Blog | 18 feb. 2021

¿Cuál es la diferencia entre la RPA, la automatización inteligente y la hiperautomatización?

RPA101: QUE ES RPA?

Ha habido mucha confusión en el mercado en lo que refiere al software de automatización. Incluso los nombres que se usan para describir cosas parecen multiplicarse como conejos. Estos términos los desarrollan y difunden los analistas, proveedores de software e integradores de soluciones al intentar darle su propio giro al mercado. Veamos rápidamente algunos de los términos que se usan a fin de poder crear nuestro propio “decodificador” para dar sentido a todo esto.

Automatización robótica de procesos

Este término fue uno de los primeros en el espacio de la automatización. La automatización robótica de procesos (RPA) usa robots (o “bots”) que se definen como agentes de software que interactúan con las aplicaciones del mismo modo que lo haría una persona. Sin tener que definir interfaces de programación específicas, un analista de procesos puede definir qué partes de una aplicación usó un proceso y luego “formar” al robot para que envíe los cambios de acuerdo con ciertas reglas.

Las aplicaciones pueden estar basadas en aplicaciones de Windows, páginas web, aplicaciones de mainframe, aplicaciones Java o hasta aplicaciones desarrolladas en la propia empresa escritas con plataformas de tecnologías obsoletas. Estos bots siguen reglas para interactuar con cualquiera de estas aplicaciones, ya sean reglas simples, como “crear un informe y enviarlo por correo electrónico”, o reglas complejas que involucran muchos pasos. Estos pasos pueden incluir evaluar campos específicos en la aplicación, y seguir esas reglas como corresponda, como “Verificar el saldo del inventario. Si es menos de un cierto monto, emitir un correo electrónico de advertencia; de lo contrario, procesar la transacción e iniciar la transferencia al lugar indicado en el pedido de compra”.

La RPA es la base sobre la cual se construyen la automatización inteligente y la hiperautomatización. Estos conceptos requieren de una plataforma de RPA para permitir la interacción con las aplicaciones sin programar las interacciones. Sin la RPA, la automatización de las comunicaciones necesitaría muchos conectores nuevos para permitir que la inteligencia artificial (IA) extraiga datos de varios sistemas corporativos, e inicie acciones desde dichos sistemas, que contengan la información necesaria para el procesamiento.

Automatización inteligente

A veces conocida como automatización cognitiva, la automatización inteligente (AI) conecta a la inteligencia artificial con las capacidades interactivas de la RPA. La automatización inteligente conecta dos conceptos básicos: el pensamiento y la acción.

La RPA es muy buena en la acción y tiene varias capacidades para gestionar el trabajo a través de reglas, peroalgunos aspectos de la ejecución del trabajo requieren del pensamiento antes de que pueda suceder una acción. Una parte de este trabajo del pensamiento implica leer documentos con el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer datos y llevarlos a un formulario que la computadora pueda usar. Luego, puede usarse el procesamiento inteligente de documentos (IDP) para entender el tipo de documento para que pueda procesarse de manera adecuada.

Por ejemplo, toda persona que haya participado en el procesamiento de facturas le dirá que casi todas las empresas tienen su propio formato para enviar una factura a sus clientes. Debido a este modo no estandarizado de enviar facturas, a menudo la empresas emplean personal para leer las imágenes de estos documentos y escriban la información en los sistemas de contabilidad.

Según la cantidad de facturas, esta tarea puede requerir de más personal o de un contrato con una firma de subcontratación para seguir el ritmo al volumen. Al crear una automatización inteligente para leer y entender los documentos mediante el uso del IDP y, luego, el procesamiento adecuado de los resultados con RPA, la solución puede reducir la cantidad de tiempo que el personal emplea en tareas manuales, tales como ingresar datos en el sistema.

Pero la automatización inteligente puede usarse para mucho más que el procesamiento de facturas. Por ejemplo, al conectar una plataforma de procesamiento del lenguaje natural (NLP), un proceso automatizado puede leer los correos electrónicos que proporcionan información sobre las preguntas que se hacen a un equipo de soporte o a un chatbot que les permite a los clientes interactuar en tiempo real con la empresa.

La plataforma de NLP puede entender lo que el cliente pide (o la intención de la conversación) y la cantidad de energía emocional (o sentimiento) que se esconde en el uso de palabras del correo electrónico o la conversación por chat. Esto desbloquea la capacidad de la RPA de procesar el mensaje con las respuestas específicas más frecuentes que pueden adaptarse según el cliente. De manera alternativa, la conversación puede dirigirse a una persona para ayudar a gestionar la interacción de un modo más personal a fin de mejorar la experiencia del cliente.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo combinar la RPA con otra tecnología para respaldar una experiencia mejor. Otro ejemplo puede ser la evaluación automatizada del historial de compra mediante la IA para reconocer patrones durante las interacciones de compra. Esto se podría usar para mejorar las campañas de marketing o influenciar la decisión y la capacidad de ofrecer nuevos bienes y servicios relacionados. El potencial de recopilación de datos automatizado que la plataforma de RPA puede alimentar en uno o más motores de IA puede aumentar en gran medida el modo en que se optimiza la empresa, tanto de forma interna, al revisar el procesamiento histórico de las transacciones, como externa, al extraer datos de las organizaciones de proveedores y logística para mejorar la gestión de la cadena de suministro.

La automatización inteligente es una combinación poderosa de la RPA y la IA

Además de respaldar las decisiones que ofrece la parte de pensamiento de la automatización inteligente, la acción es un componente fundamental que no se puede pasar por alto. La RPA y la IA en conjunto ofrecen una combinación atractiva de extraer información de varios sistemas corporativos y evaluar esos datos con algoritmos potentes. Sin embargo, la verdadera magia se encuentra en actuar sobre las decisiones que tomó el motor de IA. Por sí sola, la IA es como un cerebro desconectado. Sin las capacidades que ofrece la RPA, la IA necesitaría conexiones especiales a los sistemas de bases de datos para extraer los datos que debe evaluar, así como codificación para las interfaces de programación de aplicaciones (API) para que la IA pueda generar una acción.

Por ejemplo, en el caso de un sistema bancario que evalúa transacciones de fraude, se extraen los datos de las cuentas para alimentar un algoritmo de IA. El motor de IA evalúa si las transacciones coinciden con el patrón con el cual el cliente a menudo gasta su dinero, y si ese cliente está infringiendo alguna ley al financiar actividades ilegales; sin embargo, no basta con solo identificar estas actividades.

Si se descubre que una transacción es fraudulenta o que, al menos, requiere de mayor inspección, el motor de IA debe ser capaz de actuar para detener la transacción y alertar a alguien sobre el potencial fraude. Esas acciones pueden ser complejas, como alertar al gobierno, congelar la transacción, comunicarse con examinadores internos y enviar una notificación al cliente.

Con un sistema de RPA, esas acciones pueden administrarse de forma rápida y sencilla al interactuar con los varios sistemas que existen dentro y fuera de la organización, sin necesidad de programación. Sin el aspecto de la acción que puede ofrecer la RPA, el componente del pensamiento que ofrece la IA requiere de mucho más esfuerzo. Por lo tanto, la automatización inteligente es una combinación poderosa de la RPA y la IA.

Hiperautomatización

Según lo define Gartner, la “hiperautomatización” toma el concepto de automatización inteligente y lo amplía para incluir aplicaciones adicionales. La RPA con herramientas de administración de procesos (BPM) e IA y análisis se combinan para crear un marco de procesamiento del flujo de trabajo que dirige la toma de decisiones y los análisis hacia los algoritmos de IA, a la vez que recopila los datos sobre las operaciones de la empresa. Este tipo de marco se presta a una interacción más compleja de varias tecnologías de IA, como OCR, IDP y NLP, ya que interactúan con los datos de la compañía y los metadatos acerca del modo en que la empresa asigna trabajos y procesa información.

El objetivo general es crear una organización digital gemela (DTO) que pueda aproximar las operaciones de la compañía de un modo que pueda admitir un modelado adicional para mejorar las operaciones. Por ejemplo, una DTO puede recopilar datos acerca de sus precios y sus ventas para modelar el impacto de gestionar la rentabilidad en mercados específicos. El modelo de gemelos digitales, en base a datos históricos anteriores, podría modelar el impacto de los cambios de precios sobre la logística, los costos de almacenamiento, los costos de personal en los departamentos de envíos, los requisitos de cambios de la cadena de suministro y la rentabilidad general. Estos cambios podrían modelarse en tiempo real en toda la empresa, incluso con la aplicación de cambios limitados o selectivos en los precios de mercado. 

Los comentarios automatizados de los sistemas podrían hacer los ajustes necesarios sobre la dotación de personal para varios turnos y aplicar esos cambios a múltiples sistemas a la vez que realiza un seguimiento completo en tiempo real. Nuevamente, este es solo un ejemplo del marco de hiperautomatización. Esta estrategia lleva a la automatización inteligente más allá de solo aplicar inteligencias digitales a un proceso automatizado. Además, abre la posibilidad de ajustar parámetros en la empresa según los comentarios recibidos de los cambios y las decisiones de los algoritmos de IA.

La automatización y el futuro del trabajo

Con los avances de las tecnologías de automatización, claramente, la RPA, la automatización inteligente y la hiperautomatización continuarán evolucionando a medida que mejores motores de IA respalden la toma de decisiones dentro de las operaciones de una compañía. Emprender puede resultar desalentador, pero pensar en grande a menudo resultará muy beneficioso a medida que su organización construye las capas de automatización desde la RPA a través de la hiperautomatización. El mayor riesgo es no pensar lo suficientemente en grande mientras la competencia adopta estas tecnologías para ganar ventaja competitiva.

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Serie "¿Que es RPA?" 

Esta publicación en el blog es la parte 1 de una serie de 5 partes. ¡Vea las otras publicaciones y esté atento a los próximos!

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