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Blog | 22 sep. 2023

Cómo funcionan la RPA y el aprendizaje automático en conjunto

La RPA y el aprendizaje automático
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Combinar dos tecnologías en una automatización inteligente

Al momento, muchas empresas están familiarizadas con el uso de la automatización robótica de procesos (RPA) para automatizar tareas repetitivas. Pero con las tecnologías de automatización cognitiva en evolución, la RPA está dando pasos agigantados más allá de la automatización de tareas sencillas, con tareas complejas y avanzadas de aprendizaje y toma de decisiones que se realizan mediante la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML).

¿Cuál es la diferencia entre la RPA y el aprendizaje automático?

En su forma básica, la RPA imita las acciones humanas para realizar tareas basadas en reglas con total precisión, más rápido que los humanos. Pero los robots de RPA, o los “robots de software” de automatización por sí solos, no aprenden de sus acciones ni se ajustan a los cambios. Simplemente, realizan el trabajo de rutina, como las tareas administrativas, de la manera exacta en que se les indica que las realicen.

Por otra parte, el aprendizaje automático (ML) implica un proceso de aprendizaje. El ML imita la conducta humana de aprendizaje para tomar decisiones y adaptarse cuando sea necesario. Esto se logra con los algoritmos de aprendizaje automático que analizan y aprenden de los datos, y luego hacen predicciones para conductas futuras, sin necesitar intervención humana.

Un robot de RPA puede procesar una factura, pero digamos que quien la presenta comete un error en el formulario. El ML puede captar ese error, aprender de él y, si vuelve a ocurrir, corregirlo la próxima vez, lo que garantiza una mejor calidad de los resultados en el futuro.

Mientras que la RPA puede mover las piezas del ajedrez, el ML puede aprender cómo ganar el juego. Agregue un tablero de inteligencia artificial (IA) y obtendrá un genio del ajedrez capaz de pensar en nuevas estrategias.

¿En qué se diferencian el aprendizaje automático de la inteligencia artificial?

A menudo escuchamos hablar de la IA como la tecnología “que piensa” y el ML como la tecnología “que aprende”, ¿pero de qué manera, exactamente, eso diferencia al ML de la IA?

La IA es un conjunto de muchas tecnologías, incluido el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo, los agentes virtuales y, como ya sabe, el aprendizaje automático.

La IA imita el pensamiento humano para realizar tareas complejas, incluido el razonamiento y el aprendizaje. El ML es el subconjunto de la IA “que aprende” y que usa algoritmos formados sobre datos para tomar decisiones informadas.

Esta es otra forma de verlo: La IA es el sistema que permite el pensamiento y el ML es el resultado de lo que se aprendió. La IA permite a una máquina simular la inteligencia humana y la resolución de problemas, mientras que la ML permite a una máquina aprender de forma autónoma de datos pasados.

  • IA = Pensamiento
  • ML = Aprendizaje
  • RPA = Acción

¿Dónde encaja la automatización inteligente?

La automatización inteligente (AI) combina la gestión de procesos comerciales (BPM), la RPA y la IA, que incluye el ML.

AI = BPM + RPA + IA (ML)

Una plataforma de automatización inteligente permite que los robots de RPA (lo que llamamos “colaboradores digitales”) interactúen con datos y aplicaciones con más flexibilidad y adaptabilidad. Estos colaboradores digitales pueden realizar tareas de mayor nivel sin una persona. Piense en esta colaboración como robots de software en evolución con automatización inteligente.

Algunos ejemplos de automatización inteligente pueden ser los robots de chat que responden las consultas de los clientes, automatizan las solicitudes de licencia de RR. HH. o procesan las verificaciones de antecedentes de los nuevos empleados. La IA cuenta con casos de uso en varias industrias y puede ayudar a optimizar los flujos de trabajo y los procesos comerciales de principio a fin.

¿Cómo trabajan juntos el aprendizaje automático y la RPA?

El ML se agrega a la RPA a fin de acelerar sus capacidades de automatización, y esto se traduce en una mayor eficiencia y un ahorro de costos para sus procesos comerciales.

Puede leer más sobre software de automatización y cómo aplicarlo a sus procesos.

¿Cuáles son ejemplos de aprendizaje automático con la RPA?

Al agregar los algoritmos de ML a la RPA, puede ampliar su mano de obra digital de tareas administrativas a procesos complejos. Estos son algunos casos de uso de lo que este genio de la automatización puede hacer:

Extracción y procesamiento de datos:

    • Los robots de RPA pueden extraer datos de fuentes estructuradas como bases de datos, hojas de cálculo y formularios web.
    • Los modelos de ML pueden ayudar con el procesamiento y estructuramiento de los datos en un formato legible por una máquina.

    Toma de decisiones:

    • Los robots de RPA se basan en reglas, lo que significa que siguen instrucciones previamente definidas.
    • Con la adición del ML, los datos históricos se analizan y clasifican para que sus robots de RPA puedan tomar decisiones dentro de un proceso que se basa en esas predicciones del ML.

    Automatización de tareas:

    • La RPA fue creada para automatizar tareas repetitivas, pero lucha con las tareas que implican datos no estructurados o decisiones complejas.
    • El ML asiste a la RPA al manejar tareas complejas. Por ejemplo, el ML puede clasificar y priorizar correos electrónicos entrantes, lo que permite a los robots de RPA dirigirlos al departamento adecuado o responder con acciones predefinidas.

    Optimización de procesos:

    • La RPA puede automatizar los procesos existentes, pero si el proceso contiene cuellos de botella o ineficiencias, los robots de RPA no pueden resolverlos por sí solos.
    • Al analizar datos históricos y mediciones de rendimiento, los modelos de ML pueden identificar los cuellos de botella, sugerir mejoras del proceso y ajustar el comportamiento del robot de RPA para optimizar la eficiencia. La minería de procesos y la minería de tareas también pueden recorrer un largo camino en la mejora de la eficiencia de los procesos al analizar los procesos tal cual son e identificar oportunidades de automatización.

    Servicio de atención al cliente:

    • Un robot de RPA puede procesar las consultas de los clientes.
    • El ML agrega el análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para ayudar a determinar si el cliente está contento o triste y notificar al agente de servicio de atención al cliente cuando sea necesario.

    Detectar el fraude:

    • Los robots de RPA pueden activarse para tomar medidas correctivas de inmediato o enviar alertas cuando se detectan anomalías.
    • El ML puede ayudar con la gestión de riesgos al analizar patrones e identificar anomalías en tiempo real, y luego marcar posibles actividades fraudulentas para que sean revisadas.

    Mejorar la precisión:

    • Los robots de RPA pueden producir de forma automática informes mensuales de gestión, lo que elimina los posibles errores humanos causados por el ingreso manual de los datos.
    • El ML puede acelerar el procesamiento de datos y detectar inconsistencias.

    A partir de estos ejemplos, queda claro que la RPA y el ML son tecnologías útiles, y funcionan mejor en conjunto. Por separado, la RPA y el ML pueden realizar algunas funciones, pero como equipo, tienen un potencial mucho mayor para su empresa, ya sea que se encuentre en finanzas, atención médica, procesamiento de reclamaciones, manufactura, etc.

    ¿Cómo puedo usar estas tecnologías?

    La RPA ha estado presente por un tiempo, y ahora la IA le permite evolucionar en una solución de automatización inteligente que puede aprovechar en sus procesos comerciales. Si busca optimizar sus procesos, entonces la IA y la RPA son el combo perfecto.

    ¿Cómo puedo usar el ML en mi empresa?

    SS&C | Blue Prism® Decision permite a los desarrolladores de procesos integrar las decisiones basadas en ML en su mano de obra y crear modelos de ML en minutos a través de autoML. Decision automatiza las decisiones casi humanas con un esfuerzo y conocimiento mínimos, y proporciona registros de auditorías detallados para explicar cómo se llegó a una decisión.

    Por ejemplo, Decision puede optimizar el proceso de solicitud de una cuenta bancaria al reducir la cantidad de pasos que debe atravesar un colaborador digital. Un agente debe tener en cuenta dónde realiza la solicitud el cliente, si es residente del país correspondiente, si tiene la edad adecuada, si tiene una cuenta existente, entre otras cosas. Pero Decision hace todo eso para que usted pueda tomar decisiones informadas más rápidamente.

    ¿Cómo implemento una mano de obra digital?

    SS&C | Blue Prism® Enterprise contiene todo lo que usted necesita para crear una mano de obra digital. Es una plataforma segura y ampliable para desarrollar automatizaciones de procesos y ejecutar, administrar y organizar su mano de obra digital.

    Enterprise incluye su mano de obra digital, nuestro Design Studio y una sala de control. Su mano de obra digital está compuesta por sus robots de software autónomos que imitan y aprenden procesos comerciales, aumentados con la capacidades de IA y ML. El Design Studio es su creador de automatizaciones mediante la acción de arrastrar y soltar, sin código con “objetos” reutilizables que facilitan la reutilización y amplían las automatizaciones de procesos en toda su empresa. Por último, la sala de control es donde asigna los procesos a sus colaboradores digitales y amplía las tareas a demanda. También le brinda transparencia en tiempo real de las competencias de sus procesos.

    El potencial de la automatización

    Tal como hemos explorado en esta publicación, la automatización tiene mucho potencial en varias industrias y procesos comerciales. Ahorra tiempo y costos a su organización, lo que vuelve su trabajo más eficiente y productivo.

    Para descubrir cómo puede lograr la transformación digital de su organización, póngase en contacto con un experto de SS&C Blue Prism hoy mismo.

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