Los trabajadores pasan una media de tres horas de su trabajo diario realizando tareas repetitivas en el ordenador, que poco o nada tienen que ver con sus responsabilidades, lo que propicia el error humano y la desmotivación, tal y como señala un estudio realizado por OnePoll.
A lo largo de este año, se estima que el 45% de las tareas repetitivas de las grandes empresas se automatizará, según recoge un reciente informe de IDC Research España, lo que marca un claro cambio de tendencia en las organizaciones.
La automatización utiliza tecnologías de inteligencia artificial y machine learning para ganar velocidad de respuesta, ahorrar tiempo de dedicación y mejorar la precisión, al reducir el riesgo de fallo por el factor humano. Keepler Data Tech señala Las 6 tareas más repetitivas que se pueden automatizar con inteligencia artificial:
- Back Office. La captura de datos, seguida de la gestión de correos, la catalogación de documentos digitales, los reportes de TI y software o la tediosa gestión de facturas, son las tareas más detestadas. Es posible extraer entidades de documentos o facturas y reducir el tiempo de inspección manual. Además, permite su integración en el ERP corporativo, reduciendo así la posibilidad de errores y permitiendo la automatización de este proceso. También, gracias a la IA (Inteligencia Artificial), es posible resumir documentos y obtener información nueva, comparándola con versiones anteriores, con una eficiencia de coste mucho mayor que con un proceso manual.
- Atención al cliente. La inteligencia artificial en la atención al cliente se encarga de escuchar e interpretar los mensajes para ofrecer la respuesta más adecuada a las necesidades del cliente. Cada vez es más común encontrar bots que entablan conversaciones con clientes, ofreciendo respuestas más rápidas y precisas, además de la ventaja de su disponibilidad 24/7. Son capaces de detectar cuándo es necesaria la intervención de los agentes y solicitan su participación. De esta manera, se descarga a los agentes de asistencias repetitivas y permiten automatizar la solución de los procesos más sencillos o comunes, dedicando más tiempo y labor humana a gestiones que requieren mayor complejidad. También es posible automatizar la gestión generada por este servicio, por ejemplo, clasificando automáticamente los mensajes electrónicos entrantes e, incluso, descartando automáticamente el correo spam, evitando ruido innecesario.
- Revisión de daños y calidad. Las nuevas tecnologías han revolucionado el control de calidad, las inspecciones y la detección de anomalías. Los algoritmos de aprendizaje automático proporcionan soluciones muy avanzadas. Son capaces de identificar daños o el mal funcionamiento de maquinaria o estructuras, mediante entradas de imagen, registros sonoros, patrones de datos. Además, revisan los productos terminados, buscan fallos y aseguran los estándares de calidad.
- Reconocimiento de imagen. El reconocimiento por imagen existe desde hace tiempo, pero su uso se ha extendido en los últimos años. Esta tecnología resulta muy útil en numerosas aplicaciones en entornos industriales, por ejemplo, permitiendo la supervisión más efectiva de los entornos de trabajo y el equipamientos de seguridad, la identificación de situaciones de riesgo, la detección de anomalías en productos… Gracias a esto, se ahorra tiempo, al usar el análisis de imágenes de video y fotografías, para realizar búsquedas automáticas en millones de registros en cuestión de segundos o analizándolo y teniendo respuesta en tiempo real.
- Transcripción de información. La identificación de información concreta como DNI, fechas, teléfonos o direcciones es viable. La misma tecnología facilita la obtención de reportes de los equipos comerciales y su volcado en el CRM. El uso de la inteligencia artificial es capaz de transcribir toda una conversación en palabras completas, llenando los vacíos que deja la transcripción fonética, permitiendo convertir el audio en texto.
- Detección de insights y topics. La inteligencia artificial es capaz de extraer información relevante a partir de opiniones o reseñas, e incluso los sentimientos que los usuarios han expresado en la red. De esta forma, es posible identificar los márgenes de mejora y también las temáticas que resultan de interés a la hora de generar contenidos.
Todas estas tareas pueden estar anegadas de datos desestructurados que dificultan su gestión. Esta información en bruto o desorganizada no puede almacenarse fácilmente en estructuras predefinidas. Un ejemplo muy sencillo para entender la diferencia es la introducción de datos a través de un formulario en una web; la recopilación se realiza de forma uniforme y los datos están preformateados. Sin embargo, si se tienen que extraer datos de un documento de texto, por ejemplo, un conjunto de datos personales en el cuerpo de un email será información no estructurada que hay que procesar y estructurar de forma manual, asignando una estructura o clasificación.
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