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Capítulo 4
¿Qué es la automatización inteligente de nivel empresarial y en qué difiere de la RPA tradicional?
El mercado de la automatización ha evolucionado rápidamente en los últimos años. En 2016, la automatización robótica de procesos (RPA) aún era una tecnología relativamente nueva que una pocas empresas tenían en funcionamiento para la producción a distintas escalas dentro de las organizaciones.
Sin embargo, con el paso de los años, la RPA evolucionó para resolver demandas empresariales más desafiantes y hacer lugar a la automatización inteligente, que combina inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural con otras tecnologías avanzadas a fin de impulsar la productividad a escala. En 2021, sin embargo, con miles de organizaciones que adoptan alguna forma de RPA, hay aún más confusión acerca de la diferencia entre la automatización inteligente para empresas y la RPA tradicional.
La RPA tradicional: una plataforma potente
La RPA redefinió el modo en que veíamos el mundo. Al integrar robots de software en el flujo de trabajo de la empresa, la RPA permite al personal optimizar sus esfuerzos, y administrar datos en varios sistemas mediante reglas y gobernanza estricta para garantizar el cumplimiento.
Esta plataforma de RPA tradicional puede automatizar procesos en base a datos estructurados y reglas bien definidas. Con la RPA tradicional, las empresas pueden obtener ganancias importantes en eficiencia, calidad de los datos, satisfacción de los empleados y experiencia del cliente. De hecho, muchas organizaciones que han implementado la RPA tradicional han tenido ahorros de costos y ROI de entre 30% y 200%.
Sin embargo, hasta con estas eficiencias increíbles, la RPA tradicional tiene algunas limitaciones. Por ejemplo, el mundo en el que vivimos, no siempre está compuesto de datos estructurados. La mayoría de las organizaciones reciben facturas de proveedores en papel en muchos formatos no estandarizados.
Convertir los datos de estos documentos no estructurados a menudo significa que una persona debe leer la información y volver a escribir los datos en un formato estructurado que pueda usarse con sistemas de procesamiento de datos. Además de los datos no estructurados, en general, las reglas para evaluar acciones específicas dependen de muchos factores que pueden no estar alineados con reglas que sean fácilmente definibles. Con grandes volúmenes, este proceso no es eficiente.
Aquí es donde la RPA tradicional no está a la altura de la automatización inteligente de nivel empresarial.
Automatización inteligente: hacer más inteligente a la RPA
Con base en las fortalezas de la RPA, la automatización inteligente reúne tecnologías complementarias para mejorar las capacidades que la RPA tradicional no incluye. En sentido amplio, estas tecnologías se dividen en las siguientes categorías:
Conocimiento y perspectiva: la capacidad para escanear conjuntos de datos y bases de conocimiento con el fin de extraer los datos y compilarlos en formatos personalizados.
Percepción visual: la capacidad para leer, comprender y contextualizar digitalmente la información visual.
Aprendizaje: la capacidad para adaptar y desarrollar los patrones de procesamiento y el significado contextual de los conjuntos de datos.
Resolución de problemas: la capacidad para resolver problemas lógicos, de negocios y sistemas sin intervención humana.
Colaboración: la capacidad para establecer una comunicación y colaboración sin interrupciones entre las personas, los procesos y la tecnología.
Planificación y secuenciación: la capacidad para descubrir y aprovechar las oportunidades con el fin de optimizar los flujos y las cargas de trabajo que optimizan los resultados del negocio.
Las tecnologías como la IA y el ML pueden aplicarse en casi todas las categorías donde se aplicarían las tecnologías complementarias como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento inteligente de documentos (IDP) a la categoría de percepción visual. Aquí es donde se pueden leer los documentos no estructurados como las facturas o pedidos de compra, y de los cuales se pueden extraer datos para que use la RPA.
La automatización inteligente puede conectar componentes de una o más categorías para crear soluciones complejas e interesantes a problemas reales de la empresa. Esta capacidad no solo presenta nuevas maneras de interactuar con los clientes, proveedores y empleados, sino que también puede generar nuevos productos y servicios para la organización. Mientras que la automatización inteligente puede integrarse con estas tecnologías complementarias para lograr resultados increíbles, la tecnología no es capaz de considerar la necesidad de gestionar la plataforma a nivel de la empresa. Veamos qué se necesita para actualizarse de la automatización inteligente a la verdadera automatización inteligente a nivel de la empresa.
Automatización inteligente para empresas: La RPA inteligente con relación a la gobernanza
Mientras que agregar soluciones técnicas para interpretar datos no estructurados hace posible automatizar datos a través de los métodos de la RPA tradicional, enseguida se pone de manifiesto que la tecnología por sí sola no es suficiente Apilar una tecnología sobre otra puede crear un castillo de naipes en lugar de una estructura que pueda soportar un huracán.
Para tener nivel empresarial, todo el conjunto de tecnologías debe adherirse a una fuerte estructura de gobernanza a fin de garantizar que toda automatización que se cree en ese conjunto pueda soportar los duros extremos del uso corporativo, entre los que se incluyen:
Seguridad
Administración de los datos
Integración
Control de acceso
Flexibilidad bajo estrés
Capacidad de ampliación
Soporte
Administración de políticas
Si una de las tecnologías usadas para crear la solución de automatización inteligente no se ajusta a los requisitos de TI de nivel empresarial, toda la solución está en riesgo. Cada componente, como un ladrillo que forma parte de una pared, debe mantenerse firme ante las presiones de la empresa.
Es probable que crear una solución de automatización inteligente de nivel empresarial requiera de un esfuerzo adicional, pero producirá una solución en la que pueda confiar toda la organización.
About the Author
Alexis Veenendaal
Alexis Veenendaal is an Associate Content Writer and Editor at SS&C Blue Prism. She’ll tell you all the cool tips and tricks for implementing intelligent automation into your workplace. She has lived and worked internationally as a professional writer and designer for nearly a decade after graduating from the University of Lethbridge for English Literature. Her personal pursuits include authoring books and digital cartography.
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El mercado de la automatización ha evolucionado rápidamente en los últimos años. En 2016, la automatización robótica de procesos (RPA) aún era una tecnología relativamente nueva que una pocas empresas tenían en funcionamiento para la producción a distintas escalas dentro de las organizaciones.
Sin embargo, con el paso de los años, la RPA evolucionó para resolver demandas empresariales más desafiantes y hacer lugar a la automatización inteligente, que combina inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural con otras tecnologías avanzadas a fin de impulsar la productividad a escala. En 2021, sin embargo, con miles de organizaciones que adoptan alguna forma de RPA, hay aún más confusión acerca de la diferencia entre la automatización inteligente para empresas y la RPA tradicional.
La RPA tradicional: una plataforma potente
La RPA redefinió el modo en que veíamos el mundo. Al integrar robots de software en el flujo de trabajo de la empresa, la RPA permite al personal optimizar sus esfuerzos, y administrar datos en varios sistemas mediante reglas y gobernanza estricta para garantizar el cumplimiento.
Esta plataforma de RPA tradicional puede automatizar procesos en base a datos estructurados y reglas bien definidas. Con la RPA tradicional, las empresas pueden obtener ganancias importantes en eficiencia, calidad de los datos, satisfacción de los empleados y experiencia del cliente. De hecho, muchas organizaciones que han implementado la RPA tradicional han tenido ahorros de costos y ROI de entre 30% y 200%.
Sin embargo, hasta con estas eficiencias increíbles, la RPA tradicional tiene algunas limitaciones. Por ejemplo, el mundo en el que vivimos, no siempre está compuesto de datos estructurados. La mayoría de las organizaciones reciben facturas de proveedores en papel en muchos formatos no estandarizados.
Convertir los datos de estos documentos no estructurados a menudo significa que una persona debe leer la información y volver a escribir los datos en un formato estructurado que pueda usarse con sistemas de procesamiento de datos. Además de los datos no estructurados, en general, las reglas para evaluar acciones específicas dependen de muchos factores que pueden no estar alineados con reglas que sean fácilmente definibles. Con grandes volúmenes, este proceso no es eficiente.
Aquí es donde la RPA tradicional no está a la altura de la automatización inteligente de nivel empresarial.
Automatización inteligente: hacer más inteligente a la RPA
Con base en las fortalezas de la RPA, la automatización inteligente reúne tecnologías complementarias para mejorar las capacidades que la RPA tradicional no incluye. En sentido amplio, estas tecnologías se dividen en las siguientes categorías:
Conocimiento y perspectiva: la capacidad para escanear conjuntos de datos y bases de conocimiento con el fin de extraer los datos y compilarlos en formatos personalizados.
Percepción visual: la capacidad para leer, comprender y contextualizar digitalmente la información visual.
Aprendizaje: la capacidad para adaptar y desarrollar los patrones de procesamiento y el significado contextual de los conjuntos de datos.
Resolución de problemas: la capacidad para resolver problemas lógicos, de negocios y sistemas sin intervención humana.
Colaboración: la capacidad para establecer una comunicación y colaboración sin interrupciones entre las personas, los procesos y la tecnología.
Planificación y secuenciación: la capacidad para descubrir y aprovechar las oportunidades con el fin de optimizar los flujos y las cargas de trabajo que optimizan los resultados del negocio.
Las tecnologías como la IA y el ML pueden aplicarse en casi todas las categorías donde se aplicarían las tecnologías complementarias como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento inteligente de documentos (IDP) a la categoría de percepción visual. Aquí es donde se pueden leer los documentos no estructurados como las facturas o pedidos de compra, y de los cuales se pueden extraer datos para que use la RPA.
La automatización inteligente puede conectar componentes de una o más categorías para crear soluciones complejas e interesantes a problemas reales de la empresa. Esta capacidad no solo presenta nuevas maneras de interactuar con los clientes, proveedores y empleados, sino que también puede generar nuevos productos y servicios para la organización. Mientras que la automatización inteligente puede integrarse con estas tecnologías complementarias para lograr resultados increíbles, la tecnología no es capaz de considerar la necesidad de gestionar la plataforma a nivel de la empresa. Veamos qué se necesita para actualizarse de la automatización inteligente a la verdadera automatización inteligente a nivel de la empresa.
Automatización inteligente para empresas: La RPA inteligente con relación a la gobernanza
Mientras que agregar soluciones técnicas para interpretar datos no estructurados hace posible automatizar datos a través de los métodos de la RPA tradicional, enseguida se pone de manifiesto que la tecnología por sí sola no es suficiente Apilar una tecnología sobre otra puede crear un castillo de naipes en lugar de una estructura que pueda soportar un huracán.
Para tener nivel empresarial, todo el conjunto de tecnologías debe adherirse a una fuerte estructura de gobernanza a fin de garantizar que toda automatización que se cree en ese conjunto pueda soportar los duros extremos del uso corporativo, entre los que se incluyen:
Seguridad
Administración de los datos
Integración
Control de acceso
Flexibilidad bajo estrés
Capacidad de ampliación
Soporte
Administración de políticas
Si una de las tecnologías usadas para crear la solución de automatización inteligente no se ajusta a los requisitos de TI de nivel empresarial, toda la solución está en riesgo. Cada componente, como un ladrillo que forma parte de una pared, debe mantenerse firme ante las presiones de la empresa.
Es probable que crear una solución de automatización inteligente de nivel empresarial requiera de un esfuerzo adicional, pero producirá una solución en la que pueda confiar toda la organización.
About the Author
Alexis Veenendaal
Alexis Veenendaal is an Associate Content Writer and Editor at SS&C Blue Prism. She’ll tell you all the cool tips and tricks for implementing intelligent automation into your workplace. She has lived and worked internationally as a professional writer and designer for nearly a decade after graduating from the University of Lethbridge for English Literature. Her personal pursuits include authoring books and digital cartography.
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