La automatización de decisiones, impulsada por la inteligencia artificial (IA), se ha convertido en una herramienta esencial para los lideres de datos que buscan optimizar los procesos, mejorar la eficiencia y aumentar la agilidad. Esta entrada explorará los componentes clave de la automatización de decisiones, centrándose en cómo la IA puede transformar la forma en que las organizaciones toman decisiones.
Tabla de contenido
¿Qué es la automatización de decisiones con IA?
La automatización de decisiones es el proceso de utilizar la IA para automatizar la toma de decisiones repetitivas, predecibles y basadas en datos. Esto permite a las organizaciones tomar decisiones más rápidas, precisas y consistentes, liberando a los empleados para que se centren en tareas más estratégicas y creativas.
La necesidad de automatización en la era de la IA
La proliferación de datos y la creciente adopción de la IA presentan tanto oportunidades como desafíos para los líderes de TI. La automatización de decisiones proporciona un marco para:
- Identificar las decisiones automatizables: Determinar qué decisiones son repetitivas, predecibles y basadas en datos.
- Implementar la automatización: Utilizar la IA para automatizar la toma de estas decisiones.
- Supervisar y optimizar: Supervisar el rendimiento de los sistemas de automatización de decisiones y optimizarlos continuamente.
Componentes de la automatización de decisiones
Preparación
- Definir el estado futuro deseado: Articular cómo debería ser la toma de decisiones en su organización.
- Evaluar el estado actual: Comprender las fortalezas y debilidades de los procesos de toma de decisiones existentes.
Establecimiento
- Alinear a las partes interesadas: Involucrar a las partes interesadas clave de todas las funciones para utilizar un enfoque metódico y riguroso para la toma de decisiones.
- Definir objetivos: Identificar y acordar los resultados en los que se centrará el proceso y los participantes.
- Capturar información: Recopilar todas las técnicas y métodos utilizados para capturar toda la información y los datos relevantes, y tener en cuenta los datos contextuales.
- Interpretar datos: Aprovechar toda la información disponible para crear una conciencia situacional explícita que sea ejecutable e interpretable.
- Modelar escenarios: Generar una serie de centros de aceleración (COA) alternativos, integrando varios modelos de IA.
- Resolver incertidumbres: Proporcionar al tomador de decisiones, en vista de circunstancias desconocidas, una gama de COA informados y ejecutables que se puedan ejecutar rápidamente.
Participación
- Construir capacidades: Desarrollar las capacidades para vender el caso de negocio para las iniciativas de datos y análisis.
- Invertir en la estrategia y el modelo operativo de D&A: Para cumplir con la propuesta de valor.
Entrega
- Seguimiento del Impacto: Rastrear el impacto de sus decisiones.
- Explotar la gestión del flujo de valor: Para mejorar la entrega de valor de D&A.
¿Qué decisiones se deben automatizar?
- Repetitivas
- Predecibles
- Basadas en datos
- De gran volumen
- Sensibles al tiempo
Por ejemplo, una institución financiera puede utilizar la IA para automatizar la aprobación de créditos. En lugar de depender de analistas humanos para revisar manualmente las solicitudes de crédito, la IA puede analizar automáticamente los datos del solicitante, como el historial crediticio, los ingresos y el historial laboral, para determinar si se aprueba o no el crédito. Esto permite a la institución financiera aprobar los créditos más rápidamente y reducir los costos operativos.
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