Últimamente, hemos escuchado hablar mucho sobre la IA; parece que está cautivando al mundo y está eludiendo la pregunta: ¿qué sucedería si las computadoras pudieran trabajar por nosotros y también trabajar como nosotros, pero mejor? ¿Qué sucedería si las computadoras pudieran tomar decisiones, resolver problemas, sostener conversaciones inteligentes, redactar borradores de proyectos o generar imágenes?

Por último, ¿cómo podemos usar la IA para hacer que nuestras vidas sean más fáciles? ¿Y usarlos para tener más éxito?

Solemos pensar en la automatización robótica de procesos (RPA) y la inteligencia artificial (IA) como entidades separadas. Pero con el mundo en constante cambio de la tecnología de automatización, ese ya no es el caso. La IA está cambiando a la RPA para mejor.

Mientras que la RPA supera las predicciones del mercado, la IA continúa impulsando mayor valor. Según las predicción de Forrester para 2023, el 10% de las empresas Fortune 500 generará contenido con herramientas de IA. Y no se detendrá allí.

La IA es una tecnología de aprendizaje cognitivo con un potencial sin límites, desde los algoritmos cognitivos hasta la innovación de la industria impulsada por IA. Además, la automatización inteligente (AI) reúne a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (ML) y la automatización robótica de procesos con otras tecnologías para ampliar las automatizaciones de principio a fin usando una mano de obra digital.

Tanto la RPA como la IA tienen sus propias ventajas, pero para obtener la mejor optimización para sus procesos comerciales, deberá casarse con ambas; allí es donde obtiene la automatización inteligente. Por mucho que la RPA se centre en la automatización de tareas basada en reglas, en especial en tareas repetitivas, la IA es una simulación de la inteligencia humana mediante sistemas computarizados, lo que significa que ambas tienen un enorme potencial cuando trabajan juntas.

¿Cuál es la diferencia entre la IA y la RPA?

La automatización robótica de procesos (RPA) usa robots de software para automatizar procesos comerciales repetitivos, al imitar las acciones humanas para descargar el trabajo aburrido y rutinario de los empleados. A su vez, eso aumenta la participación y la moral del personal, lo que les permite centrarse en tareas cognitivas más interesantes. La RPA ejecuta tareas automatizadas de manera eficiente y sin errores, y actúa en función de las instrucciones para las cuales fue programada.

La inteligencia artificial (IA) es capaz de tener un aprendizaje cognitivo, razonar e identificar errores y eficiencias para su corrección. Dentro de las tecnologías de IA hay una gran variedad de aplicaciones, entre las que se incluye el aprendizaje automático (ML), reconocimiento óptico de caracteres (OCR), lenguaje natural, reconocimiento del lenguaje y procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Al introducir los robots de RPA impulsados por la IA, obtiene colaboradores digitales inteligentes que siguen reglas contextuales y aprenden a medida que avanzan. Los colaboradores digitales pueden desempeñarse en diferentes niveles de automatización: de manera independiente, como automatización “no asistida”, o junto con el personal, como automatización “asistida”.

Los colaboradores digitales pueden trabajar sin pausas para mejorar los flujos de trabajo de los empleados, reducir los errores, aumentar la productividad y lograr la satisfacción del cliente al proporcionar un servicio más rápido.

En las cuatro áreas principales en las que están progresando rápidamente la inteligencia artificial y la automatización robótica de procesos (robots de chat, contenido no estructurado, sensores de IoT y análisis), la capacidad de capturar más cantidad de información de los datos no estructurados es central en la creación de robots más inteligentes.

En conjunto, la IA y la RPA son el equipo supremo, también conocido como la mano de obra digital.

¿Por qué los datos no estructurados son tan importantes para la automatización inteligente de procesos?

Los datos no estructurados dan lugar a mayores oportunidades de automatización. Una gran cantidad de datos de las empresas forman docenas, e incluso cientos, de terabytes de datos no estructurados. Por lo que no es una sorpresa que las organizaciones busquen soluciones probadas para acelerar el uso de información no estructurada y liberar todo el potencial de la automatización robótica inteligente de procesos.

A fin de cerrar la brecha de los procesos, el enfoque sigue estando en los análisis, en los que casi la mitad de las organizaciones usarán una combinación de IA y software de automatización para crear una nueva mano de obra digital.

Usar datos no estructurados en procesos de RPA

Piense en los siguientes escenarios que pueden tener un impacto en el uso de datos no estructurados al momento de crear un proceso de RPA:

• Cuando necesita clasificar documentos en función de la taxonomía específica de un cliente y comportarse en consecuencia
• Cuando es relevante entender el contenido de los documentos
• Cuando debe aplicar la razón antes de extraer información
• Cuando también debe descubrir relaciones en conexión con los datos que extrae para ser usados en el proceso

En los escenarios anteriores, la colaboración entre la IA y la RPA amplía y mejora el alcance de la automatización inteligente al acelerar el uso de información no estructurada.

La IA hace que todos los datos relevantes sean útiles y procesables de inmediato en la RPA. Analiza, categoriza y extrae la información relevante atrapada en los datos no estructurados (como campos de texto de varias reglas comerciales, documentos, pedidos de compra, facturas, correos electrónicos, informes de encuestas, formularios, etc.) para organizarla en archivos limpios para la automatización robótica de procesos.

¿De qué manera trabajan juntas la IA y la RPA?

Cuando se juntan a la IA y la RPA, se obtiene la automatización inteligente de procesos o la automatización inteligente (AI). La AI combina a las dos, además del aprendizaje automático y otras automatizaciones basadas en IA para optimizar los flujos de trabajo, agilizar los procesos y establecer una transformación digital total en una organización.

El software de automatización inteligente convierte a los robots de RPA en una mano de obra digital impulsada por la automatización cognitiva que procesa tareas cada vez más complejas.

La RPA y el aprendizaje automático

Con la IA, los robots de RPA pueden desempeñar sus capacidades actuales con el agregado de poder tomar decisiones. El aprendizaje automático (ML) es donde estos robots comienzan a resolver problemas y ofrecer sugerencias de mejoras.

El aprendizaje automático es la rama de la IA que usa datos y algoritmos para imitar las funciones de aprendizaje humano, y mejorar a medida que avanza. Con los modelos de aprendizaje automático, estos robots de software impulsados por IA pueden ayudar con las predicciones y los resultados predictivos.

La IA y la RPA en equipo

La IA es la pareja perfecta para la RPA a fin de analizar, categorizar y extraer datos no estructurados, lo que la vuelve funcional para mejorar el resultado de los flujos de trabajo de RPA inteligente complejos y fundamentales para la misión.

Al mismo tiempo, la RPA es el complemento ideal para permitir la adopción de una automatización efectiva con capacidades cognitivas a escala.

Como consecuencia, las empresas pueden obtener los resultados de la automatización de ambas tecnologías al usar una plataforma integral para automatizar los procesos de principio a fin y explotar con facilidad el valor de las funcionalidades de la inteligencia.

La integración de las capacidades de inteligencia artificial de Expert System en la plataforma de automatización robótica de procesos de SS&C Blue Prism ofrece una mejor eficiencia y productividad del trabajo a la vez que consigue niveles más altos de precisión en el acceso a los datos no estructurados, lo que amplía la automatización comercial a nuevas áreas estratégicas al automatizar las tareas que antes estaban solo reservadas al personal.

¿Cuál es un ejemplo de IA y RPA?

Hay miles de ejemplos en los que la IA da un impulso a los robots de RPA en las capacidades, pero aquí nos centraremos solo en algunos:

• Gestión de correos electrónicos: Los robots escanean los datos de los correos electrónicos para detectar la urgencia, los problemas y el propósito, e incluso para extraer información crucial a fin de introducir tiempos de respuesta más rápidos y una organización más fácil de los temas.

• Procesamiento de facturas: Con los robots impulsados por IA que trabajan a través de los sistemas de procesamiento de pagos, el tiempo de procesamiento de las facturas se reduce drásticamente y se vuelve mucho más preciso.
• Transacciones financieras: La IA y la RPA en conjunto puede garantizar seguridad y precisión en las transacciones financieras al obtener los datos de un usuario de varias fuentes y detectar un potencial fraude al escanear la información en busca de actividades inconsistentes. El aprendizaje automático ayuda con el análisis predictivo cuando se detectan señales de alerta en futuras transacciones, según la experiencia previa.
• Experiencias de comunicación: Puede usar sus robots para escanear las experiencias de los empleados y los clientes a fin de encontrar dónde se pueden hacer mejoras, y cualquier problema que pueda surgir puede modificarse con facilidad, lo que también garantiza que no se pierde nada. Esto es beneficioso tanto para los empleados como para los clientes.

¿Cuáles son los beneficios de la IA y la RPA?

Ahora que ya sabe lo que son la IA y la RPA, y cómo pueden funcionar de manera eficiente en conjunto, solo queda una cosa por hacer: ¡Hablar sobre los beneficios! Los colaboradores digitales tienen la capacidad de transformar por completo su trayecto de automatización, de ser bueno a ser sobresaliente.

La lista es larga, pero este es nuestro resumen de los cuatro beneficios principales que puede obtener con la IA y la RPA en conjunto:

• Mayor satisfacción de los empleados: los empleados quedan liberados de las tareas aburridas para poder centrarse en proyectos de mayor valor.
• Eficiencia: se optimizan los procesos para lograr los resultados más rápido.
• Precisión: la automatización de procesos da como resultado una menor cantidad de errores humanos, lo que aumenta la eficiencia.
• Consistencia y cumplimiento: debido a que hay menos errores y el trabajo se realiza siguiendo las reglas, sus colaboradores digitales mantienen registros de auditoría claros para garantizar que siempre cumple con los requisitos de cumplimiento.