Un estudio realizado por OnePoll a más de 10.000 oficinistas de distintos países reveló que los trabajadores pasan un promedio de tres horas al día en el ordenador realizando tareas repetitivas que poco o nada tienen que ver directamente con su trabajo y que son propensas al error humano, reduciendo ese tiempo de tareas que aportan más valor a la organización y más satisfacción profesional. 

Y ¿cuál es la tarea más odiada? La captura de datos. Seguido de la gestión de correos, la catalogación de documentos digitales (en excels, imágenes o PDFs), los reportes de TI y software y la gestión de facturas son las cinco tareas más detestadas. 

Automatización mediante IA

Gran parte de la solución a todos estos problemas de back office pasa por la automatización, que utiliza tecnologías de inteligencia artificial y machine learning para reducir tiempos de respuesta, tiempo de dedicación a tareas y mejorar el ratio de precisión, eliminando el factor del error humano. 

Estas tareas suelen estar repletas de datos desestructurados que dificultan su gestión. ¿Qué son los datos desestructurados? Son aquellos datos en bruto o desorganizados que no pueden almacenarse fácilmente en estructuras predefinidas. Un ejemplo muy sencillo para entender la diferencia: si introducimos datos a través de un formulario en una web, la recopilación se realiza de forma uniforme y los datos están preformateados. Sin embargo, si tenemos que extraer datos de un documento de texto, por ejemplo, un conjunto de datos personales en el cuerpo de un email, son datos no estructurados que debemos procesar y estructurar de manera manual asignándoles una estructura o clasificación. 

¿En qué casos podemos ver aplicada esta solución tecnológica? En Keepler hemos desarrollado una solución que utiliza inteligencia artificial y que agiliza la puesta en marcha de proyectos para este tipo de tareas. Estos son algunos casos de uso más habituales: 

Procesos de facturación: Es posible extraer entidades de documentos o facturas y reducir el tiempo de inspección manual. Además, posibilita su integración en el ERP corporativo, reduciendo así la posibilidad de errores y permitiendo la automatización de este proceso. 

Clasificación de emails: Recibir cientos o miles de correos electrónicos puede generar una carga de trabajo excesiva de clasificación y gestión para departamentos de atención al cliente. La automatización del análisis y la asignación al departamento correspondiente reduce coste y tiempo, además de detectar automáticamente y descartar correos spam reduciendo así un considerable número de emails.

Revisiones de textos y versiones: Contratos legales, reglamentos, boletines oficiales… Todo tipo de documento en evolución requiere una dedicación para estar al día. Con ayuda de tecnologías IA es posible resumir documentos y obtener información nueva, comparándola con versiones más anteriores y mejorando la eficiencia de costes respecto a la dedicación manual.

Imagen: Unsplash | @kaitlynbaker