Tanto Inteligencia Artificial (IA), machine learning y automatización, ya son una realidad en los ambientes empresariales y se han convertido en un factor determinante en la competitividad de las organizaciones. Sin embargo aún existe una brecha en mejores prácticas de implementación, esto debido al desconocimiento a nivel operativo.
Los flujos de trabajo pueden beneficiarse con IA en los diferentes modelos de negocio pero dicho desconocimiento complica la creación de una red digital de cargas de productividad. Ante este panorama, ServiceNow comparte tres recomendaciones para identificar áreas de oportunidad para dichas tendencias y mejorar la operación de las empresas.
1.-Visualizar el panorama completo: Se debe descartar la idea de la complejidad de la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina, con la implementación de estas tecnologías las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos fiables y generar modelos de predictibilidad para prevención de riesgos o detección de vulnerabilidades.
2.-Usos prácticos en tareas comunes: Se tiene la falsa idea de que IA sólo funciona para tareas complejas pero se puede adecuar a cualquier flujo de trabajo para automatizar procesos y volverlos inteligentes. Esto es posible, a través de datos analíticos y una base con información actualizada, esto optimiza tiempos, minimiza errores y reduce riesgos.
3.-Decide dar el primer paso: Identificar áreas clave para implementar IA acelera los procesos de inversión en estas tecnologías. En este sentido también es importante establecer métricas de crecimiento para conocer mejor el retorno, este tipo de decisiones recaen sobre los directores de áreas de TI y representan oportunidades de innovación.
Así, la inversión en nuevas tecnologías tiene un impacto positivo en los flujos de trabajo, esto se ha convertido en un estándar de competitividad en cualquier industria, en este sentido la propuesta Now Platform de ServiceNow permite identificar esos flujos de trabajo más susceptibles para la implementación de inteligencia artificial o machine learning.