Automatización inteligente de procesos: interacción práctica

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El asistente de voz y el reconocimiento de texto no solo aumentarán, sino que también se ampliarán y abarcarán nuevas áreas de las operaciones de nuestros clientes.

La automatización inteligente es un tema popular hoy en día. Las tecnologías en torno a las cuales se construye, incluida la inteligencia artificial, la automatización de procesos robóticos, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la informática cognitiva, son temas comerciales frecuentes.

Sin embargo, estas áreas no deben verse aisladas unas de otras. Necesitan formar parte de un todo. Además, necesitan contexto, y ese contexto es el muy práctico de la organización en la que se implementarán y los procesos a los que se aplicarán.

En Capgemini, esta visión holística se ha denominado automatización inteligente de procesos. En este artículo, voy a ver dos aspectos de la Automatización Inteligente de Procesos con los que es más probable que las personas participen, involucrando tecnologías que permiten la interacción humano-computadora.

Asistentes de voz

Los asistentes de voz son quizás la instancia más obvia. Tienen dos propósitos principales.

La primera y actualmente la aplicación más común es manejar las llamadas entrantes. Su uso reduce la presión sobre los equipos de servicio al cliente, al permitir que la tecnología ahorre algo de tiempo, al solicitar y obtener información estándar como los detalles de la cuenta de los clientes; o para ahorrar una gran cantidad de tiempo, manejando interacciones completas con los usuarios. La inteligencia integrada en el sistema que reconoce palabras como “Quiero hablar con un agente” puede permitir que las llamadas se cambien en cualquier momento a un representante de servicio al cliente para el manejo de excepciones.

Esto es lo que puede lograr la tecnología de línea base, pero los beneficios completos solo se pueden obtener cuando esta automatización inteligente está integrada en los procesos. En Capgemini, hemos estado trabajando arduamente para definir y desarrollar interfaces con las principales plataformas de negocios como SAP, AWS y Salesforce para permitir que los asistentes de voz se adapten a los propósitos corporativos individuales.

La segunda aplicación principal es el manejo de llamadas salientes. En esta aplicación, los asistentes de voz de AI pueden contactar a los clientes para proporcionarles asesoramiento, por ejemplo, contactar a los conductores de entrega para proporcionar actualizaciones cuando están en camino.

Como es de esperar, se necesita mucho trabajo de desarrollo en esta área. Por ejemplo, a nivel regulatorio en muchos países, la tecnología de voz saliente necesita seguridad incorporada para confirmar la identidad de la persona que contesta la llamada; y, a nivel práctico, estamos trabajando para integrar la voz saliente en sistemas empresariales como MRP y soluciones de gestión de la cadena de suministro para aumentar su aplicabilidad.

En general, la eficacia de la tecnología de asistente de voz y, en particular, su inteligencia, será el resultado de una mejora continua. Cuantas más iteraciones haya (más conversaciones de muestra y experiencia que los asistentes de voz puedan reunir), mejor será la tecnología no solo para comprender la voz humana, sino para interpretar la entrada imperfecta, como el discurso del que faltan palabras o no están claras, o aparentemente fuera de contexto.

En este campo en general, así como en áreas específicas que incluyen finanzas y atención médica, estamos trabajando con los mejores profesionales del mercado,  a través de escenarios típicos de clientes, identificando puntos débiles y desarrollando respuestas.

Reconocimiento de texto

El discurso tiene un corolario en la escritura, no solo como un medio de comunicación, sino en términos de interacción humano-computadora.

Así como las voces varían en tono, ritmo, acento y más, la escritura a mano puede diferir de muchas maneras, y para que las máquinas lo entiendan, los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) deben integrarse con algoritmos inteligentes y someterse a mucha práctica antes de que las técnicas de aprendizaje profundo puedan comenzar a dar sus frutos.

No se trata solo de escritura a mano. Los datos no estructurados en general, que además de la escritura a mano incluye video, audio, datos de imágenes y archivos PDF, están creciendo a un ritmo fenomenal. En 2017, IDC pronosticó que para 2021, se digitalizará al menos el 50% del PIB mundial. [1] Esa es una gran cantidad de datos, Automatización Inteligente de Procesos deberá ponerse a trabajar en gran parte de ellos, por ejemplo, leer y responder a una nota escrita a mano de un cliente que desea cancelar una suscripción, o evaluar y procesar formularios de reclamo escaneados.

Un ejemplo de ello

Varias de estas interacciones inteligentes humano-computadora se pueden ver en el trabajo en un asistente cognitivo que desarrollamos recientemente para un cliente. El objetivo era aumentar la velocidad y reducir el costo de un proceso de cobro de efectivo, manteniendo la sensación de compromiso humano, a pesar de que la función ahora estaba automatizada.

Nuestra solución de cliente basada en IA contacta a los clientes que deben dinero, ya sea haciendo llamadas de cortesía o diciéndoles que el pago está vencido. Se ha implementado utilizando PNL cognitiva, transcripción de voz, la nube, microservicios y varios marcos web, y admite 24 idiomas, incluidos los menos comunes, como el holandés y el finlandés.

La solución tiene un reconocimiento semántico de las respuestas de las personas y toma nota de sus promesas de pago. Proporciona un TCO significativamente reducido tanto en términos de infraestructura como de personal, y debido a que está basado en la nube, es altamente escalable.

Inteligencia práctica

Por supuesto, todas estas tecnologías todavía están en desarrollo, y con el tiempo los beneficios seguramente no solo aumentarán, sino que también se ampliarán y abarcarán nuevas áreas de las operaciones de nuestros clientes.

Y eso, por supuesto, es el objetivo de la automatización inteligente de procesos. No se trata solo de lo que es posible, también se trata de lo que es práctico y directamente relevante para las necesidades de nuestros clientes.

[1] IDC FutureScape: Worldwide IT Industry 2018 Predictions (IDC #US43171317, October 2017)

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