En esta presentación explicamos cómo incorporar capacidades de Inteligencia Artificial con AuraPortal BPM y Oesía, incorporando los servicios cognitivos de Microsoft Azure, así como bots y Machine learning (Aprendizaje automático).
La Inteligencia Artificial es la disciplina que trata de crear sistemas capaces de aprender y razonar como un ser humano, que aprendan de la experiencia, contrasten información y lleven a cabo tareas lógicas. Tales tareas mejoran la toma de decisiones, reducen costes y riesgos, mejoran el desempeño y el control de calidad.
Con Inteligencia Artificial en AuraPortal aumentamos las capacidades de los empleados al realizar sus funciones, mejorando la toma de decisiones y reduciendo costes y riesgos.
Cree aplicaciones de negocio inteligentes con AuraPortal e IA de Microsoft Azure.
4. Oesía: Trayectoria corporativa
Datos generales
Grupo Oesía es la
gran empresa española
de alta tecnología inteligente
de capital100% Español
y 100% privado.
5. Oesía: Trayectoria corporativa
Datos generales
Hoy somos
más de 3.500
profesionales.
Repartidos en 15 Sedes
en España, Colombia y Perú.
A Coruña (x2)
Santiago
Bilbao
Huesca
Zaragoza
Barcelona
Valladolid
Madrid
Valencia
Murcia (x2)
Sevilla
Valdepeñas
Bogotá
Lima
8. +9,5m
Usuarios activos
+1.000.000
Procesos
+50
Países
AuraPortal: Trayectoria corporativa
Datos generales
+1,000
Instalaciones
AuraPortal es una empresa líder en software iBPMS reconocida por firmas de
analistas líderes y firmas consultoras.
AuraPortal es un iBPMS (Intelligent Business Process Management Suite) que, sin necesidad de programación, le permite digitalizar cada
paso de todo tipo de procesos en una plataforma digital fácil de usar y compatible con las aplicaciones ERP y CRM ya existentes.
14. Su solución empresarial
¿Qué es AI?
La Inteligencia Artificial es la disciplina que trata de crear
sistemas capaces de aprender y razonar como un ser
humano, que aprendan de la experiencia, contrasten
información y lleven a cabo tareas lógicas. Tales tareas
mejoran la toma de decisiones, reducen costes y riesgos,
mejoran el desempeño y el control de calidad.
La mayoría de inversiones en Inteligencia Artificial siguen
uno de estos tres patrones:
• Optimización automatizada de procesos (análisis
predictivo, Machine learning...)
• Habilidades cognitivas (Sentiment analysis, PNL...)
• Nuevas interfaces (Bots...)
15. BPM es una metodología corporativa destinada a
optimizar los procesos de manera transversal entre los
departamentos de una organización (producción, ventas…).
Un proceso es una serie de actividades que las personas
y sistemas deben realizar de forma organizada para
alcanzar un objetivo específico.
BPM puede integrarse con el software empresarial
existente (ERP, CRM, etc.), y la mayoría de las empresas
modelan gradualmente las actividades del software
existente utilizando el BPM.
El valor del AI ML+BPM
¿Qué es BPM?
16. Predice situaciones futuras
AI ML
Optimiza el flujo de trabajo
Muy poderoso unido al BPM
Detecta patrones ocultos
Aumenta la seguridad
Su solución empresarial
Diferencias entre BPMS y AI
BPMS
Automatización a nivel empresarial
Capacidades de integración nativas
Es la plataforma base de la compañía
Define flujos de trabajo genéricos
Las personas se involucran en los procesos
Orquestación entre usuarios, datos y sistemas Mejora la experiencia del cliente
17. Automatización de Procesos | Gestión Dinámica de Casos | Interfaz de Usuario (UI)
Movilidad | Análisis y Decisión Inteligente | Gestión Documental | Reglas de Negocio y Datos
Inteligencia Artificial | Conectividad y API
Su solución empresarial
Plataforma Digital
20. BPM se puede considerar la base sobre la que
opera la compañía, orquestando un flujo de
trabajo coordinado y eficiente que integra
usuarios, sistemas y datos. AI ML complementa
al BPM ayudando a que ciertas tareas se lleven
a cabo con mayor rigor y conocimiento.
En resumen, AI ML y BPM no entran en
conflicto entre sí. De hecho, en la mayoría de
los casos, la mejor opción pasará por
implementar ambas soluciones.
El valor del AI ML+BPM
¿Por qué combinarlos?
REALIZA LABORES
HUMANAS
SIN ERRORESMONITORIZACIÓNDISPONIBLE 24x7
21. AI ML
+
BPM
INTRANET &
EXTRANET (Chatbot)
WORKFLOW SÓLIDO
E INTELIGENTE
VELOCIDAD CON
CONTROL
REDUCE TIEMPO
Y COSTES
HERRAMIENTAS DE
ANÁLISIS NATIVAS
DETECCIÓN DE ANOMALIAS
SUITE BPM
INTELIGENTE
El valor del AI ML+BPM
Beneficios de combinar BPMS y AI ML
22. El valor del AI ML+BPM
Alianza estratégica
COGNITIVE SERVICES:
• Sentiment Analysis
• Language understanding
• Computer vision
• Custom vision
• Anomaly detector
MACHINE LEARNING:
• Auto ML
Inteligencia artificial + Machine Learning
26. Ejemplos de valor añadido
¿Cuál será siempre el valor añadido?
AL ML
MAYOR CONTROL
+
BPM
TRANSPARENCIA
27. FLUJOS PARA LA GESTIÓN DE INCIDENCIAS E INTELIGENCIA
EN LA TOMA DE DECISIONES.
SENTIMENT ANALYSIS, ANOMALY DETECTION.
USO DEL CONECTOR SAP NATIVO DE AURAPORTAL
PARA INCORPORAR APROBACIONES DE EMPLEADOS Y
EXTERNOS.
Ejemplos de valor añadido
Gestión Empresarial
MEJORA LA EXPERIENCIA DE CLIENTE Y
PRODUCTIVIDAD.
28. CAPACIDAD DE INTEGRACIÓN CON APLICACIONES
EXTERNAS (CON O SIN API).
CREACIÓN DE APLICACIONES MÓVILES CON
FORMULARIOS RESPONSIVE E INSTANT WORKFLOW.
Ejemplos de valor añadido
Field Operation
29. GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE DOCUMENTACIÓN
Y SU APROBACIÓN EN TODO PROCESO ISO.
Ejemplos de valor añadido
Calidad
32. Casos de uso de integración con AI ML
Ejemplos prácticos
33. CASO #1
Predicción de Resultados
Se puede emplear para detectar cuando una oportunidad
está en riesgo, cuando es probable que un proceso falle y
sea relevante tomar acciones correctivas, etc.
CASO #2
Detección de Anomalías
La detección automática de outliers y patrones anómalos
es uno de los escenarios más habituales de aplicación de
los modelos de Machine Learning/Deep Learning.
Casos de uso de integración con AI ML
Ejemplos prácticos
CASO #3
Motor de Recomendación
La IA dota al Sistema de combinaciones de modelos
más avanzados, detección de anomalías y tratamiento
previo de datos automatizados.
CASO #4
La capacidad de usar IA tiene el objetivo de mejorar la
toma de decisiones, reinventar modelos de negocio y
ecosistemas. Tales tareas reducen costes y riesgos en la
manipulación humana en áreas peligrosas, mejoran el
desempeño y el control de calidad..