Con palabras de moda como inteligencia artificial (IA) y automatización de procesos robóticos (RPA), a menudo es difícil comprender su significado real y en qué se diferencian entre sí. En esta publicación, las definiciones pretenden despejar el aire en torno a estas tecnologías y sus capacidades.
Según Marvin Minsky, “La inteligencia artificial es la ciencia que hace que las máquinas hagan cosas que requerirían inteligencia si las hicieran los hombres”.
La IA es la capacidad de los sistemas informáticos para aprender, razonar, pensar y realizar tareas que requieren una toma de decisiones compleja. Se trata de la capacidad de los sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren intervención humana e inteligencia. La IA permite que los sistemas realicen tareas complejas que requieren el juicio humano para analizar, evolucionar con el tiempo y buscar mejores formas de ejecución en función de la experiencia.
La mayoría de las tecnologías de IA trabajan para extraer el significado de las imágenes, el texto o el habla, detectar patrones y anomalías y hacer recomendaciones, predicciones o decisiones. En general, tienen dos funciones:
- Captura de información a través del reconocimiento visual (p. ej., reconocimiento de una cara o foto), reconocimiento de sonido (p. ej., transcripción de palabras habladas), búsqueda (p. ej., extracción de datos de documentos no estructurados) y análisis de datos (p. ej., identificación de grupos de comportamientos en datos de clientes).
- Convertir la información recopilada en conocimientos útiles a través del procesamiento del lenguaje natural (p. ej., extraer datos significativos de un correo electrónico), el razonamiento (p. ej., debo actuar en función de la información proporcionada) o la predicción (p. ej., predecir el comportamiento de compra en función de compras anteriores).
La IA puede entrenarse a sí misma o ser entrenada para automatizar tareas más complejas y subjetivas a través del reconocimiento de patrones. Puede procesar lenguaje natural y datos no estructurados, responder a un cambio en el entorno, adaptarse y aprender la nueva forma.
AI se utiliza como término principal cuando se trata de RPA. Cuando las personas escuchan por primera vez sobre la «Automatización robótica de procesos», tienden a imaginar robots físicos deambulando por las oficinas realizando tareas humanas. Pero en realidad, es simplemente un paquete de software creado para cumplir con los tipos de tareas administrativas que de otro modo necesitan un manejo humano provisional.
En otras palabras, la Automatización Robótica de Procesamiento es el uso de ‘robots’ de software (también conocidos como bots) que imitan las acciones humanas para realizar un proceso comercial bien definido, previamente realizado por personas, como la transferencia de datos de múltiples fuentes, como correo electrónico y hojas de cálculo, a sistemas de registros como sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y gestión de relaciones con los clientes (CRM).
Debido a que RPA puede ubicarse sobre una infraestructura de TI, una empresa puede implementar la tecnología sin alterar la infraestructura y los sistemas existentes. RPA puede aportar valor instantáneo a los procesos comerciales centrales, incluida la nómina de empleados, los cambios de estado de los empleados, el reclutamiento y la incorporación de nuevos empleados, las cuentas por cobrar y por pagar, el procesamiento de facturas, la gestión de inventario, la creación de informes, las instalaciones de software, la migración de datos y la incorporación de proveedores, etc. por nombrar algunas aplicaciones.
La automatización robótica de procesos tiene abundantes aplicaciones en los sectores de servicios financieros, salud y productos farmacéuticos, subcontratación, comercio minorista, telecomunicaciones, energía y servicios públicos, bienes raíces y muchos más. En combinación con la inteligencia artificial (IA), puede ayudar a manejar datos no estructurados en apoyo del fraude/antilavado de dinero (AML).
Las mejores soluciones de RPA
RPA es más adecuado para realizar tareas repetitivas en la naturaleza y se ejecuta siguiendo un conjunto fijo de reglas. Algunas de las mejores soluciones abordadas por RPA son las siguientes:
- Procesamiento basado en reglas con entradas digitales estructuradas, como la activación de tarjetas de crédito o la verificación de fraudes
- Procesamiento transaccional repetitivo, como cambios de SIM o procesamiento de facturas
- Procesamiento complejo/de misión crítica: reembolsos de pensiones y conciliación financiera
- Altos volúmenes de transacciones, como facturación o procesamiento de pedidos de nuevos teléfonos
- Procesar problemas de adherencia/calidad, como renovaciones de pólizas o migraciones de pólizas
- Fluctuación en la demanda o retrasos, como con lanzamientos de nuevos productos
- Procesos de “silla giratoria” como la incorporación de recursos humanos o el lanzamiento de un nuevo producto en línea donde no hay integración
- Servicio al cliente: RPA puede ofrecer un mejor servicio al cliente al automatizar las tareas del centro de contacto, incluida la carga de documentos escaneados, la verificación de firmas electrónicas y la verificación de información para aprobaciones o rechazos automáticos.
- Gestión de la cadena de suministro: la RPA se puede utilizar para la adquisición, la automatización del procesamiento de pedidos y los pagos, el control de los niveles de inventario y el seguimiento de los envíos.
Beneficios de RPA
- RPA elimina el error humano, mejora el cumplimiento, la audibilidad y la visibilidad, refuerza un registro de auditoría y ofrece un mejor control sobre los procesos de extremo a extremo.
- Los robots pueden ampliarse y reducirse rápida y fácilmente para manejar las fluctuaciones de la demanda y las variaciones estacionales.
- RPA aumenta significativamente la productividad con el potencial de operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que requiere menos FTE para completar tareas repetitivas.
- RPA produce alrededor de un 40 por ciento de reducción en los costos operativos.
- El costo promedio de implementar y ejecutar un robot es mucho menor que los costos FTE equivalentes y disminuye con las implementaciones a gran escala.
- Erradicar las tareas monótonas aumenta la satisfacción tanto del personal como de los clientes. Esto puede liberar el tiempo y el esfuerzo invertidos en la administración de datos y permitirles concentrarse en un trabajo de alto valor.
Cuando los líderes empresariales y tecnológicos buscan tecnologías RPA, deben considerar varias cosas, entre ellas:
- Escalabilidad: Las empresas deben buscar plataformas RPA que puedan administrarse de forma centralizada y escalar masivamente. No deben seleccionar software RPA que requiera que implementen robots de software en escritorios o entornos virtualizados.
- Velocidad: Las empresas deben diseñar y probar nuevos procesos robóticos en unas pocas horas o menos y optimizar los bots para que funcionen rápidamente.
- Fiabilidad: Las empresas deben buscar herramientas con monitoreo y análisis integrados que les permitan monitorear el estado de sus sistemas y miles de tareas automatizadas.
- Datos estandarizados/estructurados: Las herramientas de RPA deben proporcionar datos digitalizados estructurados y estandarizados.
- Sencillez: Las organizaciones deben buscar productos simples que cualquier empleado de la empresa pueda crear y usar para manejar diversas tareas, incluida la recopilación de datos y la conversión del contenido en información que permita a los líderes tomar mejores decisiones.
- Inteligencia: Las mejores herramientas de RPA admiten actividades simples basadas en tareas, leen y escriben en cualquier fuente de datos aprovechando el aprendizaje avanzado para mejorar aún más la automatización.
- Clase empresarial: Las empresas deben buscar herramientas construidas desde cero para escalabilidad, confiabilidad y capacidad de administración de nivel empresarial.