¿Qué es la toma de decisiones automatizada?
La toma de decisiones automatizada utiliza inteligencia artificial, datos y reglas comerciales para ayudar a las organizaciones a automatizar el proceso de la toma de decisiones en varias áreas. El uso de la toma de decisiones automatizada aumenta la productividad y reduce el riesgo y los errores en las decisiones tomadas. Se mantiene un nivel de consistencia en todas las decisiones que no se encuentra cuando se deja en manos de un individuo o grupo de responsables de tomar decisiones.
La toma de decisiones automatizada generalmente se aplica a decisiones rutinarias y repetitivas que forman parte del funcionamiento diario de una organización. La mayoría de estas tienden a ser decisiones operativas que respaldan el funcionamiento diario de una organización.
¿Qué impulsa la toma de decisiones automatizada?
Las decisiones operativas generalmente están impulsadas por el conocimiento de las reglas comerciales y pueden verse influenciadas o depender de los datos y otra información relevante. También hay algunos casos avanzados en los que las técnicas de uso de reglas comerciales y datos tendrán que funcionar en conjunto para automatizar una decisión.
Toma de decisiones automatizada basada en reglas
La toma de decisiones automatizada puede basarse completamente en reglas comerciales. En sectores como el financiero, las decisiones repetitivas se pueden automatizar para garantizar la consistencia en la calidad. En el sector de los seguros, se pueden automatizar las decisiones como la aprobación de siniestros o el precio de las primas. La automatización basada en reglas comerciales se vuelve crítica en las decisiones que se toman en entornos altamente regulados.
Toma de decisiones automatizada basada en datos
En este caso, la decisión no se basa en reglas, sino en cómo se desarrolla una situación particular y la incertidumbre que la rodea. Por ejemplo, al cotizar el seguro de un automóvil, determinar qué tan propenso al riesgo es el cliente puede ser un factor de incertidumbre. Estos son casos en los que el modelo predictivo funciona mejor en la toma de decisiones automatizada, utilizando factores como la edad, el sexo y el tipo de automóvil para hacer predicciones basadas en reclamos anteriores. La combinación de estas predicciones con la toma de decisiones automatizada basadas en reglas las hace más efectivas.
Estos datos pueden estar en forma de información actual en el negocio, estadísticas e inteligencia disponible externamente, material del internet de las cosas, redes sociales o casi cualquier fuente en línea.
Aplicaciones y beneficios de la toma de decisiones automatizada
Existen varias aplicaciones para la toma de decisiones automatizada; sin embargo, existen tres problemas organizativos principales que pueden beneficiarse de la automatización.
Flujos de trabajo inteligentes
En el proceso de toma de decisiones automatizada, los flujos de trabajo deben adaptarse constantemente a la nueva información proveniente de una variedad de puntos de datos interconectados. Cada uno de estos puntos de datos se elige y configura en función de las propiedades específicas que poseen. Las decisiones automatizadas se basan en el análisis de los cambios observados en las diversas propiedades de los puntos de datos. Cuando esto sucede sin problemas, los flujos de trabajo se vuelven más inteligentes.
Prevención y recuperación automática de errores
Un sistema de flujo de trabajo automatizado puede reconocer posibles errores y tomar decisiones para reparar o responder sin necesidad de intervención humana. Estos niveles de automatización aceleran inmediatamente la detección y respuesta a errores, lo que hace que los sistemas sean más rápidos y robustos.
Cumplimiento normativo y contractual
La toma de decisiones automatizada también ayuda en el cumplimiento normativo. Un ejemplo es una configuración de audio para un teatro. Si los decibelios alcanzan niveles prohibitivos, una decisión automatizada los reducirá a niveles reglamentarios. Este nivel de toma de decisiones y acción automatizada puede aumentar el cumplimiento de las reglas comerciales y las regulaciones de la industria.
Ventajas comerciales de la toma de decisiones automatizada
Existen varias ventajas en la toma de decisiones automatizada para una empresa.
Decisiones rápidas, sin errores y coherentes
La principal ventaja es la capacidad de tomar decisiones rápidas sin errores. También asegura la consistencia, al trasladar la toma de decisiones humanas a un proceso automatizado. Esto permite que la inteligencia artificial se autocorrija y tome medidas correctivas sin la necesidad constante de supervisión. Esta automatización se aplica constantemente a cada decisión comercial, las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin dejar lugar a incoherencias o errores.
Mejor utilización del personal
Al reducir la dependencia de la intervención humana para tareas repetitivas, los empleados pueden concentrarse en trabajos que mejorarán la generación de ingresos y abrirán nuevas oportunidades.
Aumento en el cumplimiento
Al reducir la ocurrencia de errores regulatorios o contractuales, las organizaciones pueden evitar multas por incumplimiento. La toma de decisiones automatizada no elimina todas las posibilidades de error, pero las reduce significativamente.
Desafíos con la toma de decisiones automatizada
Gestión de entornos y seguridad
Las organizaciones deben asegurarse de que los entornos de decisión automatizados estén a salvo de cualquier forma de interrupción, ya sea interna o externa. Al mismo tiempo, los sistemas deben permanecer flexibles y manejar cualquier nueva fuente de datos. Con un aumento en las brechas de seguridad y entornos de red cada vez más complejos, las vulnerabilidades aumentan constantemente.
Solución: la forma más sencilla de garantizar la seguridad es monitorear y controlar la toma de decisiones automatizada en cualquier momento. La seguridad sólida de los datos y los sistemas de TI no son negociables por lo que deberán revisarse constantemente.
La necesidad de la intervención humana
Algunas decisiones requieren intervención humana e, idealmente, la toma de decisiones automatizada deberían tener un proceso completamente automatizado con cierto margen para la participación humana. Podría integrarse en el proceso de automatización, pero el inconveniente aquí es que introduce una experiencia desconectada. Esto significa que no existe una vista de extremo a extremo que asegure que todo lo necesario para tomar una decisión esté en un solo lugar.
Decisiones de varios pasos y de larga duración
Las decisiones suelen ser instantáneas, pero hay algunos casos en los que una decisión puede depender de los resultados de otras decisiones relacionadas. Estas se llaman decisiones de varios pasos. Cuando las decisiones interdependientes pasan de una a otra, se denominan decisiones de larga duración. Estos pueden ser complejos y difíciles de seguir.
Mantenimiento del control de datos
Las organizaciones deben ser ágiles mientras mantienen el control, la recuperación y el almacenamiento de datos para las aplicaciones de toma de decisiones automatizada. Esto es esencial para la auditoría. Teniendo en cuenta que el internet de las cosas genera cantidades masivas de datos, y este volumen crece día a día, los gerentes deben desarrollar constantemente estrategias para poder manejar nuevas fuentes de datos.
Soporte adecuado para entornos de toma de decisiones automatizadas
Las organizaciones deben recordar que implementar la toma de decisiones automatizada requiere una sólida lógica comercial. También requieren una asignación adecuada de recursos. Los sistemas mal implementados pueden funcionar completamente en contra del propósito de la organización, creando criterios de decisión innecesarios o incorporando demasiadas fuentes de datos.
Gestión de objetivos ambiguos
El resultado final de cualquier organización es tomar mejores decisiones que generen rentabilidad. Crear 'buenas decisiones' es una tarea ambigua.
Solución: Definir los criterios de una 'buena decisión' es el primer paso para eliminar la ambigüedad. Luego, se trata de identificar reglas y monitorear todas las posibles variables de resultados de decisiones, como las reglas aplicadas a la toma de decisiones automatizada y las suposiciones necesarias para ayudar a vincular los datos que se unen para determinar la calidad de las decisiones.
Elegir entre una máquina, una persona o un enfoque híbrido
El papel de los seres humanos en el proceso de toma de decisiones debe evaluarse constantemente. Muchos abogan por un enfoque híbrido persona-digital para la toma de decisiones, particularmente cuando existen datos limitados o ambiguos. En tales casos, las opciones alternativas que utilizan la toma de decisiones compartida y el apoyo a las decisiones son mejores soluciones.
Solución: la toma de decisiones automatizada debe tener reglas que ayuden a las personas a involucrarse cuando se trata de aspectos creativos o basados en suposiciones, matices, ética o juicios. Lo mejor es tener sistemas de toma de decisiones automatizada que vengan con un conjunto de reglas de referencia sobre cuándo consultar a un ser humano.
Los beneficios de la toma de decisiones automatizada son muchos si se utilizan e implementan de la manera correcta. La preocupación de que tales movimientos eliminen los puestos de trabajo humanos no es una preocupación, principalmente porque es el ingenio de los humanos lo que evalúa la toma de decisiones automatizada en todos los niveles. Los ordenadores, si bien pueden tomar decisiones basadas en datos, no pueden utilizar la ética y la moral y, por lo tanto, como seres humanos siempre tendremos un papel que desempeñar.