La Inteligencia Artificial, como evolución al análisis de datos en el soporte a la toma de decisiones, debe ser aplicada con el objetivo de dar soporte a los tres ámbitos principales en el proceso de toma de decisiones: Personas, Procesos y Entorno Tecnológico.
En el ámbito de las personas, combinando la creatividad del ser humano con la Inteligencia Artificial, las empresas fomentan la innovación, la creatividad y refuerzan el aprendizaje. Mientras la Inteligencia Artificial no sobrepase el grado de singularidad en el que supere al ser humano, las personas siguen siendo el mayor valor en la toma de decisiones.
Para conseguir una buena integración entre personas e IA desde T-Systems proponemos técnicas como Next Best Action y Next Best Offer, donde aplicando conocimiento en el mismo punto de la toma de decisiones, los empleados obtienen un conjunto de respuestas con su valoración estadística de resultado. También hemos combinado en algunos de nuestros clientes la IA con Realidad Aumentada, que ofrece información de modo visual e integrada con el entorno de trabajo para visualizar en tiempo real el estado de los sistemas, descubrir o representar conocimiento no evidente a simple vista, o guiar al usuario.
Dentro de los procesos, la transformación digital lleva implícita un cambio en el modo de relación de la compañía con sus clientes, dentro de su organización y sus propias operaciones. Es, por tanto, clave dirigir el cambio hacia una mejor eficiencia y calidad, y la robotización da una de las respuestas más amplias y con más posibilidades.
La robotización de los procesos debe entenderse como un proceso de evolución continua y desde T-Systems hemos desarrollado una metodología para aplicar la mejora constante en cada proyecto que hacemos. La fase inicial es el descubrimiento de los procesos, donde las principales tareas a automatizar deben ser altamente repetitivas y que conllevan mayor esfuerzo. Con el uso de Chatbots y otros asistentes se obtiene una simplificación para el usuario del canal de interlocución, y añadiendo IA se agiliza el círculo de toma de decisiones y mejora operativa. Suelen ser soluciones más sencillas de implantar y con un retorno muy rápido. En una segunda fase se realiza la optimización de procesos (Process Mining), se incorpora la analítica avanzada para entender realmente los procesos. Además, podemos aplicar toda una serie de algoritmos que ayuden a mejorar la eficiencia en términos de tiempo, esfuerzo y costes.
Finalmente, está el entorno tecnológico. Para dotar de agilidad al entorno de innovación que permita un desarrollo de negocio eficaz, se deben disponer las capacidades técnicas en el menor tiempo posible, lo más distribuidas posible en la organización y que permitan entornos de prueba o DataLab para la evaluación ágil de hipótesis. Todo ello a partir de tecnologías como el IoT o las tecnologías cognitivas, que aumentan la capacidad de análisis e innovación, en casos como la automatización de procesos de control de calidad. En T-Systems, hemos puesto en marcha proyectos en los que, a través de cámaras e IA, se pueden identificar piezas defectuosas o tareas erróneas o control de inventario en un lineal.
La aplicación de la Inteligencia Artificial a proyectos empresariales puede tomar multitud de formas y aplicaciones. Por ejemplo, es especialmente interesante a la hora de desarrollar sistemas de mantenimiento predictivo y a la hora de identificar procesos de “causa-efecto” por ejemplo en el sector energético. En estos casos, a partir de datos de sensores de máquinas, tanques o procesos, se pueden detectar anomalías en el comportamiento que anticipan un fallo. Esto simplifica el proceso de mantenimiento, permiten adaptarlo a cada entorno, y al uso y estado actual especifico.
La aplicación de la IA es también importante a la hora de realizar predicciones de consumo y eficiencia operaciones, para mejorar la gestión y reducir costes de forma sencilla; aplicando la IA también se consigue optimizar turnos, supply chain, precios, y otros muchos. Otras áreas donde la Inteligencia Artificial puede ayudar a hacer más eficaz el negocio y a mejorar los procesos de las empresas, y donde T-Systems ha desarrollado proyectos con mucho éxito son en la precisión de fraude, análisis de churn de clientes, en análisis semántico de texto o en el área de recursos humanos para realizar un profiling y buscar talento para proyectos y puestos específicos.
