Estás leyendo la publicación: Hiperautomatización: automatización de la nueva era con IA: hacia la IA
Publicado originalmente en Hacia la IA, la empresa líder mundial en noticias y medios de IA y tecnología. Si está creando un producto o servicio relacionado con la IA, lo invitamos a considerar convertirse en patrocinador de la IA. En Hacia la IA, ayudamos a escalar las empresas emergentes de IA y tecnología. Permítanos ayudarlo a dar rienda suelta a su tecnología a las masas.
Inteligencia artificial
Hiperautomatización: automatización de la nueva era con IA
Mejora de los procesos de ingeniería de productos para una entrega más rápida
Las mentes activas buscan obviar la monotonía. Esta es la semilla de las mejores ideas que jamás hayan ocurrido. Ideas que conducen al progreso, crecimiento y libertad de hacer las cosas manualmente. Durante las últimas décadas, los avances tecnológicos nos han dado el mejor regalo de todos, el tiempo. Es hora de concentrarnos en nuestros esfuerzos creativos y dejar que las máquinas realicen las tareas que nuestros cerebros ahora consideran mundanas. Como especie, es nuestro esfuerzo constante hacer nuestras vidas más fáciles y convenientes.
Si bien el significado central de “automatización” sigue siendo el mismo, el uso de la palabra realmente ha cambiado con el tiempo. Hemos recorrido un largo camino desde el encendido manual del ventilador de techo hasta el control automático de la temperatura en los aires acondicionados de todo el mundo. Las cosas que percibimos como “automatizadas” hace años, se volvieron cada vez más automatizadas y se volvieron más convenientes de usar. Esto se debe en gran parte a los avances tecnológicos a lo largo de los años. Nunca pensamos hace años que algún día podríamos realizar pedidos de compras a través de un dispositivo de reconocimiento de voz automático como Alexa con solo decírselo, realizar pagos instantáneos a través de dispositivos portátiles o usar automóviles autónomos. La automatización nos ha dado una nueva sensación de libertad. Libertad para elegir cómo empleamos nuestro tiempo y en qué trabajamos. Esto a su vez conduce a más avances en todo lo que hacemos o queremos hacer.
Conozca la hiperautomatización
Gartner introdujo recientemente la “hiperautomatización” como una de las principales tendencias estratégicas. Se da a entender que cualquier cosa que pueda ser automatizada hoy en día, debería serlo. Se trata de usar múltiples herramientas y tecnologías para automatizar procesos y operaciones comerciales de extremo a extremo que la mera automatización a nivel de tareas. Muy a menudo hay algún nivel de toma de decisiones a nivel humano involucrado en cualquier proceso. La hiperautomatización tiene como objetivo reducir la intervención humana en un proceso comercial y automatizarlo por completo para optimizar la eficiencia y la productividad. Los ingredientes más esenciales para la automatización inteligente de procesos son la inteligencia artificial (AI), la automatización de procesos robóticos (RPA), Internet de las cosas (IoT) y la gestión de procesos comerciales (BPM).
La mayoría de las organizaciones se enfocan en desarrollar una cultura de automatización. Una cultura en la que se anima a automatizar todo lo que hoy en día se hace manualmente. Una nueva mentalidad de que todo lo que se debe hacer con frecuencia no vale la pena hacerlo manualmente. Lluvia de ideas e invertir tiempo y esfuerzo para automatizarlo. No hay escasez de herramientas para automatizar tareas específicas y, a menudo, se traduce en una mayor productividad. Los usuarios pueden lograr la mayoría de las cosas con un simple clic de un botón facilitado a través de una interfaz. La automatización de varias tareas en un sistema crea sistemas automatizados, mientras que la automatización de un conjunto completo de procesos crea sistemas autónomos que no requieren intervención humana y funcionan por sí solos. El proceso de transformación de sistemas automatizados en sistemas autónomos se conoce como hiperautomatización.
Papel de la IA en la hiperautomatización
AI ha proporcionado el impulso adecuado a todo el proceso de automatización. Se usa efectivamente para imitar la toma de decisiones humanas con un nivel razonable de precisión. Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), Computer Vision y ML a menudo se combinan con OCR, RPA, etc. para crear trabajadores digitales que pueden ver, leer y procesar información de imágenes, videos, documentos y realizar el trabajo deseado. El avance de la IA en los últimos años realmente ha ayudado a desbloquear enormes oportunidades de automatización. Por lo tanto, la IA se considera la quintaesencia para lograr la hiperautomatización.
Hiperautomatización en Ingeniería de Producto
La hiperautomatización está siendo adoptada rápidamente por una amplia gama de industrias. La industria del software aprovecha el poder de la hiperautomatización de múltiples formas. Muchos equipos de ingeniería de productos se centran en la automatización de toda la canalización de compilación para compilar, implementar y probar el código sin intervención humana. También se integran las pruebas de seguridad, la evaluación comparativa del rendimiento y la implementación automatizada programada. Esto no es nuevo para la mayoría de las organizaciones, pero hay mucho más que se puede hacer en el contexto actual.
La toma de decisiones es inherente a cualquier proceso de desarrollo de software. Estas decisiones dependen principalmente de la experiencia y la intuición humanas. Los desarrolladores, gerentes y evaluadores colaboran para tomar múltiples decisiones para administrar el riesgo de la entrega. Se debe tener un buen contexto y comprensión de las diversas limitaciones relacionadas con la disponibilidad de recursos, las habilidades, el costo, el tiempo de entrega y las necesidades de las partes interesadas. Para embarcarse en un viaje para automatizar la toma de decisiones, se requiere el uso de IA con acceso a datos relacionados con decisiones tomadas en el pasado.
En cada etapa de un “canalización de DevOps,“Se genera una gran cantidad de datos de manera recurrente. Se realizan compilaciones de códigos múltiples todos los días. Se realizan múltiples ciclos de prueba. Los casos de prueba se ejecutan (de forma manual o automática) y los errores se registran respectivamente con detalles relevantes. Los desarrolladores corrigen los errores/defectos y aportan más datos sobre la corrección de defectos. Estos datos se pueden almacenar y usar más tarde para entrenar múltiples modelos de IA.
Los modelos de IA se pueden entrenar para aumentar potencialmente la toma de decisiones humanas al principio. Eventualmente, los modelos de IA precisos comenzarán a prescribir soluciones a problemas comunes que ocurrieron en el pasado. Pueden recomendar qué defectos corregir primero y por quién. Comience a estimar el esfuerzo requerido para corregir los defectos. Recomendar áreas que necesitan atención urgente debido a la alta densidad de defectos. Pueden recomendar y priorizar casos de prueba para ser ejecutados por el conjunto de pruebas de automatización según el impacto del código modificado. Recomiende áreas para ser refactorizadas donde la seguridad necesita ser fortalecida o identifique posibles cuellos de botella en el desempeño.
Los modelos de IA incluso se pueden usar para analizar las tendencias posteriores a la implementación para monitorear cómo se comporta el sistema y generar alarmas si es necesario. Pueden predecir cuándo comenzarán a tener un rendimiento inferior las funcionalidades críticas del sistema. Pueden proporcionar información sobre flujos comerciales importantes según la frecuencia con la que los usuarios finales los utilicen. Incluso pueden crear la documentación necesaria relacionada con el sistema. En la industria del software, la mayor parte de lo anterior ha consumido muchos esfuerzos manuales en las últimas décadas. Solo tiene sentido automatizar lo que se puede automatizar considerando las limitaciones de un proyecto.
La siguiente etapa del viaje de la hiperautomatización en el contexto del desarrollo de software seguramente sería crear sistemas más autónomos que se autorrecuperen, se autosupervisen, se autoevalúen, se implementen por sí mismos, se documenten por sí mismos pero, lo que es más importante, se autocontrolen. evolucionando
Previsión
De los muchos futuros posibles, el de la hiperautomatización es inevitable. La “hipervelocidad” del avance tecnológico crea más oportunidades para la “hiperautomatización”. Podemos ser más creativos e innovar nuevas formas de automatización. Uno podría preguntarse cuál es el destino final de un viaje de hiperautomatización. ¿Cuándo debería terminar? ¿Cuándo deberíamos suponer que las cosas están completamente automatizadas sin ningún alcance de automatización adicional?
Mi mejor suposición es que nunca…
Hiperautomatización: la automatización de la nueva era con IA se publicó originalmente en Hacia la IA en Medium, donde las personas continúan la conversación resaltando y respondiendo a esta historia.
Publicado a través de Hacia la IA
