Asistentes Virtuales Cognitivos, empatizar con los clientes
La comprensión del lenguaje humano por parte de las máquinas y su respuesta con este mismo lenguaje no es un reto nuevo, pero sí lo son los avances conseguidos en los últimos tiempos y la expansión de los Asistentes Virtuales Cognitivos (AVC).
El potencial de aprendizaje y las capacidades de los AVC los convierten en agentes clave para añadir valor a los negocios y generar experiencias positivas para los clientes.
Siri de Apple, Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft, Google Assistant o el Messenger de Facebook -ahora Meta- son ejemplos populares de un momento, bautizado como la revolución de los chatbots que, sin ser tal, ha supuesto un importante paso hacia delante en la expansión de los asistentes virtuales.
Fue en la década de los 60 cuando Joseph Wiezenbaum creó en el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) a Eliza, uno de los primeros bots conversacionales y piedra de toque de un fenómeno, que ha convertido a los denominados chatbots en herramientas cada vez más comunes, especialmente en las empresas data-driven.
En el más de medio siglo que ha trascurrido desde entonces y gracias a los avances en la tecnología de Inteligencia Artificial (IA), estos agentes han evolucionado de forma notable y son muchos los ejemplos de la multitud de aplicaciones en las que los chatbots están presentes.
Primero, la necesidad de ofrecer a los usuarios experiencias nuevas, personalizadas y humanizadas, es decir, a través de una interfaz natural y, segundo, las ventajas y beneficios que proporciona la automatización han impulsado la inversión y el desarrollo en este campo. Un entorno en el que, a diferencia de los chatbots, que tienen limitaciones, los Asistentes Virtuales Cognitivos (AVC) siguen avanzando. La superioridad de los AVC se encuentra en su potencial de aprendizaje y en sus capacidades para añadir valor a los negocios y generar experiencias positivas para los clientes.
Aunque la función que desempeñan chatbots y AVC es la misma y se concreta en prestar asistencia a los usuarios en el desarrollo de diferentes acciones, la capacidad de autoaprendizaje de los AVC posibilita su entrenamiento y mejora constante. Los AVC son duchos, por ejemplo, para comprender términos y contextos propios de un sector de actividad determinado, un ámbito específico o una organización concreta.
Además, y este aspecto es clave, durante las interacciones, ya sea vía voz o vía texto, los AVC son diestros en el reconocimiento de la vertiente emocional de las palabras, del lenguaje coloquial e incluso de los tonos. A partir de estas distinciones, los AVC son sensibles al entorno y el estado de ánimo y, en base a ello, pueden proporcionar una asistencia empática.
La capacidad de los AVC para interactuar en un contexto determinado y para reconocer los estados de ánimo del usuario a lo largo de la interacción se traduce en un trato más personalizado, pertinente y ajustado a sus expectativas, que contribuye directamente a una mejor experiencia de cliente, a su satisfacción y fidelización. Con estos atributos, los AVC siguen ganando peso en call centers y centros de atención y soporte a los usuarios, así como en muy diversos ámbitos de las empresas, interna y externamente.
En la práctica, las soluciones creadas a partir de la propuesta diferencial de aggity, que incluye distintas plataformas y herramientas de big data y analytics, inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, demuestran que los AVC aportan valor en múltiples áreas: desde la gestión de los RRHH y el talento, y el soporte TI a los usuarios, hasta el marketing y las diferentes fases de la comercialización.
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Mejorar la toma de decisiones con Business Intelligence
El gran volumen, velocidad y variedad de datos generados y distribuidos a través de internet se ha convertido en el motor de la actividad de personas y organizaciones para la toma de decisiones.
Se trata de la base para rediseñar los procesos de negocio para conseguir una mejora constante en términos de costes, calidad y agilidad.
El año 2020 ha supuesto un punto de inflexión en prácticamente todos los ámbitos de nuestra vida. Ha cambiado cómo trabajamos y cómo nos entretenemos, la forma en la que nos relacionamos entre nosotros, con las marcas y con el mundo digital. Además, la pandemia ha contribuido a la tendencia ascendente en el uso de internet.
De enero a julio de 2021, la cantidad de personas que accedieron a los servicios de la web aumentó un 10%. Esto significa que 5.170 millones de personas ya se conectan a internet, el equivalente al 65% de la población, según el informe ‘Data Never Sleeps 9.0’ que cada año, desde 2013, elabora la empresa Domo.
En este estudio se analiza el gran volumen, velocidad y variedad de datos generados y distribuidos a través de internet, materia prima que es el motor de la transformación digital de las empresas.
Así, en el entorno empresarial, en 2021 las herramientas de trabajo colaborativo han sido más necesarias que nunca, con Zoom organizando 856 minutos de seminarios web cada minuto y 100.694 personas conectándose en Microsoft Teams, lo que representa un 93% más que el año anterior.
Así mismo, en la primera mitad de 2021, los 117 millones de suscriptores de Netflix vieron 140 millones de horas de contenido todos los días, se enviaron 12 millones de mensajes de iMessage cada minuto y se subieron casi 240.000 fotos en Facebook.
Rediseñar procesos
El Business Intelligence (BI), o Inteligencia Empresarial, es la técnica que hace el mejor uso de los datos que capturan, almacenan y analizan las organizaciones para optimizar la toma de decisiones. Su principal ventaja es que permite a las empresas comprender la evolución y tendencias de los mercados y negocios para ser capaces de adelantarse a la competencia y satisfacer al mismo tiempo las necesidades de los clientes.
La gestión de grandes volúmenes de información, procedentes de múltiples fuentes, es uno de los puntos más críticos en los procesos de transformación digital. Hacerlos accesibles a todos los niveles de la organización, y siempre alineados con la estrategia de la empresa y su rendimiento operativo, es uno los grandes retos de las compañías que quieren superar con éxito la transformación digital en la que está inmersa el tejido empresarial e industrial. Se trata de la base para el rediseño de los procesos de negocio con el objetivo de conseguir una mejora constante en términos de costes, calidad y agilidad.
Ayudar a las organizaciones a la toma proactiva e inteligente de decisiones, especialmente en situaciones de crisis para salir reforzados, para mejorar de forma continua eficiencia, es el propósito de las soluciones de Business Intelligence. Al facilitar la obtención, tratamiento y organización de los datos, se consigue tener un conocimiento profundo y al detalle de la organización y del contexto en el opera para determinar las acciones más acertadas de acuerdo con las prioridades del negocio.
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Aplicaciones del machine learning en la empresa
Planificar campañas de marketing mejor dirigidas, personalizar la oferta de productos y servicio o inferir mejor el comportamiento de los consumidores son algunas de las aplicaciones con mayor impacto en el uso del machine learning.
Todas estas técnicas nos permiten usar datos y algoritmos para la toma de mejores decisiones en los negocios.
Su empleo en la toma de decisiones es aplicable a todos los procesos en una empresa. La consultoría Cognodata ha identificado, principalmente, estas 10 aplicaciones de machine learning con un impacto real en los negocios:
- Publicidad programática: para hacer campañas mejor dirigidas y con una tasa de conversión mayor. Implica aprovechar los datos de las redes sociales, determinar los atributos relevantes y aprender del perfil y del producto/servicio anunciado para establecer las características que aumentan la tasa de acierto para cada usuario.
- Motores de recomendación: proporciona una personalización de la oferta. Para ello hay que basarse en el histórico de transacciones, opiniones, frecuencia de compra, gustos, etc. del usuario y enriquecer la información con datos de usuarios similares en cuanto a perfil de consumo y sociodemográfico.
- Fraude y seguridad: mediante el histórico de transacciones estiman la probabilidad de que una transacción sea fraudulenta.
- Optimización de pricing: con el fin de establecer una tasa de interés acorde a cada cliente, se estudia el histórico de tasas aceptadas/rechazadas y se cruza esa información con su posición financiera y datos macroeconómicos y sociodemográficos.
- Real-time analytics: para obtener respuesta inmediata ante un disparador externo. La información puede provenir de sensores, reacción ante un evento de compra, etc. Si se tiene acceso, además, al seguimiento de los resultados, se pueden reentrenar los algoritmos semiautomáticamente para adecuarse a nuevas condiciones.
- Optimización de la inversión en comunicación: para determinar qué campañas, medios, mensajes y ofertas han tenido mayor impacto, se establecen modelos que determinarán la relación entre tipologías de campañas y retorno obtenido.
- Motores de búsqueda: para refinar los resultados al realizar búsquedas, se utiliza la información que se obtiene al recuperar los clics de los usuarios para cambiar la ordenación de estos en búsquedas posteriores.
- Fuga y cross-selling: con el objetivo de estimar y adelantarse a cualquier evento clave en el ciclo de vida del cliente, obteniendo modelos que personalizan los productos en función de su probabilidad de contratación y la estimación de vida de cada producto. Incluyendo información externa de redes sociales y redes de relación bancaria para inferir comunidades de usuarios, líderes, seguidores, etc., que permitan el refinamiento del score de riesgo, la búsqueda de nuevos clientes, etc.
- Segmentación de clientes: para inferir el comportamiento de clientes similares y hacer una gestión más eficiente y personalizada. Se explota información sociodemográfica, enriquecida con variables que aporten conocimiento sobre el grado de madurez digital de los clientes, así como de su sofisticación financiera.
- Demanda de energía: para estimar el consumo energético y aprovisionar o redimensionar la red de abastecimiento. Además del análisis de la propia serie histórica, se debe tener en cuenta información como eventos, actividad turística, climatología, etc.
Las tecnologías de IA Analytics permiten obtener valor en todo el ciclo de vida de los datos a través de soluciones muy diversas, en la práctica totalidad de los ámbitos del negocio y de sectores de actividad.
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RPA para gestión de incidencias
El 56% de las organizaciones afirma estar buscando activamente formas de utilizar la inteligencia artificial (IA) otorgando un papel cada vez más importante a elementos como los chatbots.
Ya no es suficiente con que los agentes de los call centers cierren el mayor número de casos en el menor tiempo posible, las interacciones han de estar personalizadas.
Hoy es habitual que las personas interactúen con sus dispositivos utilizando la voz. En los hogares ya hay altavoces inteligentes a los que enviar órdenes para escuchar música, encender la luz o programar el despertador. Un hábito que los consumidores ya han adquirido y que también quieren aplicar en su relación con las empresas cuando recurren a sus call centers o centros de atención al cliente.
Las tendencias en estos servicios son un asunto que las empresas han de tener en cuenta para transformar su forma de operar. Cuatro de cada cinco responsables de la toma de decisiones en esta materia creen que la tecnología está transformando las expectativas que los clientes tienen de ellos. De hecho, un 82% piensa que el servicio al cliente de su empresa debe transformarse para mantenerse competitivo, según recoge un estudio reciente de Salesforce.
Ya no es suficiente con que los agentes de los call centers cierren el mayor número de casos en el menor tiempo posible, las interacciones han de estar personalizadas. De ahí que el 56% de los encuestados afirme que sus organizaciones están buscando activamente formas de utilizar la inteligencia artificial (IA) otorgando un papel cada vez más importante a elementos como los chatbots, los análisis de texto y de voz, etc.
De hecho, se prevé que la integración de la IA aumente un 143% en los próximos 18 meses. Las empresas que ya utilizan esta tecnología en sus procesos identifican la mejora en la priorización del trabajo de los agentes como el principal beneficio de esta innovación.
Resolución personalizada de problemas
La hiperpersonalización de este servicio requiere, por tanto, una automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) a través de herramientas que repliquen acciones humanas. Se trata de soluciones que permiten automatizar procesos intensivos repetitivos y bajo contenido cognitivo, permitiendo liberar de estas tareas a las personas para que realicen otras de valor añadido.
Los beneficios de la implantación de un sistema RPA son múltiples y diversos. Entre ellos se cuentan el aumento de la velocidad de ejecución de los procesos, el incremento de la fiabilidad al reducirse el número de errores, ahorro de costes, mejora de la experiencia de empleados y clientes, y mayor seguridad en el tratamiento de la información.
En el caso de los servicios de atención al cliente, el modelo tradicional ya no responde a las necesidades de los consumidores. Cuando contactan para resolver alguna incidencia esperan obtener soluciones con una experiencia lo más personalizada y rápida posible. Emplear herramientas como los chatbots facilitan la resolución de los problemas más habituales, para los que la respuesta suele ser la misma para todos los clientes. Lo mismo ocurre cuando se trata, por ejemplo, de actualizar datos personales.
Tecnologías como un RPA son capazes de ofrecer esa visión global del viaje del cliente para lanzar acciones en diferentes medios y optimizar las conversaciones, pudiendo generar interacciones personalizadas y en tiempo real gracias a los datos almacenados de los usuarios conectados entre sí y a los que tienen acceso todos los profesionales de la compañía. Solo así es posible ofrecer experiencias relevantes al cliente.
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Qué es una empresa data-driven
Una empresa data-driven es aquella que integra los datos en cada una de las decisiones que se toman y en los procesos que se llevan a cabo para el desarrollo de su actividad. Esta integración de inteligencia ya está dando como resultado la aparición de empresas más eficientes e innovadoras.
En 2025 la mayoría de los trabajadores hará uso de la analítica de datos para optimizar casi todos los aspectos de su trabajo.
La aceleración de los avances tecnológicos y un progresivo aumento del valor de los datos está cambiando la forma en la que las empresas plantean sus estrategias y buscan soluciones a los retos que tienen sobre la mesa.
Un informe de McKinsey sostiene que en 2025 la mayoría de los trabajadores hará uso de la analítica de datos para optimizar casi todos los aspectos de su trabajo y aquellas compañías que sean capaces de captar el valor de esos datos verán mejoradas sus capacidades y tendrán una ventaja competitiva respecto a las empresas con las que compiten en su sector de actividad. Hablamos de las organizaciones denominadas data-driven.
La empresa data-driven
Data-driven es una de las grandes tendencias tecnológicas de 2023. Al hablar de empresa data-driven quiere decirse que todas las decisiones que se están tomando en la organización están avaladas por datos. Se trata de datos que han sido recogidos previamente, procedentes de diferentes fuentes y que obligatoriamente deben proporcionar información de calidad para que puedan interpretarse de forma correcta y permitan a la organización una acertada toma de decisiones.
En la actualidad, ser una compañía data-driven es posible gracias al avance que han experimentado las nuevas tecnologías y, específicamente, al auge de tecnologías como el big data, la inteligencia artificial y el machine learning, las cuales posibilitan que los datos ya no pertenezcan en exclusiva al departamento de TI, sino que pueden ser explotados por cualquiera de los departamentos que conforman la organización.
Un rasgo de la empresa data-driven
El hecho de que los diferentes departamentos de la empresa tengan acceso a los datos es posible gracias a una de las principales características de la empresa data-driven. Habitualmente, este tipo de organizaciones han dejado atrás las antiguas y estrictas jerarquías.
Una organización data-driven es completamente horizontal. Con ello, se pretende que directivos, mandos intermedios y el resto de sus profesionales puedan comunicarse y compartir conocimiento en todo momento. Este hecho, proporciona una ventaja competitiva a la organización ya que se implica a a toda la plantilla en el negocio, obteniendo una visión global y no dejando pasar por alto aspectos que pueden llegar a ser esenciales.
Principales características
Aunque son varias las características que definen a una organización data-driven las principales suelen ser las siguientes:
1.- Datos integrados en cada decisión, interacción y proceso
El objetivo de cualquier empresa data-driven pasa por que la mayoría de los empleados puedan aprovechar los datos de forma natural y regular para respaldar su trabajo. La gran ventaja que proporciona la analítica de todos esos datos es que, el trabajador, en lugar de resolver problemas por defecto mediante el desarrollo de hojas de ruta extensas, a veces de varios años, ahora está facultado para preguntar cómo las técnicas de datos innovadoras podrían resolver los desafíos en horas, días o semanas.
2.- Los datos se procesan y se entregan en tiempo real
Este es un elemento muy importante en el que redes de dispositivos conectados recopilan y transmiten datos e información de forma continua y en tiempo real. Esta capacidad, junto a la disminución de los costes para acceder a la computación en la nube, permite ampliar los casos de uso para ofrecer información a clientes, empleados y socios.
3.- Los almacenes de datos flexibles permiten datos integrados y listos para usar
Los profesionales de datos aprovechan cada vez más los distintos tipos de bases de datos. Por ejemplo, el departamento de RRHH está cambiando de forma radical gracias al uso de datos. Y es que, gracias a ellos, los equipos pueden consultar y comprender las relaciones entre datos no estructurados y semiestructurados de forma más fácil y rápida, acelerando el desarrollo de nuevas capacidades impulsadas por la inteligencia artificial (IA) e impulsando la innovación.
4.-Tratan los datos como producto
Los activos de datos se organizan y admiten como productos, independientemente de si los utilizan equipos internos o clientes externos. Estos productos brindan soluciones que se pueden usar más fácil y repetidamente para hacer frente a desafíos comerciales y de negocio, además de reducir el tiempo y el coste de ofrecer nuevas capacidades. Esta capacidad es especialmente valorada en sectores como el industrial o el sanitario.
5- El rol del director de datos se amplía para generar valor
En los últimos tiempos el papel que juegan los Chief Data Officer (CDO) y sus equipos no ha parado de ganar importancia. Y es que, este departamento funciona como una unidad de negocio con responsabilidades de pérdidas y ganancias. La unidad es responsable de idear nuevas formas de usar los datos, desarrollar una estrategia de datos empresariales holística e incubar nuevas fuentes de ingresos mediante la monetización de estos servicios.
6.-Intercambio de datos para facilitar la colaboración
Los departamentos que conforman las empresas grandes y complejas utilizan plataformas de intercambio de datos con el fin de facilitar la colaboración en proyectos basados en datos, tanto dentro de la organización como entre proveedores, partners y otras organizaciones con las que trabajan.
7.- La gestión de datos se prioriza y se automatiza para garantizar la privacidad, la seguridad y la resiliencia
El tratamiento de la privacidad, la ética y la seguridad de los datos son áreas estratégicas impulsadas por regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR); así como el aumento de la concienciación de los consumidores sobre los derechos que tienen sobre sus datos y los riesgos cada vez mayores de los incidentes de seguridad.
Herramientas para ayudar a ser data-driven
Contar con soluciones adecuadas para poder almacenar los datos, analizarlos para la posterior toma de decisiones que favorezcan el desarrollo del negocio es necesario para convertirse en una empresa basada en el dato. En este sentido, a través de IA Analytics, aggity proporciona un amplio abanico de servicios que comprenden desde modelos predictivos a cuadros de mando, pasando por asistentes virtuales cognitivos (AVC) y que, haciendo uso de diferentes tecnologías de analítica e inteligencia artificial, permiten a las organizaciones dotar a su toma de decisiones de mayor agilidad y eficiencia.
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Errores comunes en el cálculo de nóminas
Falta de datos relacionados con la situación personal y profesional de los empleados o la inexistencia de procesos de control interno pueden acarrear desviaciones en las nóminas con consecuencias con la Tesorería de la Seguridad Social.
Las RPA aplicadas al área de Recursos Humanos permiten estandarizar procesos y liberar el tiempo del talento humano para que puedan desarrollar nuevas competencias.
En el cálculo de la nómina de los empleados intervienen distintos conceptos que determinarán el líquido que percibirá el trabajador a lo largo del año. Las más sencillas incluyen el salario base, que varía en función de datos como la situación personal y familiar del trabajador (estado civil, con o sin hijos, si tiene personas a su cargo), el tipo de contrato (indefinido o eventual), la duración de este, la categoría del trabajador, el grupo de cotización y el convenio por el que se rija la empresa.
A partir de ahí se pueden incluir otros conceptos como las pagas extras prorrateadas o no, complementos salariares que se perciben al margen del salario base (ayudas al transporte, la formación, antigüedad), que tienen que ver con el puesto que se desempeña (peligrosidad, horario nocturno) o los relacionados con la productividad del trabajador (horas extraordinarias, plus de actividad).
Todos estos datos han de tenerse en cuenta cuando los responsables de recursos humanos realizan el cálculos de las nóminas y finiquitos, en caso de abandono o despido. Identificar posibles errores involuntarios no solo puede implicar que el trabajador perciba un salario que no le corresponde, sino que puede acarrear consecuencias con la Tesorería de la Seguridad Social cuando se detecte alguna desviación.
Cómo evitar errores
Entre los errores más comunes que se cometen a la hora de hacer el cálculo de nóminas figuran:
• Falta de datos en el sistema relacionados con la situación particular de cada empleado.
• No cumplimentar las nóminas con la antelación suficiente para verificar toda la información.
• Inexistencia de un proceso de control interno que evita la manipulación de la información sin supervisión.
• Falta de registros cuando se producen cambios en alguno de los conceptos que constan en los contratos (por ejemplo, modificación de la categoría laboral).
Todas ellas son tareas repetitivas que, aunque precisan de una mínima intervención humana en el caso, por ejemplo, de cambios en los conceptos que figuran en la nómina asociados al tipo de contrato o a la situación personal del empleado, se pueden llevar a cabo de forma automática y fiable con la implantación de un sistema de automatización robótica o RPA, por sus siglas en inglés.
Plataformas como BesTalent IA by aggity son capaces de, a partir de grandes cantidades de datos (big data), desarrollar algoritmos que facilitan a las máquinas el aprendizaje de tareas complejas (machine learning) y, en consecuencia, tomar decisiones (inteligencia artificial) con un prácticamente inexistente margen de error.
Este tipo de soluciones de RPA aplicadas al área de Recursos Humanos consigue, por un lado, estandarizar procesos y mejorar la consistencia de los datos con los que se trabaja y, por otro, liberar el tiempo de los profesionales de RRHH para que puedan dejar en manos de la tecnología la introducción de datos en un software de gestión de nóminas y así eliminar los riesgos de errores y dedicarse a tareas de mayor valor y al desarrollo de nuevas competencias.
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Analítica predictiva en la toma de decisiones
Gracias al uso de técnicas de inteligencia artificial, es posible obtener información muy valiosa de los datos con los que cuentan las empresas para anticiparse a lo que pueda ocurrir y tomar las medidas más adecuadas.
La analítica predictiva puede ser una gran aliada para todas las áreas del negocio para crecer de forma escalda y sostenible.
El 19 de septiembre de 2021 se iniciaba en La Palma la erupción del volcán de Cumbre Vieja. No se había producido un fenómeno sísmico en esta isla desde 1971. Durante más de tres meses el episodio mantuvo en vilo a los habitantes de los tres municipios cercanos al parque natural donde se localizó la erupción. También al resto de la isla, del archipiélago canario y del país.
Vulcanólogos de todo el mundo siguieron con atención una erupción que se prolongó durante 85 días, la más larga registrada en la historia de toda la isla y retransmitida en directo a través de los medios de comunicación y las redes sociales. El 25 de diciembre, tras varios días sin registrarse ninguna actividad, se anunció el fin de la erupción.
Controlar lo que pasaba en este volcán activo los días previos a que erupcionara y hasta el fin del fenómeno fue clave para la toma de decisiones y el establecimiento de medidas preventivas. Entre ellas, empezar a evacuar a las personas con movilidad reducida y parte del ganado de la zona tras registrar un aumento de la actividad sísmica el 19 de septiembre.
Algo que fue posible gracias a la información que arrojaron los datos obtenidos por radares situados en distintos satélites y a la monitorización del terreno para conocer, por ejemplo, los cambios de temperatura y de los campos magnéticos o el aumento de la emisión de gases. Un aspecto este último del que estuvieron muy pendientes los expertos por su repercusión en la salud de la población.
Predecir para anticiparse
Con todos estos datos, y gracias al uso de técnicas de inteligencia artificial, es posible obtener información muy valiosa con la que anticiparse a lo que pueda ocurrir y tomar las medidas más adecuadas ante situaciones imprevistas como, por ejemplo, una potencial crisis de desabastecimiento. El análisis de datos se convierte así es una herramienta fundamental para predecir fenómenos que a veces pueden ser tan inciertos como los que tienen su origen en el comportamiento de la naturaleza. Esta potencia, lógicamente, también se aplica en los entornos empresariales y es uno de los valores diferenciales de las empresas data-driven.
La analítica predictiva puede ser una gran aliada para todas las áreas del negocio. Permite que las empresas tomen decisiones de manera ágil haciendo que crezcan de forma escalada y sostenible, pero implica un proceso que requiere de profesionales especializados y tecnologías de analítica e Inteligencia Artificial innovadoras.
Fidelización de clientes, control de stock, productividad más eficiente o menor consumo energético son algunos de los beneficios que pueden obtener las compañías si adoptan una correcta estrategia de análisis de datos.
Las compañías de están dando cuenta que el uso de las herramientas de análisis de datos tiene un potencial enorme para dar un paso más en la transformación digital, de que los datos por sí solos, en bruto, no sirven para nada, y que es necesario analizarlos para extraer información, sacar conclusiones y aplicarlas a la toma de decisiones.
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Qué es la automatización robótica de procesos
Bajo el término RPA se engloban aquellas herramientas que, concretamente, replican acciones humanas, pueden actuar con otras aplicaciones, no necesitan una integración compleja y son capaces de interpretar datos mediante OCR.
Las empresas ya han previsto que aumentarán sus inversiones un promedio del 43% en RPA para 2024.
La automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) es un fenómeno cada vez más extendido y que se está incorporando paulatinamente a los flujos de trabajo de las empresas. Se estima que el crecimiento global de este mercado será del 40% en 2024. Las empresas, por su parte, ya han previsto que aumentarán sus inversiones un promedio del 43% en RPA para ese mismo año.
Bajo el término RPA se engloban aquellas herramientas que, concretamente, replican acciones humanas, pueden actuar con otras aplicaciones, no necesitan una integración compleja y son capaces de interpretar datos mediante OCR (Optical Character Recognition). Es el caso de acciones como las de mover archivos y carpetas o las de copiado y pegado de texto, y también el rastreo de datos web o la conexión a las APIS de un sistema.
Para evitar confusiones, es necesario remarcar que dentro de la RPA no están incluidas aquellas aplicaciones que interactúan con los humanos, ni las que tienen cierto grado de entendimiento ni aquellas soluciones completas para todos los problemas relacionados con los procesos.
Se trata más bien de soluciones que permiten automatizar procesos intensivos repetitivos y bajo contenido cognitivo, permitiendo liberar de estas tareas a las personas para que realicen tareas de valor añadido.
¿Cuándo aplicar la RPA?
La RPA es una categoría de soluciones software utilizadas para automatizar procesos que consisten, principalmente, en tareas manuales. Se caracterizan por tratarse de aplicaciones estables múltiples y en las que hay que prestar atención a los errores. La mayoría de ellas basadas en reglas, es decir, que requieren instrucciones formalizadas simples.
Como se señalaba más arriba, uno de los ejemplos más ilustrativos acerca del uso de RPA es la automatización del proceso de mover archivos de una carpeta a otra, cuando la carpeta de origen está completa y la de destino completamente vacía. Si se realizara de forma manual, el operador debería replicar la acción para cada uno de los archivos que quiere trasladar. Con el empleo de una herramienta de RPA, esta se encarga de mover automáticamente todos los archivos. Una vez que se ha completado la tarea, la carpeta de origen estará vacía, mientras que la destino se encontrará completa.
Otro ejemplo de uso más complejo de RPA tiene que ver con los sitios web que alimentan sus datos a partir de un archivo .csv. Si esta tarea se ejecuta manualmente, el operador navega por la web e informa de los datos en el archivo .csv para todos los elementos de interés. Al automatizarse, la aplicación RPA se encarga de capturarlo y devolver los datos dentro de un archivo *.csv.
La descarga de archivos adjuntos de correo con una determinada palabra clave en el asunto o rellenar un formulario con datos de una hoja de Excel también son tareas completamente automatizables con herramientas RPA.
Los beneficios de la implantación de un sistema RPA son múltiples y diversas. Entre ellas se cuentan el aumento de la velocidad de ejecución de los procesos, el incremento de la fiabilidad al reducirse el número de errores, ahorro de costes, mejora de la experiencia de empleados y clientes, y mayor seguridad en el tratamiento de la información.
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Beneficios de la analítica de datos en la empresa
Fidelización de clientes, control de stock, productividad más eficiente o menor consumo energético son algunas de las ventajas que pueden obtener las compañías si adoptan una correcta estrategia de analítica de datos.
El 93 % de los directivos cree que están perdiendo un 14 % de ingresos anuales por no ejecutar una metodología eficaz de analítica de datos.
Para que una estrategia de digitalización llegue a buen puerto, el uso de los datos y su análisis es esencial. En la organización de una empresa actual, los datos cobran un valor indispensable. Sin embargo el almacenamiento ingente de grandes volúmenes de ellos es inútil si no lleva asociado una estrategia de analítica avanzada de datos.
El objetivo es pasar de una analítica descriptiva a una analítica prescriptiva, que permita tomar decisiones prácticas para evolucionar los procesos de negocio. Gracias a la elaboración de una estrategia de analítica de datos las organizaciones podrán analizarlos para extraer información, sacar conclusiones y aplicar ese conocimiento de forma eficaz a la toma de decisiones.
Oportunidades de la analítica de datos
Los ejecutivos de las compañías son conscientes de que están desaprovechando oportunidades. El 93 % de los directivos, según un estudio realizado por la firma de análisis Gartner, cree que están perdiendo un 14 % de ingresos anuales por no sacar partido a esos datos. Es decir, las organizaciones son conscientes de que aplicar Big Data y analítica les permitiría incrementar sus niveles de facturación gracias a que el empleo de técnicas de analítica de datos con soluciones que empleen la Inteligencia Artificial como las que propone aggity, no sólo aumentan las cifras de facturación, también contribuyen a la fidelización de los clientes, la atracció y el desarrollo del talento y la mejora de los procesos productivos.
Son numerosos los informes que analizan las ventajas de aplicar la analítica de datos en la estrategia empresarial. Uno de los más completos es el realizado por la Cámara de Comercio de Valencia en el que se detallan las bondades de aplicar la analítica de negocio en el funcionamiento global de una organización. Entre ellas, el estudio señala como más destacables las siguientes:
Fidelización de clientes
Se trata de una de las grandes ventajas de tener implementada una estrategia de analítica de datos. La existencia de cualquier empresa carece de sentido si no tiene clientes. Éstos, además, son cada vez más exigentes, por lo que su fidelización es fundamental.
Aplicar la analítica avanzada permitirá obtener información completa y detallada sobre los actuales y los futuros clientes que, tras ser analizada, posibilita la obtención de datos muy valiosos para su fidelización.Conocer sus hábitos, aficiones, ubicación, profesión, estado civil o situación laboral hace posible que se puedan conocer también sus necesidades y el interés que le suscitan los servicios o productos de una marca.
Personalización de servicios y productos
En base a un conocimiento exhaustivo de los clientes puede adaptarse la estrategia empresarial, prevenir los cambios de tendencia y orientar los productos con el foco puesto en la personalización. Gracias al uso de la analítica avanzada de datos, las organizaciones pueden anticiparse a las necesidades de sus clientes y darles un servicio más personalizado que hará que se sientan identificados con la marca.
Reducción o aumento de stock
La analítica de datos es un instrumento muy interesante para predecir el ritmo de consumo de los clientes. Gracias a su utilización, las organizaciones pueden establecer la recurrencia y ajustar la producción o conocer en qué época del año se producen los picos de demanda.
Todo ello permite adaptar el stock o almacenaje a las necesidades del momento, lo que elimina los costes asociados a tener una gran cantidad de producto almacenado sin saber cuándo va a poder ser vendido o, por el contrario, logrará satisfacer la demanda de los consumidores prácticamente en tiempo real porque la empresa ha sabido previamente cuándo se iba a producir ese pico de demanda
Inmediatez de servicio
La analítica de datos ofrece también la posibilidad de realizar mediciones en tiempo real. Gracias a ello las empresas pueden reaccionar con agilidad ante una necesidad y ofrecer un producto o servicio más personalizado y servirlo mucho más rápido que si siguiera los métodos tradicionales de venta y distribución.
Productividad más eficiente
El empleo de técnicas de analítica avanzada de datos permite, así mismo, conocer qué fases de la producción son más o menos largas, qué principales dificultades tenemos, qué puntos son susceptibles de mejorar y agilizar y, en base a todo ello, optimizar la productividad para ser más eficientes en todo tipo de sectores, desde la industria del embalaje hasta la industria cerámica. Así mismo, se podrá determinar cuál es el grado de satisfacción que tienen los empleados en su trabajo o detectar cuál es la evolución que está teniendo el teletrabajo en la empresa.
Consumo energético menor
Uno de los retos de las organizaciones, sobre todo en un entorno como el actual de altos costes energéticos, es la reducción de dichos consumos. Gracias al empleo de la analítica de datos se puede obtener una optimización de recursos en la producción que se traducirá en un consumo energético inferior y, por lo tanto, en ahorro para la empresa y en un mayor respeto al medio ambiente y compromiso con la sostenibilidad. Este valor cada vez es más tenido en cuenta por las nuevas generaciones a la hora de consumir un producto u otro.
Generación de nuevas partidas de ingresos
El establecimiento de una estrategia de analítica de datos, no sólo permite la mejora de los procesos, la obtención de mayores ingresos y la fidelización de los clientes, sino que también ayuda a las empresas a determinar nuevas fuentes de negocio y definir nuevos modelos de negocio. Y es que, la disposición de una base de datos de clientes o de otros activos puede igualmente reportar ingresos, siempre que se cuente con todos los permisos para comercializar estos datos.
Para llevar a cabo con éxito una estrategia de analítica avanzada de datos es necesario contar con un partner estratégico cono aggity que ayude en su implementación ya que la analítica de datos implica un proceso que requiere de profesionales especializados que sepan manejar tecnologías de Analítica e Inteligencia Artificial innovadoras.
La gestión y el análisis de los datos va a ser cada vez más importante ya que tiene un potencial enorme para dar un paso más en la transformación digital y mejorar la operativa de muy diversos departamentos y áreas de la empresa.
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Beneficios de RPA en procesos financieros
La implementación de sistemas de gestión financiera modernos, actualizados y automatizados agiliza el control de la economía de la empresa, a la vez que facilita su organización y aporta beneficios en múltiples procesos financieros.
Un sistema RPA permite digitalizar todas las tareas contables, además de facilitar la adaptación antes posibles cambios de manera completamente automatizada.
El trabajo contable está plagado de tareas monótonas que no admiten errores. La introducción de datos, realización de cálculos, comprobación de la información bancaria o la elaboración de informes son parte de ellas. Hasta hace no mucho tiempo, todos estos procesos de realizaban de forma manual y eran susceptibles de incluir fallos, además de consumir mucho tiempo y recursos.
La automatización robotizada de datos (RPA, por sus siglas en inglés) facilita la gestión de todas estas actividades mecánicas que, gracias a las soluciones tecnológicas, ya no precisan de la intervención humana.
De esta forma, no solo se reducen los errores, también se libera a las personas de estos trabajos tediosos y, en su lugar, pueden sacar partido a su creatividad para mejorar la competitividad de las empresas.
La implementación de sistemas de gestión financiera modernos, actualizados y automatizados agiliza el control de la economía de la empresa, a la vez que facilita su organización y aporta beneficios en múltiples procesos financieros:
• Finanzas y activos fijos: facilita el acceso a la información financiera para observar las tendencias y obtener una visión general de la actividad empresarial
• Conciliación bancaria: ofrece un modo eficaz de controlar las cuentas bancarias y monetarias en las instituciones financieras
• Facturación: centraliza la información contable de la empresa, las especificaciones de registro y otros datos importantes
• Gestión de gastos: manejo de grandes volúmenes de tickets y recibos, desde la captación y entrada de tickets hasta los circuitos de validación, contabilización y liquidación
• Gestión de compras y aprovisionamiento: permite gestionar todo lo relacionado con proveedores y aprovisionamiento, así como con licitaciones, reduciendo costes y agilizando el proceso integral de compra
• Gestión documental: unifica y mejorar la operativa documental con la posibilidad de integrar distintos entornos adaptables a las necesidades de cualquier compañía
Para abordar esta automatización, la implantación de un software de gestión financiera como Uniclass by aggity permite a las compañías digitalizar todas las tareas contables, además de facilitar la adaptación antes posibles cambios y cubrir todas las fases del proceso financiero de manera completamente automatizada. Otra de las ventajas de esta plataforma es que se trata de un sistema financiero totalmente independiente e integrable con otras plataformas.
Además, gracias al empleo de sistemas integrados de automatización y análisis es posible detectar discrepancias y se facilita, con todas sus funcionalidades, la concordancia de los registros contables de la empresa con los movimientos bancarios para asegurarse de que las cuentas cuadren.
De esta forma, no solo se dispone de un registro de todos los gastos y la facturación, también es posible el control del presupuesto y la reducción de los riesgos ante posibles desviaciones o imprevistos del mercado. Algo que, tras lo vivido durante la pandemia, resulta de vital importancia para asegurar el éxito y la continuidad operativa de las organizaciones.
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