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Descripción general del mercado La automatización inteligente (IA) es un fenómeno global impulsado por la transformación digital. No solo todas las industrias, sino todas las empresas se están adaptando a la IA y la automatización de procesos robóticos impulsada por la automatización de inteligencia. La investigación de mercado sugiere que la IA podría crecer hasta 31.000 millones de dólares para 2025 con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) significativa del 12,3%. Este crecimiento masivo de los servicios de automatización inteligente se puede atribuir a la prestación de servicios de consultoría de automatización en todas las industrias. Las empresas de todo el mundo se enfrentan a desafíos urgentes y la IA puede ser una solución espectacular que puede reducir los costos y mejorar la eficiencia empresarial. Comprender la automatización inteligente y sus capacidades La automatización inteligente impulsa las soluciones de IA y ML junto con RPA para crear nuevos diseños de procesos inteligentes. Funciona sobre la base de algoritmos de inteligencia artificial para analizar todos los datos proporcionados, llegar a conclusiones sobre qué acción tomar a continuación y realizar tareas específicas con la ayuda de la automatización robótica de procesos. Esta sinergia ayuda eficazmente a las organizaciones a gestionar e integrar la automatización empresarial para agilizar la toma de decisiones y la optimización de procesos en tiempo real a través del aprendizaje automático, lo que permite a las organizaciones adoptar la transformación digital y optimizar los procesos empresariales cruciales. Beneficios clave de la automatización inteligente: La automatización inteligente ha conquistado el mundo empresarial con innumerables beneficios. Mejora la productividad varias veces, reduce los errores humanos, mejora la experiencia del cliente y reduce drásticamente los costos. Lo más importante es que la IA permite a las empresas obtener información valiosa de diversos procesos y actividades para mejorar las estrategias de ventas y marketing y la toma de decisiones general para una mayor innovación y ventaja competitiva. Mayor eficiencia: la IA agiliza los procesos, reduce el esfuerzo manual y aumenta la eficiencia operativa general. Reducción de costos: la automatización de tareas reduce los costos de mano de obra y minimiza los errores, lo que genera importantes ahorros de costos. Precisión mejorada: la automatización impulsada por IA ayuda a las empresas a eliminar errores humanos, proporcionando una precisión superior en el procesamiento de datos y la toma de decisiones. Experiencia del cliente mejorada: la IA proporciona respuestas más rápidas a las consultas de los clientes, resuelve las quejas de los clientes de manera amigable e interactúa con relevancia para brindar beneficios a los consumidores. Escalabilidad: las soluciones automatizadas requieren fundamentalmente inversiones que crezcan a un ritmo más lento que la demanda, lo que facilita que las empresas implementen soluciones de automatización inteligentes con eficiencia. Información basada en datos: la IA es muy eficaz a la hora de procesar grandes volúmenes de información que pueden ser fundamentales en la toma de decisiones. Cumplimiento y gestión de riesgos: garantiza que los permisos se cumplan con los estándares y minimiza los riesgos continuos. Satisfacción de los empleados: se puede reducir una cantidad importante de documentación a medida que la implementación de la robótica dentro de una organización puede asumir tareas mejores y menos interesantes para los empleados. Casos de uso de automatización inteligente en diferentes industrias de fabricación Mantenimiento predictivo: la IA aplicada a equipos de fabricación ayuda a identificar los equipos que probablemente fallen para que puedan repararse antes de causar una interrupción importante en el proceso de fabricación. Control de calidad: los sistemas AVI utilizan inteligencia artificial para identificar defectos en los productos, mejorando así la calidad y minimizando el desperdicio. Optimización de la cadena de suministro: la IA mejora la gestión del inventario, la demanda y la logística en la cadena de suministro, reduciendo así los costos siempre que sea posible y haciendo que el suministro general sea rentable. Detección de fraude financiero: por lo tanto, mediante el uso de TI, particularmente algoritmos de aprendizaje automático, se pueden analizar patrones de transacciones en tiempo real para detectar fraude y, en el proceso, aumentar la seguridad financiera. Servicio al cliente: asistentes virtuales multidisciplinarios y servicios de chat en vivo ayudan a generar y procesar consultas constantes y ejecutar transacciones financieras simples. Gestión de riesgos: la IA ayuda en la gestión del puntaje crediticio y la toma de decisiones de inversión al analizar el desempeño del mercado y los datos de los clientes para la evaluación de riesgos. Gestión de datos de pacientes de atención médica: la IA facilita que el EHR permita y presente un estado preciso y actualizado del registro médico del paciente para una mejor gestión y desempeño de la coordinación del proceso de prestación de atención. Descubrimiento de fármacos: la IA puede ayudar a las empresas farmacéuticas a descubrir fármacos rápidamente comparando fórmulas estructurales para identificar fármacos prometedores. Ensayos clínicos: las soluciones inteligentes aceleran la investigación al mejorar la inscripción de pacientes, la adquisición de datos y la interpretación en los ensayos clínicos. Servicio al cliente minorista: los chatbots pueden ampliar el asesoramiento y la asistencia sobre productos, mejorando así las experiencias comerciales de los clientes. Gestión de inventario: la IA utiliza datos y tendencias de ventas para gestionar el inventario y minimizar la aparición de situaciones de exceso y falta de existencias. Optimización de la cadena de suministro: los pedidos y envíos de mercancías se automatizan y se predice la demanda de productos, lo que hace que la cadena minorista sea eficiente. Casos de uso funcionales: Automatización de procesos: la IA elimina tareas rutinarias mejoradas para los departamentos, incluida la entrada de datos, el análisis de datos y la producción de informes. Gestión de datos: los sistemas automatizados le proporcionan datos, los procesan, filtran los valores atípicos y proporcionan información que puede utilizar para la toma de decisiones. Toma de decisiones: la inteligencia empresarial implica el uso de sistemas sofisticados, como algoritmos de inteligencia artificial, para examinar grandes cantidades de datos sin procesar en busca de recomendaciones cruciales que complementarán las estrategias organizacionales relacionadas con la toma de decisiones. Compromiso con el cliente: la IA ayuda a crear comunicaciones de marketing individuales, como publicidad, chatbots y sistemas de recomendación. Cómo implementar la automatización inteligente en su negocio: combine estrechamente a los candidatos potenciales con un alto volumen y una automatización clara. Repetitividad de los procedimientos del trabajo de la posible automatización. casos basados en el potencial retorno de la inversión (ROI) y el impacto en los KPI de la empresa. Seleccione soluciones, herramientas y un método de implementación de IA adecuados que sean beneficiosos para su negocio. Produzca el mapa general de implementación junto con el tiempo, las herramientas y las tácticas necesarias para cambiar la gestión. Para maximizar los beneficios de los nuevos sistemas y procesos, la gerencia debe realizar capacitación para ayudar a los empleados. Automatice tareas y evalúe cuidadosamente su efectividad y eficiencia para eliminar retornos inferiores a los deseados. Ejemplos del mundo real de automatización inteligente exitosa Bank of America ha integrado un asistente virtual impulsado por IA; Reducción del volumen del call center en un 10% y aumento de la satisfacción del cliente. Siemens utiliza inteligencia artificial para la predicción de turbinas eólicas y los resultados reportaron una reducción del 30% en el tiempo de inactividad y una mayor eficiencia en la producción de energía. Unilever recurrió a la integración RPA/AI para optimizar la gestión financiera de la empresa mediante la automatización de una cantidad significativa de trabajo intensivo en mano de obra, lo que resultó en un ahorro de 40 000 horas y una mayor precisión de los informes. En un estudio de caso, Mayo Clinic utiliza inteligencia artificial para el enrutamiento y programación de pacientes, lo que permite una rotación eficiente de pacientes y una asignación adecuada de recursos. Desafíos y consideraciones:
