La IA Predictiva no va a reemplazar a la automatización de procesos.

La IA predictiva tiene un gran potencial en el modelaje y la automatización de procesos de negocio (BPM, por sus siglas en inglés: Business Process Management). A continuación, se detallan algunas aplicaciones clave en este contexto:

1. Optimización de la toma de decisiones

La IA predictiva puede analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real para prever resultados futuros de los procesos de negocio. Esto ayuda a los responsables de la toma de decisiones a anticiparse a posibles problemas, como cuellos de botella, fallos en el proceso o incumplimiento de plazos.

Ejemplo: En un proceso de aprobación de solicitudes de crédito, un modelo predictivo podría predecir la probabilidad de que una solicitud sea aprobada o rechazada basándose en datos pasados y en el comportamiento de clientes similares. Esto ayuda a automatizar la toma de decisiones y mejora la eficiencia del proceso.

2. Automatización de flujos de trabajo adaptativos

La IA predictiva puede predecir el siguiente paso en un flujo de trabajo o proceso de negocio basándose en datos previos, aprendiendo patrones y ajustándose a cambios imprevistos. Esto permite crear procesos adaptativos que se ajustan dinámicamente a condiciones cambiantes, sin necesidad de intervención humana constante.

Ejemplo: En el proceso de atención al cliente, un sistema basado en IA puede predecir el tipo de problema de un cliente a partir de su historial de interacciones y dirigir la solicitud al departamento o agente adecuado sin necesidad de que un operador lo determine manualmente.

3. Análisis de riesgos y gestión proactiva

La IA predictiva puede identificar riesgos potenciales en los procesos de negocio antes de que ocurran, permitiendo a las organizaciones tomar medidas preventivas para mitigar problemas. Esto es especialmente útil en áreas como la gestión financiera, la logística y la cadena de suministro, donde los pequeños problemas pueden tener grandes consecuencias.

Ejemplo: En la gestión de inventarios, la IA puede predecir posibles rupturas de stock antes de que sucedan, basándose en el análisis de patrones históricos de ventas y otros factores externos (como tendencias estacionales o eventos imprevistos), lo que permite una reposición automática o una intervención temprana.

4. Mejora de la eficiencia operativa

Mediante el análisis de datos históricos, la IA predictiva puede identificar ineficiencias dentro de los procesos de negocio. Estos modelos permiten a las organizaciones predecir la duración de las tareas, la carga de trabajo de los empleados y otros factores que afectan la productividad.

Ejemplo: En un proceso de fabricación, la IA puede prever cuándo una máquina está a punto de fallar o cuándo se va a producir un retraso en la cadena de suministro, permitiendo a los gestores tomar decisiones para prevenir o mitigar esos problemas.

5. Mejora en la experiencia del cliente

La IA predictiva puede ayudar a personalizar la interacción con los clientes, anticipando sus necesidades y mejorando la eficiencia de los procesos relacionados con la atención al cliente. Esto puede aplicarse a ventas, soporte, marketing, y otros aspectos del ciclo de vida del cliente.

Ejemplo: En una plataforma de comercio electrónico, un sistema predictivo puede predecir los productos que un cliente podría estar interesado en comprar basándose en su comportamiento de compra anterior, lo que permite la automatización de recomendaciones personalizadas durante su navegación.

6. Optimización del rendimiento de los empleados

Los modelos predictivos pueden analizar el rendimiento de los empleados, predecir su productividad y detectar patrones que indiquen posibles problemas, como la falta de motivación o el agotamiento. Esta información puede ser utilizada para realizar ajustes en la asignación de tareas y mejorar el rendimiento general.

Ejemplo: En un entorno de trabajo con un alto volumen de tareas repetitivas, la IA predictiva puede identificar patrones en el desempeño de los empleados, ayudando a asignar tareas de manera más eficiente y permitiendo la intervención para evitar el agotamiento.

7. Predicción de demanda y recursos

En procesos de planificación de la producción o gestión de la cadena de suministro, la IA predictiva puede estimar la demanda futura de productos o servicios, lo que permite una mejor planificación de los recursos y evita costos innecesarios, como la sobreproducción o la falta de inventario.

Ejemplo: En la industria manufacturera, la IA predictiva puede prever la demanda de productos en función de las tendencias de ventas anteriores, lo que permite ajustar la producción y las compras de materiales de manera eficiente.

8. Integración de IA en herramientas BPM

Las plataformas BPM modernas pueden integrar herramientas de IA predictiva directamente en su software, creando soluciones más inteligentes y autónomas. Esto incluye la capacidad de hacer predicciones sobre el desempeño del proceso, asignación de tareas, tiempos de respuesta y la identificación de posibles cuellos de botella antes de que se conviertan en problemas.

Ejemplo: Herramientas BPM como Bizagi, ProcessMaker o Aris pueden integrar capacidades de IA predictiva que analicen el rendimiento de los procesos en tiempo real, recomendando ajustes o redirigiendo flujos de trabajo automáticamente cuando se detectan patrones de ineficiencia.

Conclusión

La IA predictiva aplicada a BPM tiene el potencial de transformar la forma en que las organizaciones gestionan sus procesos, mejorando la eficiencia, reduciendo costos, anticipando problemas y mejorando la experiencia del cliente. La automatización inteligente de procesos de negocio, impulsada por IA, permite a las organizaciones adaptarse rápidamente a los cambios y ofrecer resultados más precisos y eficientes.

Palabras de la ABPMP Bolivia Chapter:

Sin duda la IA está ingresando a todas las especialidades del mundo profesional y empresarial sin límite, sus bondades permiten aprovechar ese vasto conocimiento acumulado en la mejora de los procesos a través del modelaje de procesos, antes en la etapa de relevamiento se realizaban apuntes para saber cómo se realizaba una actividad y posteriormente se procedía a su diagramación en alguna herramienta de diseño de diagramas de flujo.

Hoy en día, puedes vaciar toda la información del relevamiento en un espacio de texto y la IA se encarga de elaborar el modelo basado en la nomenclatura internacional BPMN dejando la posibilidad de realizar ajustes al modelo elaborado por parte del Analista.

Un ahorro de tiempo que impacta directamente en el costo de realizar el trabajo.

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