¿Qué es la automatización cognitiva?
La automatización cognitiva es una combinación de inteligencia artificial con procesos de automatización en todos los niveles de desempeño corporativo. ¡Toma el viejo modelo de aumentar el trabajo de las personas con la ayuda de máquinas y lo convierte en asistentes de procesos que realizan el trabajo intensivo mientras son guiadas y supervisadas por personas y que estas se dediquen a generar valor! A través de la automatización cognitiva, los procesos de toma de decisiones en toda la empresa se digitalizan, aumentan y automatizan. Una vez que una plataforma de automatización cognitiva como Primeway entiende cómo operar los procesos de la empresa de manera autónoma, actúa ofreciendo información y recomendaciones en tiempo real sobre las acciones a tomar para mejorar el rendimiento y los resultados. Toda esta infraestructura digital da como resultado lo que denominamos como “Compañías digitales autónomas".
La solución a la complejidad de los datos y la demanda
Para gestionar esta enorme demanda de gestión de datos y convertirla en una planificación e implementación viables, las empresas deben contar con una herramienta que proporcione una mejor predicción y visibilidad del mercado.
Esto se está logrando a través de la inteligencia artificial, que busca simular las funciones cognitivas del cerebro humano en una escala sin precedentes. Con IA, las organizaciones pueden lograr una comprensión integral de los hábitos de compra de los consumidores y encontrar formas de implementar el inventario de manera más eficiente y más cerca del cliente final. A medida que aumenta el poder predictivo de la inteligencia artificial, brinda a las empresas los métodos y algoritmos necesarios para digerir grandes conjuntos de datos y presentar al usuario información relevante para consultas, circunstancias u objetivos específicos.
Futuro de las decisiones: diferencias entre RPA y automatización cognitiva
Con la gestión de los procesos de hoy en día tienen las organizaciones , los procesos de negocio se han reinventado y necesitan una gestión mucho mas versátil ,que nunca, es hora de pasar de RPA a tecnologías inteligentes.
Cuando la mayoría de la gente piensa en las aplicaciones de automatización, a sabiendas o no, lo que les viene a la mente es la automatización robótica de procesos (RPA): la automatización de tareas, como la entrada de datos o la actualización de registros. La automatización cognitiva es mucho más que eso. Esta tecnología sofisticada e inteligente tiene como objetivo automatizar el proceso de toma de decisiones en sí.
Aunque Cognitive Automation apenas comienza a emerger en el mercado, el camino hacia su futuro como aplicación principal es sencillo. Sigue la evolución de los sistemas en cuatro etapas, desde proporcionar una visibilidad mejorada hasta un mejor pronóstico, la optimización interfuncional y, finalmente, la automatización de las decisiones.
Automatización cognitiva: el futuro de la toma de decisiones
La etapa final será la automatización de estas decisiones multifuncionales inteligentes con una herramienta de automatización cognitiva, a medida que los operadores ganen cada vez más confianza en las plataformas de recomendación. La transición ocurrirá lentamente al principio, y los equipos establecerán umbrales o un alcance limitado para que las recomendaciones se automaticen. Eventualmente, la herramienta de Automatización Cognitiva actúa como una fuerza de trabajo digital, completando tareas complejas con poca o ninguna intervención humana. Automatizar las recomendaciones permitirá que la plataforma tome la decisión de manera efectiva, un proceso llamado automatización cognitiva .
Tomemos las transferencias de inventario como un ejemplo simple. Imagine una plataforma que esté constantemente analizando los niveles de inventario en todos los centros de distribución y SKU, en busca de oportunidades de reequilibrio de existencias. Esta plataforma tendría visibilidad de datos de extremo a extremo, desde órdenes de compra hasta capacidad de producción y desde ETA de transporte hasta pronósticos de demanda. También habría digitalizado el conocimiento institucional detrás de cómo la empresa reequilibra las existencias.
Tal vez los equipos tengan como objetivo maximizar la capacidad de carga del camión y hayan modelado las limitaciones de personal de los centros de distribución, o tal vez tengan una priorización de centros de distribución o SKU. Dados los datos, una comprensión del proceso y las limitaciones, y siempre con un objetivo para maximizar, esta plataforma podría producir recomendaciones para reequilibrar las existencias.
Además, los usuarios podrían dictar que cualquier transferencia con un costo por debajo de un cierto umbral pueda ser automatizada. Este tipo de recomendación no necesita la aceptación del usuario y la plataforma puede indicar a los sistemas de origen que ejecuten la transferencia sin la intervención del usuario. Eso, en esencia, es automatización cognitiva, mucho más sofisticada y efectiva que RPA.