Innovación tecnológica

Innovación tecnológica: Empezar poco a poco e involucrar a los empleados

Innovación tecnológica


El aumento y el desarrollo cada vez más rápido de las tecnologías en el campo de la digitalización están “obligando” a las organizaciones a adaptarse a este entorno cambiante.

Las nuevas tecnologías e innovaciones se están llevando a cabo en prácticamente todas las áreas dentro del gobierno, salud y educación, seguridad, entretenimiento y energía. Desarrollos que van más y más rápido, por lo que las aplicaciones potenciales dentro de las organizaciones son, de hecho, ilimitadas.

La aceptación y aplicación por parte de la sociedad de los desarrollos tecnológicos, provoca que las organizaciones luchen cada vez más por alcanzar éstos de forma más eficiente y más rápida. Las aplicaciones en el campo de la tecnología de robots inteligentes (RPA), Internet of Things, nano tecnología, ciudades inteligentes, pequeños y grandes datos tienen una gran influencia en la forma en que las organizaciones.

La aplicabilidad de las nuevas tecnologías es el único limitador para las personas que viven y trabajan en este mundo en constante cambio tecnológico e intensivo en conocimiento. Las organizaciones que adoptan esta nueva tecnología o la adoptan con demasiada lentitud y la aplican dentro de sus procesos / operaciones comerciales pierden la conexión y, en última instancia, su derecho a existir.

A continuación se explican algunos de estos desarrollos y la forma en que las organizaciones pueden implementar y aplicar estos desarrollos con éxito dentro del proceso de trabajo. También analizamos el posible impacto en la organización y sus usuarios para aplicar o no nuevas tecnologías. En este momento hay varios desarrollos tecnológicos que pueden ofrecer un valor agregado a las organizaciones a largo plazo, siempre que se adapten a esto. Esto se refiere a la automatización de procesamiento robótico (RPA) y las aplicaciones inteligentes.

 

Automatización de procesos robóticos

RPA o Robotic Process Automation trata de automatizar procesos definidos, repetitivos y basados ​​en reglas: Cualquier cosa que se ajuste a un proceso estandarizado se puede automatizar parcial o totalmente con RPA. Esto reduce la acción humana y puede provocar una aceleración considerable en los procesos estandarizados. El uso de RPA permite acelerar la toma de decisiones en procesos estandarizados al realizar automáticamente acciones repetitivas. Esto mejora considerablemente las experiencias de los clientes.

El interés en el uso de RPA está creciendo rápidamente debido a las ventajas que esto conlleva:

  1. Los empleados ya no tienen que centrarse en acciones repetitivas simples que toman mucho tiempo, lo que libera el tiempo para centrarse en otras tareas más difíciles.
  2. Los procesos simples basados ​​en reglas (a través de la implementación 24/7 de RPA) se completan más rápido y con más cuidado.
  3. Aunque los beneficios son claros, todavía esta tecnología actualmente no puede asumir tareas intelectuales y creativas de las personas. Si una organización elige usar la robótica, es para realizar tareas donde los algoritmos pueden asumir una tarea repetitiva fija. Esta tarea puede (dependiendo de) ser optimizada.


Aplicaciones actuales

El uso de RPA para una solicitud de hipoteca. La RPA es utilizada por varios bancos para verificar automáticamente si la persona que solicita la hipoteca tiene un préstamo en otra parte. Donde hasta hace poco los empleados tenían que examinar 40 sistemas diferentes, esta parte del trabajo fue asumida por el despliegue de RPA, pues le proporciona al revisor de hipotecas toda la información requerida en unos pocos segundos, lo que significa que las decisiones se pueden tomar más rápidamente.

Aplicaciones inteligentes

El desarrollo de aplicaciones es muy rápido y permite a las organizaciones mejorar significativamente la experiencia del cliente. Para lograr ésto, pequeños y grandes datos, análisis y aprendizaje automático deben combinarse de la manera correcta, para que ese valor pueda agregarse a los servicios relevantes. Para el despliegue de aplicaciones inteligentes, las organizaciones se ven obligadas a pensar en la aplicabilidad de estas tecnologías y en cómo pueden apoyar a los empleados y los procesos .

Robotic Processing Automation en  Aplicaciones Inteligentes

Estas aplicaciones inteligentes deben ser inteligentes (AI), contextuales y proactivas. Al combinar estas tres características, creará una nueva conexión entre las personas y el sistema. La naturaleza del trabajo y la estructura del entorno de trabajo pueden centrarse más en el cliente. Esta es un área de crecimiento estratégico que automatiza la preparación de datos y el descubrimiento y el intercambio de información para una amplia gama de usuarios, empleados ejecutivos.

  • Inteligente: Las aplicaciones inteligentes utilizan análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial para hacer recomendaciones y predicciones que ayudan a los usuarios y objetos a dar el siguiente paso.
  • Contextual : Al utilizar datos personales (sensor y ubicación), las aplicaciones inteligentes forman parte de la vida diaria del usuario. Es importante que estén disponibles omni-device y omni-channel.
  • Proactivo : Las aplicaciones inteligentes van al usuario y no al revés. Envían notificaciones y, a través de chatbots y mensajes, pueden comunicarse de forma proactiva con los usuarios, por ejemplo, formulando recomendaciones inteligentes sobre lo que pueden hacer y cuándo.

Ejemplos de aplicaciones inteligentes existentes son los asistentes virtuales de clientes y Fitter. Fitter es una aplicación inteligente, contextual y proactiva. A través de podómetros, relojes inteligentes y básculas inalámbricas (contexto), Fitter vigila de cerca el estilo de vida del usuario (inteligente) y le da una pequeña motivación para hacer lo correcto en el momento adecuado (proactivo). Por ejemplo, si no está lloviendo, Fitter motiva al usuario a realizar un ciclo.

El desafío en las aplicaciones inteligentes reside principalmente en el área de su desarrollo. La construcción requiere que se combinen diferentes tecnologías, plataformas, sistemas back-end y bases de datos. Esto requiere un conocimiento altamente especializado. También se necesita conocimiento sobre cómo la organización y el usuario final manejan el uso de una aplicación inteligente.

 

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Francisco Lamamie de Clairac

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