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Cómo
la Inteligencia Artificial (AI) está revolucionando la próxima era de Business Process Management

Fuente: bpm.com
Autor: Kritika Pandey
Traducción del Inglés
 

AI está caliente. Todas las empresas que valen el precio de sus acciones buscan formas de aprovechar su poder no solo para seguir siendo relevantes sino también para obtener una ventaja competitiva. Es por eso que no es sorprendente que más del 37% de las empresas hayan adoptado o estén planeando adoptar sistemas BPM en sus procesos.

Las tecnologías impulsadas por IA están cambiando la forma en que las organizaciones hacen negocios. Una vez centrados en la prioridad de la reducción de costos y la eficiencia del proceso, los modernos sistemas de BPM están más enfocados en brindar la mejor experiencia al cliente.

Por ejemplo, en lugar de apegarse a análisis reactivos, los sistemas cognitivos de AI ofrecen análisis proactivos y predictivos. De esta forma, no solo ayuda a mejorar la eficiencia y eficacia del rendimiento, sino también los conocimientos que los gerentes pueden utilizar para la toma de decisiones.

BPM y AI entregan escalada de eficiencia

Hoy, gracias al avance en la tecnología, las aplicaciones basadas en procesos de negocios se vuelven más sofisticadas. Si bien el nuevo desarrollo podría ser una buena noticia, el efecto pronunciado de los procesos bloqueados o las demoras todavía persigue a la mayoría de las empresas.

Sin embargo, los recientes desarrollos en AI están haciendo posible que las empresas puedan predecir las perspectivas futuras y planificar el futuro. Además, se ha vuelto más fácil alinear las limitaciones futuras con los recursos, como resultado de evitar cuellos de botella en el futuro.

Intersecciones de AI en sistemas BPM

Una investigación de Forrester señala Text analytics / Natural Language Process (un tipo de AI) como "uno de los principales puntos de intersección entre la inteligencia artificial (AI) y la gestión de procesos comerciales (BPM)".

Además, la otra intersección de AI que afecta a BPM gira en torno al aprendizaje automático. El aprendizaje automático le da a los motores de Inteligencia Artificial la capacidad de evaluar las eficiencias de los procesos automatizados en sus negocios y, cuando sea posible, ofrecer recomendaciones. Con base en estas recomendaciones, las empresas pueden modificar los procesos de negocio, la lógica y, como resultado, aumentar la eficiencia del proceso.

La verdad es que la idea de usar análisis para monitorear la ejecución del proceso no es nada nuevo. Pero, y la inteligencia artificial lo lleva un nivel más alto. Mediante el uso de aprendizaje automático, AI puede proporcionar una guía sobre el ajuste y la optimización del proceso.

Gracias a las operaciones de back-end optimizadas, a las interfaces de usuario de vanguardia, a los procesos de sofocación, los BPM basados ​​en inteligencia artificial ayudan a mejorar la eficiencia de los procesos, mejoran la velocidad a la que los negocios reaccionan a los mercados. Además, estos factores también conducen a una mayor adaptabilidad a los entornos comerciales cambiantes.


¿Cómo impacta la IA en los procesos comerciales de hoy?

El uso de sistemas BPM basados ​​en inteligencia artificial facilita una mejor detección de patrones de flujo de proceso y predicciones de métricas de negocios. También ayuda a proporcionar acciones correctivas. Estas son algunas de las formas en que AI está revolucionando la gestión empresarial de sus operaciones:

 

  •   Aprendizaje automático: de los datos a la predicción

    Gracias al avance en la inteligencia artificial, muchos algoritmos sofisticados de aprendizaje automático están surgiendo. Por ejemplo, hoy en día, los algoritmos tales como los árboles de decisión y las redes neuronales están mucho más disponibles en las bibliotecas listas para usar.

        Estos algoritmos ayudarán a los propietarios de negocios, gerentes y / o empleados a resolver fácilmente las dificultades que encuentran al describir las propiedades de los datos de entrada que determinan el resultado esperado. Por ejemplo, utilizando el algoritmo de búsqueda y el aprendizaje profundo híbrido, los investigadores pudieron dominar el juego de Go, uno de los más complicados con más posiciones que el número de átomos en el universo.

        En la misma nota, los BPM basados ​​en el aprendizaje automático pueden detectar fácilmente patrones que los gerentes humanos no notan fácilmente. La capacidad de detectar estos patrones con éxito se puede emplear en BPM para detectar el comportamiento desviado, por ejemplo, fraudes con tarjetas de crédito, o segmentar datos para servicios particulares, como la segmentación de prospectos con fines de comercialización.

        Esa no es la única forma en que los métodos de aprendizaje automático están ayudando a impulsar este cambio. Estos métodos también ofrecen la flexibilidad que necesita para aplicar al cambiar las entradas. Como resultado, aumentar la flexibilidad de los procesos comerciales, y posiblemente ajustar la evaluación en caso de cambios en las circunstancias.

 

  •  De la predicción a la decisión

        Gracias al avance de la IA, se ha vuelto más fácil aplicar la teoría de la decisión y evaluar situaciones inciertas y conflictivas. AI lo hace más fácil cuando trabajas con un conjunto dado de preferencias y dentro de un horizonte de decisión finito o infinito.

        Como resultado, los modelos teóricos de decisión basados ​​en IA son responsables de las decisiones que se toman dentro de un proceso de negocios. Por ejemplo, puede usar dichos modelos para decidir si desea dar una recomendación a un cliente o comprar o vender productos, acciones, etc.

        Por ejemplo, piense en las complejidades que encuentra al tomar decisiones de marketing.

        Debe planificar las necesidades cambiantes de los clientes y alinear sus servicios o productos con estas necesidades. Además, su conocimiento de la evolución del comportamiento del cliente es una herramienta crucial que debe surgir cuando se trata de una estrategia de marketing a corto y largo plazo.

        El BPM basado en inteligencia artificial le proporciona técnicas de simulación y modelado que le ofrecen una visión confiable del comportamiento del consumidor (en tiempo real) y predicen las tendencias de consumo en el futuro.

       
  •  Algoritmos de búsqueda: de la decisión a la acción

        El aumento de la potencia de la inteligencia artificial ha permitido a muchos proveedores de BPM desarrollar diferentes algoritmos de búsqueda que se han incorporado en poderosas técnicas de resolución de problemas y optimización.

        Con base en estas técnicas, los proveedores pueden llegar a un modelo discreto definido por un conjunto de estados y acciones.

        Usando el estado y la acción definidos, las empresas pueden definir fácilmente el espacio de búsqueda. En este caso, los estados se convierten en los nodos del gráfico subyacente, y las acciones son las posibles transiciones entre los bordes del estado de su gráfico, que están marcados por los bordes del gráfico.

        El avance en la IA debe conducir al nacimiento de algoritmos de búsqueda basados ​​en el estado. Los modelos se pueden aplicar en muchas técnicas poderosas de modelado discreto para resolver de manera óptima la programación, la planificación y una serie de otros problemas relacionados que se encuentran en la gestión de procesos comerciales.

 

Resumiendo

Las soluciones BPM integradas en AI ofrecen a las empresas la oportunidad de diferenciarse de la competencia. Como resultado, las empresas pueden superar los bloqueos de rendimiento habituales para que puedan alcanzar altos niveles de eficiencia y calidad.

Hoy en día, la IA ya no se percibe como el fin, sino solo como un medio hacia la eficacia y la eficiencia. Diversas empresas, tanto pequeñas como grandes, se están dando cuenta poco a poco de la importancia de adoptar un software BPM basado en inteligencia artificial para lograr la optimización y flexibilidad de los procesos comerciales.

Leer más en: https://bpm.com/bpm-today/blogs/1257-how-ai-is-revolutionizing-the-next-era-of-business-process-management


 

 

 

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