BACK OFFICE EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En marzo de 2016, la Inteligencia Artificial (IA) fue portada de todos los periódicos al franquear una nueva etapa simbólica: AlphaGo, creada por una filial de Google, al machacar, 4 a 1, a uno de los mejores jugadores de Go del planeta. La explosión combinatoria del juego es tal (superior al número de átomos en el universo) que los expertos no imaginaban un escenario semejante antes de, al menos, ¡diez años! Desde entonces, no pasa una semana sin que una publicación en la prensa describa los avances de la IA en ámbitos tan variados como el vehículo sin conductor, los robots conversacionales o la búsqueda de un nombre original para una nueva cerveza …

¿CÓMO EXPLICAR LA REPENTINA APARICIÓN DE TALES PROEZAS?

La respuesta en dos palabras: «Aprendizaje Profundo» o «Deep Learning». Un descubrimiento popularizado por el francés Yann LeCun, que aplica las redes de neuronas virtuales multicapas. De forma muy esquemática, este planteamiento da excelentes resultados para problemas que no tienen solución algorítmica perfecta, pero para
los cuales disponemos de una multitud de casos resueltos. Los conceptos y algoritmos son antiguos pero la emergencia de tarjetas gráficas muy poderosas combinadas con inmensos volúmenes de datos, han permitido desde el año 2012 batir los mejores algoritmos convencionales en el reconocimiento de imágenes.

¿LEJOS DE LOS PROBLEMAS DIARIOS DE LAS EMPRESAS?

Estos avances, aunque sean muy seductores, parecen sin embargo muy lejanos de las preocupaciones de un servicio contable o de administración de ventas de una empresa. Evidentemente, los equipos informáticos no han esperado a 2012 para aplicar las ERP, aplicaciones específicas y herramientas burocráticas de todo tipo. Desafortunadamente, cuando nos tomamos tiempo en estudiar los procesos in situ, nos damos cuenta de que muchas tareas siguen siendo manuales, como la gestión de las facturas de proveedores o los pedidos.

Sin embargo, sin ocupar las portadas de los periódicos, la IA ha hecho ya su entrada en el mundo del back office. Algunas empresas, al virtualizar sus flujos de gestión, utilizan todos los días sistemas de autoaprendizaje basados en el «machine learning» (aprendizaje automático). Para ellas, el registro de facturas pasa gradualmente de una fase manual a la automatización parcial o incluso total. Con el paso del tiempo y de las correcciones humanas, el Sistema aprende y se mejora. Aquí no hay neuronas artificiales, sino algoritmos que combinan análisis estadístico, gráficos y el talento de los programadores.

MÁS ALLÁ DEL DEEP LEARNING: UNA EXPERIENCIA Y RESULTADOS PROMETEDORES

A pesar de todos estos progresos, algunos problemas resisten incluso a este planteamiento. Tomemos el caso de un archivo pdf que contiene una sucesión de facturas mono o multi páginas. ¿Cómo identificar unitariamente cada factura? El problema no tiene respuesta algorítmica simple, puesto que no hay ninguna regla o heurística
que dé el final o el inicio de una factura de manera determinista. Existen tantos formatos de facturas como personas que las han concebido…

No obstante, un niño de 5 años, que no sabe leer, es probablemente capaz de realizar esta tarea por poco que le mostremos algunos ejemplos y, sobre todo si tiene ganas…

Una serie de investigaciones, desarrolladas durante un año*, nos han permitido probar la adecuación del aprendizaje profundo supervisado al corte de facturas. Hemos entrañado una red neuronal convolucional (3 millones de neuronas repartidas en 14 capas) con más de un millón de ejemplos. El resultado de las pruebas es excelente: un 96 % de éxito. Ninguno de los enfoques algorítmicos tradicionales había sobrepasado el 90 %.

Más allá del resultado bruto, es interesante hablar una vez más del desarrollo de esta experiencia. En solamente unos cuantos meses, hemos alcanzado una tasa del 80 % de cortes correctos. A esto le ha seguido una larga fase de ensayos que nos ha permitido una mejor comprensión de los distintos casos comerciales para construir una buena combinación de aprendizaje y alcanzar esta tasa del 96%.

Como si el dominio de los datos reemplazase al programa informático…

Otro hecho preocupante: durante el análisis de los resultados, no llegamos a comprender por qué la red fallaba de forma sistemática en varios lotes de facturas y esto a pesar de un aprendizaje intensivo. Examinándolo más de cerca, hemos llegado a la conclusión de que estas facturas particulares se habían cortado mal. Había errores humanos que se habían colado en nuestra prueba. Y, más sorprendente aún, la red se negaba a aprenderlos…

MAÑANA, ¿CÓMO SERÁ EL BACK OFFICE?

En vista de tales avances, no hay hoy en día ya ninguna duda de que la IA puede, definitivamente, ocuparse de las tareas recurrentes que exigen mucho tiempo y no aportan valor al back office.

Liberados de los aspectos menos gratificantes de su trabajo, los empleados podrán entonces dedicarse plenamente a su tarea reforzando las relaciones con sus clientes y proveedores.

Una corriente denominada «Robotic Process Automation» está emergiendo. Durante los próximos diez años, la combinación de estos dos planteamientos tiene el potencial de hacer que los cambios en el seno del back office de las empresas sean espectaculares hasta, ¿por qué no?, ¡ser portada de los periódicos!