La automatización impulsada por inteligencia artificial (IA) ha ido adquiriendo un papel relevante para las empresas en los últimos años, ya que permite que los equipos de trabajo desempeñen sus funciones de forma más efectiva al liberarlos de los tareas manuales repetitivas y permitiéndoles centrarse en desarrollar un trabajo de mayor valor y más estratégico.
De hecho, según un estudio del Institute for Business Value de IBM realizado en el 2021, el número de CIO que declaró una alta madurez en los flujos de trabajo en los que interviene la IA aumentó un 560% en comparación con los datos que se encontraron en el 2019. En este mismo estudio, el 37% de los CIOs entrevistados citan la automatización de procesos como la principal oportunidad de impacto positivo dentro de sus organizaciones. Además, los participantes indicaron que el mayor uso de la automatización se da en TI, finanzas y producción.
Otro indicador que refleja cómo las empresas valoran cada vez más los beneficios del uso de la IA y la automatización es la inversión que se realiza en estos temas. Según un informe presentado por International Data Corporation, en Noviembre de 2022 se indica que los sectores que más invertirán en IA serán retail, servicios financieros y manufactura.
Por otro lado, para que la incorporación de esta nueva tecnología en los procesos sea sostenible y se convierta en parte de la ventaja competitiva de las empresas, se requiere también de una inversión en capacitación por estas y un esfuerzo personal de los trabajadores que facilite la adquisición de nuevas habilidades, así como una actitud dispuesta al desarrollo y la capacitación continua.
Keepler Data Tech, cloud data driven partner, continúa destacando la importancia de 3 motores clave para la digitalización de las organizaciones: la automatización de procesos, la reducción del time-to-market y la diferenciación de productos. De cara al 2023, los especialistas de Keepler señalan que las compañías se enfrentarán a 5 retos a corto plazo:
5 Retos a Corto Plazo
- Mayor perspectiva data-centric en los proyectos de Inteligencia Artificial, dando prioridad a la calidad y consistencia de los datos. En donde el correcto etiquetado, las estrategias data-augmentation, y el versionado o los feature stores aceleran este proceso.
- Los proyectos de IA deberán tener presentes aspectos de privacidad y seguridad desde su definición. Debido a que es necesario contar con modelos más robustos y fiables. En ese sentido, técnicas como adversarial training ayudan a prevenir datos corruptos o escenarios poco frecuentes.
- Automatización de procesos cognitivos, incorporando servicios disponibles en distintas plataformas. Cloud (voz, imagen o texto) o haciendo uso de modelos pre entrenados “multimodales” en el estado del arte (como Dall-E o CLIP ). Textuales (Chat GPT), para resolver tareas de carácter creativo, como realizar síntesis semántica, crear nuevo contenido textual y visual, o responder preguntas de forma interactiva.
- Incrementar capacidades Big Data de los procesos, cada vez más exigentes. En donde la computación cuántica gana relevancia para resolver problemas complejos, realizar simulaciones a gran escala o desafíos en procesos de optimización, entre otros.
- Implementar buenas prácticas en forma de regulación y compromiso para que la tecnología sea aplicada de la forma más transparente, ética y justa posible.
En Dost continuamos comprometidos con la eficiencia de los recursos invertidos en el proceso de facturación. Sabemos que aún existen algunas empresas que destinan recursos para el traspaso manual de los datos de las facturas a los ERP. Sin embargo, al incorporar Dost en el proceso de facturación este paso se realiza de manera automática generando ahorro en tiempo y dinero.
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