La toma de decisiones basada en datos es un aspecto crítico de las operaciones comerciales modernas, y la mayoría de las organizaciones aprovechan las aplicaciones empresariales para ejecutar sus procesos comerciales de manera fácil y efectiva. Sin embargo, históricamente los usuarios de estas herramientas han necesitado tomar la mayoría de sus decisiones de forma manual, fuera del software, creando ineficiencias que tienen un impacto negativo en las operaciones. Las empresas recurren cada vez más a la automatización inteligente, habilitada por la generación actual de aplicaciones empresariales, como solución.

La automatización inteligente ofrece toma de decisiones y ejecución automatizadas al tiempo que permite el control humano. Mediante el aprovechamiento inteligencia artificial (AI) para sintetizar miles de puntos de datos, en tiempo real, proporciona una toma de decisiones superior, productividad y automatización de procesos comerciales.

Hay cinco principios clave de la automatización inteligente:

• Toma de decisiones automatizada: Las organizaciones pueden informar sus decisiones con precisión mediante el uso de datos que incluyen actividad histórica, operaciones en curso y eventos futuros (p. ej., clima, días festivos, etc.) para crear un plan de negocios óptimo sin intervención humana. La toma de decisiones automatizada requiere una plataforma para recopilar y analizar billones de puntos de datos. Los datos deben estar organizados, por lo que los modelos se entrenan continuamente para una ejecución óptima.
• Ejecución automatizada de decisiones: Una vez que la plataforma de software muestra esas decisiones, la automatización inteligente puede ponerlas en marcha con poca o ninguna interacción humana.  
• Mejora continua aprendiendo de los datos y las acciones de los usuarios: La plataforma debe ser de autoaprendizaje con la capacidad de adaptarse a patrones cambiantes en los datos sin requerir intervención humana. La operación autónoma requiere avanzados Ciencia de los datos, como técnicas de optimización y redes neuronales. El aprendizaje automático (ML) automático selecciona y ajusta modelos, realiza ajustes iterativos y vuelve a seleccionar modelos según sea necesario. 
• Genere confianza a través de la transparencia: Para adoptar una plataforma, los usuarios deben poder comprender la lógica detrás de las decisiones automatizadas.
• Habilite siempre el control humano: La plataforma debe permitir el control humano y aprender de las acciones positivas de los usuarios, así como advertirles sobre posibles problemas de cumplimiento.

Automatización inteligente en acción

El proceso comienza cuando la aplicación analiza los datos históricos, por ejemplo, el tráfico peatonal diario, las ventas y las transacciones para un negocio minorista físico. La tecnología captura esta información y, al mismo tiempo, tiene en cuenta cómo eventos como las vacaciones y el clima pueden afectar la demanda y las necesidades laborales. Luego utiliza los datos para predecir de forma inteligente y automática la demanda y cuántos empleados se necesitan en un momento dado para abordar esa demanda.

Yendo un paso más allá, la automatización inteligente impulsada por la administración moderna de la fuerza laboral puede crear el horario óptimo de los empleados, uno que automáticamente combina las necesidades comerciales con las habilidades y preferencias de los empleados. Además, estas aplicaciones modernas ofrecen a los empleados flexibilidad y control de horarios similares a los de un concierto. Pueden actualizar sus preferencias de trabajo en cualquier momento y usar herramientas de autoservicio para intercambiar turnos, reclamar turnos abiertos y solicitar tiempo libre. Los gerentes reducen el tiempo dedicado a la creación y el mantenimiento del cronograma en un 50 % o más si están pasando de un enfoque manual o basado en hojas de cálculo. 

La automatización inteligente tiene muchos resultados positivos. En el escenario de programación automatizada, por ejemplo, permite a las empresas operar de manera más eficiente al agilizar la programación laboral basada en pronósticos de demanda inteligentes y brindar a los empleados una mejor experiencia laboral. 

Muchas industrias ya han automatizado varias partes de su negocio. Los minoristas, por ejemplo, han invertido en sistemas automatizados de autopago. La incorporación de la automatización inteligente en las soluciones de gestión de la fuerza laboral es la frontera final. Permite a los empleadores eliminar las conjeturas de la toma de decisiones, lo que les permite concentrarse en asuntos más importantes, como interactuar con los clientes y capacitar a sus equipos. 

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• Fuente: https://www.dataversity.net/understanding-the-five-tenets-of-intelligent-automation/