RPA frente a IA

En esta era de transformación digital, las empresas que quieran crecer y seguir siendo competitivas deben automatizar sus procesos comerciales. La automatización ayuda a que los miembros de su equipo puedan centrarse en lo que mejor se les da: trabajo cognitivo complejo y dinámico. ¿Pero necesita automatización robótica de procesos (RPA) o inteligencia artificial (IA)? Las diferencias entre RPA e IA aún causan confusión a algunos.

Antes de poder diseñar una estrategia de automatización integral, debe asegurarse de entender las fortalezas y debilidades de la RPA y la IA como tecnologías de automatización (y ser capaz de explicárselas a otros). Analicemos más detenidamente la RPA y la IA.

La RPA imita la forma en que los humanos interactúan con un ordenador cuando realizan tareas sencillas, de gran volumen y repetitivas. Con la RPA, un robot de software puede trabajar en una amplia gama de procesos básicos, como hacer clic en una interfaz de usuario, navegar en Internet y recopilar datos, iniciar sesión en un ordenador e incluso ingresar datos a través de un teclado. Esto significa que la RPA puede hacerse cargo de lo que muchos humanos llamarían tareas tediosas y, al mismo tiempo, impulsar la eficiencia operativa de la organización en general.

La RPA imita la forma en que los humanos interactúan con un ordenador cuando realizan tareas sencillas, de gran volumen y repetitivas.

Supongamos que su empresa recibe miles de pedidos al mes y que un ser humano debe introducir manualmente cada uno de ellos en su sistema ERP. Programar un bot de RPA para que realice la acción de introducción de datos tendrá beneficios impactantes.

• El bot de RPA puede ejecutar estas acciones mucho más rápido que los empleados humanos.

• La RPA es menos propensa a errores, ya que se basa en la programación.

• La persona que solía realizar esta tarea ahora puede centrarse en un trabajo menos tedioso.

Entonces, ¿cuál es el inconveniente de la RPA? Programar un robot para que imite el comportamiento humano no siempre es la forma más eficiente de automatizar un proceso. Por ejemplo, pongamos que ese mismo ERP era más moderno y tenía una interfaz de programación de aplicaciones (API) que permitía enviar los datos de pedidos digitalmente a través de una integración. Esto sería mucho más eficiente que la RPA, es decir, que ofrecería un mayor rendimiento, sin correr el riesgo de fallar si la interfaz de usuario del ERP cambiara como resultado de una actualización. No se puede decir lo mismo de la RPA.

Saber en qué casos la RPA no es necesaria o ideal refuerza su valor cuando es necesaria. Es cuando no existe una API, como sucede con muchos sistemas heredados, mainframes y sitios web, que la RPA se convierte en una tecnología necesaria para automatizar ese workflow. Su mejor opción para lograr un gran retorno de la inversión con la RPA es elegir tareas cotidianas de gran volumen con pasos repetitivos que no se puedan automatizar mediante una integración directa entre ordenadores.

Entonces, ¿qué es la IA? ¿En qué se diferencia de la RPA? Una forma útil de pensar en la IA es como una automatización cognitiva, o del pensamiento humano. Si la RPA imita lo que hace una persona, la IA imita cómo piensa una persona. La IA se puede utilizar para tomar decisiones cognitivas, como clasificar correos electrónicos entrantes para remitirlos a diferentes grupos de atención al cliente, predecir fraudes en reclamaciones de seguros o incluso sugerir cláusulas para la adjudicación de contratos.

Si la RPA imita lo que hace una persona, la IA imita cómo piensa una persona.

En algunos casos, una herramienta de IA puede contar con ojos gracias a la tecnología de visión artificial, lo que le ayuda a entender las cosas visualmente como lo haría un humano. Esto es útil cuando tenemos entre manos datos no estructurados o información que no se haya almacenado en una base de datos o que no sea procesable por aplicaciones informáticas. Una cosa que hemos dado por sentado en el ejemplo de la introducción de pedidos mediante RPA es el hecho de que los datos de pedidos ya estaban estructurados de una manera que era fácil de leer para una base de datos y estaban listos para ser usados por un robot o una integración API. Muy a menudo, los datos de los pedidos llegan en un formato no estructurado, como un PDF o incluso un documento escrito a mano. Estos aún no están listos para ser utilizados por un robot o una integración, y deben pasar por procesos de preparación de datos.

El machine learning (ML) se refiere a cómo un sistema digital «aprende» de datos reales que examina utilizando patrones o reglas. El ML se utiliza para resolver problemas y analizar conjuntos de datos, complementando el trabajo de las herramientas de IA.

¿Cómo podría ayudar el ML en el ejemplo de introducción de pedidos que acabamos de ver? Los modelos de machine learning podrían ayudar a entrenar a la IA para que entienda la estructura y los pares clave-valor de los datos en un formulario de pedido, y después extraer esos datos del documento para convertirlos a un formato estructurado que el robot o la integración puedan usar para su introducción en el ERP. También puede configurar una lógica para enviar el documento directamente si se confía en la capacidad de la IA para extraer los datos sin necesidad de intervención humana.

Uno de los retos de la IA suele ser la ardua tarea que supone el crear y mantener modelos de machine learning para ejecutar sus predicciones y extracciones de datos. Un modelo más especializado puede funcionar mejor, pero se podrá aplicar a menos casos de uso, mientras que un modelo más generalizado, si bien puede rendir de forma menos óptima, será aplicable a más casos de uso. Como ocurre con la mayoría de las automatizaciones, obtendrá un mejor retorno de la inversión del machine learning si lo utiliza en workflows de gran volumen.

Una diferencia que suele malentenderse entre la IA y la RPA es que, si bien muchas herramientas de IA utilizan tecnología como el machine learning y las redes neuronales para volverse más inteligentes con el tiempo a medida que adquieren datos y experiencia, este no es el caso de las herramientas de RPA. Las herramientas de RPA mantienen robots de software con un rendimiento constante para tareas invariables que no impliquen una toma de decisiones inteligente.