Automatizar consiste en utilizar tecnología para ejecutar tareas sin intervención de las personas. Todos los sectores de actividad están siendo demandantes de automatización, dado que en todos o casi todos los sectores productivos hay actividades o tareas repetitivas que pueden realizar máquinas.
Es verdad que uno de los principales sectores en adoptar la automatización ha sido el industrial, pero poco a poco incluso en los servicios se están haciendo grandes avances en ello
Cuando hablamos de automatización, podemos estarnos refiriendo a varios modelos de implantación o tipos de tecnología. La más difundida en las empresas desde hace tiempo es aquella relacionada con las Tecnologías de la Información o automatización de infraestructuras que consiste en la programación de software para desarrollar instrucciones y procesos repetibles que reducen, o incluso reemplazan, la intervención humana en los sistemas. Esta automatización es repetible y se ejecuta como rutina sin que sea necesario que una persona actúe o tome decisiones para continuar trabajando.
Otro tipo de automatización está siendo la Industrial. En las fábricas, almacenes y procesos logísticos se está asistiendo desde ya unos años a la mecanización robotizada que consiste en la reducción o sustitución del trabajo humano en los procesos productivos por robots que ejecutan las tareas repetitivas, asumiendo las personas un rol de vigilancia o supervisión de las operaciones a través de paneles de control.
Otro tipo de automatización es la Robótica de Procesos que tiene como singularidad que se ejecuta en posiciones u ordenadores individuales de trabajo. Mediante RPS se sustituyen las tareas repetitivas y rutinarias del trabajador por el uso de robots de software, siendo éstos los que las realizan. La automatización robótica de procesos, ahorra mucho tiempo de operación en tareas de bajo valor añadido y libera horas efectivas de trabajo de las personas, que pueden ser dedicadas a las tareas de valor añadido que no pueden ser ejecutadas por máquinas.
Pero aún hay más. De hecho, conceptos y herramientas que están adquiriendo cada vez más relevancia como son el Machine Learning y el Deep Learning, tienen mucho que ver con la automatización.
La existencia y demanda de cantidades desorbitadas de datos por parte de las empresas, en parte ocasionada por la necesidad de transformarse digitalmente, y su conversión en inteligencia o información accionable, ha impulsado la aparición de sistemas con inteligencia avanzada (IA) para el procesamiento automatizado de esa ingente cantidad de datos y, la mayor parte de las veces, no estructurados.
Una de las claves más importantes de la Inteligencia Artificial radica en el aprendizaje, ya que es prácticamente inviable el programar anticipadamente todas las reglas para gestionar las múltiples y diversas situaciones que pueden aparecer al analizar datos. Es por ello, que hemos delegado en máquinas de alta capacidad que aprendan por si solas y se auto programen, según los resultados que vayan obteniendo, y que vayan resolviendo estas situaciones. Esta disciplina se denomina “Aprendizaje Automático” o Machine Learning.
En definitiva, Machine Learning consiste en la programación de algoritmos adaptativos que utilizan modelos predictivos para realizar tareas que no están preprogramadas y que se van modificando en función de los resultados de cada tarea que van completando.
Y, por último, la automatización más profunda y compleja es el Deep Learning o “Aprendizaje Profundo”.
Se trata de algoritmos automáticos, también adaptativos, y jerárquicos que simulan el aprendizaje humano, basado en modelos de redes neuronales que procesan la información. Son sistemas que no requieren de la programación previa de reglas, puesto que el sistema aprende por si mismo, mediante entrenamiento previo, a efectuar las tareas.
