interacciones con los clientes y recomendando las mejores acciones para maximizar su experiencia.
Automatización Inteligente, una realidad gracias al Low-Code
Aunque pudiera parecer que no, la realidad es que implementar sistemas de inteligencia artificial y automatización robótica de procesos es sencillo si se utiliza una plataforma de desarrollo low-code. Al eliminar complejos y tediosos procesos de codificación, se elimina la necesidad de contar con un equipo de desarrolladores dedicados a codificar desde cero o rediseñar los sistemas; el tiempo se dedica a lo importante, decidir qué soluciones van a trasladarse a la arquitectura de la empresa para automatizar y agilizar procesos.
Un buen ejemplo de esto lo encontramos en los sistemas de gestión del cliente, donde él y solo él tiene que ser el centro. Con esto en mente, cada vez son más las soluciones que aplican la automatización inteligente a este sector, obteniendo mejoras y beneficios tangibles. Son muchas las razones que juegan a favor de esta tendencia, como la posibilidad de identificar al cliente antes de que el agente responsa a la llamada, de modo que ya esté al tanto de su nombre e historial. Del mismo modo, estos sistemas pueden analizar la percepción y satisfacción del cliente, anticipar preguntas y ofrecer recomendaciones al gestor para asegurar la mejor atención posible. No hay duda de que la IA tiene un objetivo claro en este contexto: facilitar una experiencia de atención al cliente personalizada, atenta, provechosa y, en definitiva, satisfactoria.
Las empresas aún no son conscientes de todo lo que la IA puede hacer por ellas
Pese a todos los beneficios que pueden obtenerse de la IA, las empresas enfrentan ahora una situación distinta a la de hace años, pero igualmente desafiante, que ralentiza la adopción de este tipo de tecnologías: el exceso de aplicaciones disponibles entre las que elegir. Por suerte, las plataformas low-code facilitan significativamente el proceso de adopción y hacen que sea posible implementar la IA de forma paulatina y con riesgos controlados. Así pues, ¿qué mejor momento y escenario para apostar por la IA que el de ahora?