La evolución de la automatización de procesos da un salto en 2016 con la irrupción de la automatización cognitiva, es decir, la incorporación de inteligencia artificial (IA) en la ejecución de tareas y toma de decisiones dentro de los procesos de negocio. Hasta ahora, la mayoría de automatizaciones seguían reglas predefinidas: «si ocurre A, entonces hacer B». La automatización cognitiva va más allá, permitiendo que los sistemas aprendan y adapten sus acciones con mínima intervención humana. Esto abre la puerta a que procesos más complejos, antes difíciles de automatizar, también se beneficien de la tecnología.

Un ámbito donde ya se ve esta tendencia es en el tratamiento de información no estructurada. Por ejemplo, tradicionalmente un proceso de atención al cliente podía automatizar el registro de un formulario web, pero quedaban fuera los correos electrónicos escritos libremente por los clientes. Con algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), un sistema ahora puede leer esos correos, interpretar su intención (queja, solicitud de información, etc.) y clasificarlos automáticamente para darles el curso adecuado en el proceso. Asimismo, mediante técnicas de reconocimiento de imágenes, es posible que un software revise fotografías o escaneos de documentos (por ejemplo, facturas o cédulas) y extraiga datos claves para alimentar otros sistemas, reduciendo la dependencia en digitación manual.

La inteligencia artificial también está empezando a apoyar en la toma de decisiones dentro de los flujos de trabajo. Pensemos en un proceso de crédito: con automatización tradicional, se aplican reglas fijas para aprobar o rechazar una solicitud según ciertos umbrales. Con un enfoque cognitivo, podría incorporarse un modelo de machine learningentrenado con historiales de crédito que prediga la probabilidad de mora de un solicitante nuevo. El proceso entonces podría aprobar automáticamente casos de bajo riesgo y enviar a análisis humano solo aquellos más dudosos, combinando así velocidad con criterio avanzado. Este es un ejemplo de lo que se conoce como inteligencia aumentada en procesos: la máquina aporta un análisis sofisticado y el humano conserva la supervisión en las excepciones.

Para las empresas medianas, la automatización cognitiva quizá suene vanguardista, pero ya empieza a estar al alcance gracias a servicios en la nube y APIs de IA accesibles. Plataformas como IBM Watson, Google Cloud AI o Microsoft Cognitive Services ofrecen módulos listos para usar que pueden integrarse a aplicaciones existentes. Por ejemplo, sin gran infraestructura, una empresa podría usar un servicio de análisis de sentimientos para monitorizar las redes sociales en busca de menciones negativas de la marca y generar un proceso de respuesta. En 2016, la IA está dejando de ser exclusiva de laboratorios tecnológicos y está comenzando a infiltrar la gestión de procesos cotidianos, prometiendo mayor autonomía y efectividad en la operación empresarial.