Inteligencia artificial en la gestión de
procesos de negocio

Por ejemplo, la inteligencia artificial puede respaldar la simulación de procesos mediante el análisis de datos de procesos históricos. Mediante el uso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, los algoritmos de IA pueden identificar patrones y dependencias dentro de los datos del proceso e integrarlos en un modelo de simulación. Dentro de este modelo de simulación, se pueden simular y probar varios escenarios y variantes de proceso. Esto permite a las empresas calcular indicadores clave de rendimiento (KPI), como costos de procesos y plazos de entrega, así como identificar cuellos de botella y estimar el impacto de los cambios en los procesos por adelantado. Pueden ver rápidamente la duración de cada paso del proceso, dónde se producen retrasos en el proceso, con qué frecuencia se ejecuta un paso del proceso y el costo de los pasos individuales, así como del proceso completo. Al variar los parámetros, se puede representar una amplia gama de casos de uso para desarrollar una configuración óptima sin utilizar recursos reales. Gracias a la IA, se pueden modelar relaciones e interacciones particularmente complejas entre diferentes variables de proceso, lo que contribuye a una mejor comprensión. En general, las empresas pueden obtener una mejor comprensión de sus procesos, identificar riesgos y oportunidades y tomar decisiones informadas.

La inteligencia artificial también puede respaldar el análisis, la visualización y la mejora de los procesos comerciales en el contexto de la minería de procesos. Una posible aplicación es el descubrimiento de procesos automatizados. AI puede ayudar a identificar y modelar procesos automáticamente mediante el análisis de datos de varios sistemas de origen (por ejemplo, sistemas CRM o ERP). Al analizar los datos de registro o los registros de eventos de estas fuentes, la IA puede identificar patrones y relaciones para visualizar el flujo del proceso e identificar pasos individuales.
Según estos datos, la IA también puede detectar desviaciones de procesos definidos al descubrir actividades inusuales, retrasos o errores. Esto permite a las empresas identificar y abordar problemas potenciales de manera oportuna. Además de las desviaciones de procesos, la IA puede descubrir debilidades, redundancias y cuellos de botella en los procesos comerciales y brindar sugerencias para la optimización de procesos.
La ventaja significativa de la minería de procesos impulsada por IA es que los procesos pueden monitorearse en tiempo real, no solo analizarse después de su finalización. Con el monitoreo en tiempo real, las empresas pueden obtener información actualizada sobre el estado del proceso e intervenir de inmediato si es necesario para resolver problemas o aprovechar oportunidades.

La Inteligencia Artificial también juega un papel cada vez más importante en el campo de la automatización de procesos. El uso de IA en forma de bots de software permite la programación de secuencias automatizadas para ejecutar flujos de trabajo manuales, repetitivos y basados en reglas. Estos robots digitales manejan de forma independiente las tareas que normalmente realizaría un empleado, lo que acelera significativamente los procesos, reduce los costos y minimiza los errores. Esto también permite a los empleados concentrarse en tareas más exigentes y utilizar los recursos humanos de manera más eficaz.
Los flujos de trabajo, como el envío de solicitudes de vacaciones, el procesamiento de recibos de facturas, la preparación de la incorporación de empleados y la revisión de consultas de compra, pueden automatizarse con este enfoque. Con avances y desarrollos continuos en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, no solo se pueden automatizar procesos simples y unidimensionales, sino también procesos complejos de extremo a extremo que involucran a múltiples partes interesadas, departamentos y varios sistemas, tareas que anteriormente requerían humanos. inteligencia.

Solo unos pocos empleados están satisfechos con la forma en que se toman las decisiones en sus empresas. Esto se debe a que las decisiones importantes a menudo requieren mucho tiempo e involucran a múltiples partes interesadas. La IA puede respaldar procesos complejos de toma de decisiones al proporcionar información extensa, simular escenarios alternativos o sugerir decisiones óptimas. Procesa datos estructurados y no estructurados de fuentes internas y externas, extrayendo toda la información necesaria para identificar patrones relevantes para el proceso de toma de decisiones. Esto permite a los responsables tomar decisiones mejor informadas y considerar los riesgos o impactos potenciales.
Incluso es posible automatizar decisiones de procesos utilizando IA sin necesidad de intervención humana adicional. Basándose en reglas, patrones o algoritmos predefinidos, la IA puede tomar decisiones y desencadenar acciones de forma autónoma. El resultado: menos errores y una toma de decisiones más rápida.

Otra área de aplicación de la IA incluye predicciones de procesos y riesgos. Para este propósito, se recopilan y analizan datos históricos sobre el flujo del proceso y los resultados para identificar patrones y tendencias. Esta información se utiliza luego para hacer predicciones sobre cómo se desarrollará el proceso en el futuro. Esto permite a las empresas, por ejemplo, detectar y abordar de forma proactiva los cuellos de botella para evitar retrasos en el flujo del proceso. También permite a las empresas responder más rápidamente a los cambios y la demanda del mercado y ajustar sus procesos en consecuencia. En general, la IA permite un enfoque proactivo y con visión de futuro. Los ejemplos típicos incluyen:

• Detectar riesgos crediticios y actividades fraudulentas en los sectores financiero y asegurador.
• Determinar las estrategias de precios, los volúmenes de ventas proyectados y los niveles óptimos de inventario en la gestión de la cadena de suministro.
• Predecir cuándo es necesario reparar o reemplazar las máquinas.
• Identificar candidatos potenciales, reducir la rotación de empleados y aumentar el compromiso de los empleados.
• Localizar clientes insatisfechos para iniciar las contramedidas apropiadas en una etapa temprana.