Cómo los robots de software se vuelven inteligentes

La automatización robótica de procesos (RPA) es una de las tecnologías más populares para automatizar los procesos comerciales. Esta tecnología permite una automatización rápida y, sobre todo, eficiente de procesos estandarizados. 

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Sin embargo, la gama de aplicaciones está limitada por la necesidad de datos estructurados y toma de decisiones programable. Sin embargo, esta deficiencia se puede superar mediante el uso de inteligencia artificial. A continuación, te mostraremos cómo la inteligencia artificial puede ayudar a los bots de RPA a volverse más inteligentes.

RPA: una tecnología futura para procesos estandarizados

La inteligencia artificial es uno de los temas futuros más importantes en los negocios. El uso de la tecnología permite recomendaciones de compra basadas en el usuario, diagnósticos individuales y resultados de búsqueda personales. La tecnología se está utilizando en más y más áreas y se está convirtiendo en la piedra angular del cambio digital.

Según un estudio realizado recientemente, el 37 por ciento de las empresas encuestadas están trabajando para obtener información a partir de los datos disponibles mediante el uso de IA. Después de todo, el 32 por ciento de las empresas está trabajando en la implementación del procesamiento del lenguaje natural, mientras que el 23 por ciento está trabajando en el uso del reconocimiento de imágenes. El aprendizaje supervisado también juega un papel importante para el 25 por ciento de las empresas. Uno de los problemas con la implementación es la falta de estrategias y métodos que adopten un enfoque holístico.

La IA y la automatización robótica

En la práctica, se ha demostrado que la introducción de herramientas, sistemas o dispositivos individuales no es suficiente. Si bien alrededor del 75 por ciento de las empresas tiene la digitalización anclada estratégicamente, solo el 39 por ciento controla el progreso dentro del marco de una estrategia interdepartamental. Además, no existe una distinción clara entre términos en muchas empresas. 

En consecuencia, diferentes tecnologías como la IA y la automatización robótica de procesos se mencionan al mismo tiempo y se utilizan en el mismo contexto. Estas tecnologías tienen características específicas que permiten una clara diferenciación. Los robots pueden ser inteligentes y aún no tener componentes pensantes.

La diferencia entre RPA e IA

Debido al uso indiferenciado de los términos RPA e IA y las tecnologías detrás de ellos, es necesaria una distinción entre las dos tecnologías. RPA es un enfoque eficiente e inteligente en el que los procesos repetitivos basados ​​en reglas se procesan automáticamente para aliviar a los empleados y utilizar los recursos humanos de manera más rentable. De esta manera, RPA no solo reduce costos, sino que también acelera la transformación digital. El capital ahorrado se puede utilizar para financiar nuevos proyectos de digitalización.

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La inteligencia artificial es una rama de la informática que tiene como objetivo crear máquinas inteligentes simulando e imitando el comportamiento humano de toma de decisiones a través de varios algoritmos. En general, hablamos de Inteligencia Artificial cuando una computadora resuelve problemas complejos de una manera sencilla que en realidad requieren inteligencia humana para resolverlos. 

Junto con la inteligencia artificial, la RPA puede respaldar la automatización holística y estratégica de procesos complejos y el procesamiento de datos no estructurados. Básicamente, la tecnología es particularmente adecuada para la minería de procesos, los procesos de estructuración de datos y como habilitador de la automatización de procesos cognitivos. Los robots de software se pueden dividir en tres tipos de automatización:

  • Automatización robótica de escritorio (RDA): es un bot en el escritorio del usuario que facilita el trabajo diario. A menudo, el usuario no puede continuar cuando se está ejecutando la RDA.
  • Automatización robótica de procesos (RPA): RPA es una solución escalable que se puede adaptar a las necesidades del usuario y también puede funcionar en segundo plano.
  • Automatización inteligente de procesos (IPA): permite el manejo de datos subestructurados. Para este propósito, IPA se basa en soluciones de automatización existentes y las expande con componentes de inteligencia artificial como el aprendizaje automático.

Automatización inteligente de procesos como siguiente paso

El potencial de los robots inteligentes es inmenso para la economía y ya se considera el próximo hito. RPA se amplía para incluir componentes cognitivos. Estos incluyen funciones de inteligencia artificial como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) o el aprendizaje automático. De esta manera, RPA puede, en el futuro, simular hasta cierto punto el comportamiento humano y también tomar decisiones más complejas.

Las posibilidades de RPA e IA

Varios proveedores ya confían en una combinación de RPA y aprendizaje automático. El software debe aprender del usuario humano identificando y evaluando sus patrones de comportamiento e interpretando las actividades humanas sobre la base de datos históricos y actuales. Además, un robot con tales habilidades también puede cuestionar decisiones y así ganar experiencia. Después de una extensa fase de aprendizaje, también puede trabajar de forma independiente.

Estos robots inteligentes todavía son comparativamente raros. Sin embargo, las posibilidades técnicas son tan prometedoras que estos robots se utilizarán cada vez más en el futuro. La conexión de RPA con AI a IPA abre oportunidades comerciales y de ventas completamente nuevas.

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Porque la principal ventaja de la automatización cognitiva a través de IPA es que es de autoaprendizaje y domina el manejo de datos estructurados y no estructurados. El uso de los componentes de la IA también permite realizar análisis de datos exhaustivos. Sin embargo, también debe tenerse en cuenta que la información sobre la enseñanza de un robot tan inteligente es muy extensa y la recopilación de la cantidad necesaria de datos es un tema legalmente sensible.

5 casos de uso de robots de software inteligentes

La combinación de RPA, inteligencia artificial o aprendizaje automático abre numerosas posibilidades para el procesamiento automatizado de un proceso. Los siguientes ejemplos ilustran los posibles usos de la tecnología.

1. Procesamiento de datos entrantes

Como regla general, las empresas reciben una gran cantidad de datos de clientes a través de una amplia variedad de canales de comunicación. A menudo, estos datos no están disponibles de forma estructurada, por lo que deben introducirse manualmente para poder seguir procesándolos. Los datos se pueden registrar automáticamente mediante el uso de varias funciones de IA. De esta forma, un sistema puede diferenciar entre diferentes temas y preparar la información necesaria.

Entonces puede tener lugar el procesamiento basado en RPA. El robot de software accede a la información necesaria y procesa la solicitud del cliente. Si es necesario, el robot también puede enviar el proceso al departamento correspondiente para su procesamiento manual.

2. Actualización de datos en sistemas

Los bancos y las compañías de seguros en particular se enfrentan a requisitos de cumplimiento dinámicos y en constante crecimiento. La gran cantidad de procesos altamente manuales en la administración también alberga un gran potencial de fuentes de error. Los robots de software son igualmente importantes como soporte para los empleados. 

La combinación de robots e inteligencia artificial contribuye de manera sostenible a reducir el riesgo al evitar errores y, por ejemplo, también permite la validación automática y adecuada de un cliente. De esta manera, los asistentes inteligentes pueden ayudar a minimizar el riesgo de fraude y aumentar la calidad de los datos y el procesamiento, lo que en última instancia conduce a una mayor satisfacción del cliente.

3. Experiencia de cliente uniforme

En el curso de la digitalización, la atención se centra cada vez más en el cliente. Si bien la adquisición de nuevos clientes se considera muy costosa, los costos de mantener a los clientes existentes son bastante manejables. Sin embargo, la mayoría de las empresas no tienen una vista de 360 ​​grados del cliente y, por lo tanto, no pueden brindarles un soporte integral. 

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El uso de RPA e IA es una parte fundamental de la orquestación de procesos, con la cual los procesos relacionados con el cliente se pueden administrar fácilmente desde el contacto inicial con el cliente hasta la conclusión del caso y que les brinda a los clientes la opción de todos los canales y formatos que prefieren usar. También garantiza que las empresas puedan pasar de los modelos de negocio basados ​​en papel a los digitales.

4. Supervisar la rentabilidad

Debido a la dura competencia, cada vez más empresas de servicios tienen que ofrecer productos más baratos. Sin embargo, la rentabilidad también juega un papel importante, por lo que es necesario un seguimiento continuo. Un robot de software puede llamar los sistemas existentes y analizar las cifras clave actuales y luego ponerlas a disposición en un tablero. La combinación con una IA también permite el análisis predictivo. 

La analítica predictiva utiliza muchas técnicas de las áreas de minería de datos, estadística, modelado y aprendizaje automático para analizar datos actuales y hacer predicciones sobre el futuro, por ejemplo, sobre la demanda de un producto o posibles fuentes de error en el producto o en el Proceso correspondiente.

5. Incorporación de nuevos clientes

Los autoservicios también están jugando un papel importante en el curso de la transformación digital. Con procesos sencillos en línea, los clientes pueden llevar a cabo importantes procesos de forma independiente. En particular, los documentos sobre los datos maestros del cliente son importantes para el mantenimiento de datos. Los clientes pueden enviar todos los documentos importantes como archivos adjuntos en línea a través de un portal de clientes. 

Entonces, por ejemplo, se puede leer la tarjeta de identificación de un cliente mediante el reconocimiento de imágenes y los datos se transfieren automáticamente a los datos maestros del cliente. Luego, este documento se puede archivar mediante RPA y se pueden realizar más cambios en el sistema. Se eliminan las posibles fuentes de error y aumenta la calidad del servicio al cliente.

Conclusiones

La combinación de RPA y las diversas funciones de IA, como el aprendizaje automático, tiene un potencial enorme. Estas tecnologías ofrecen un valor añadido, especialmente en el área de mantenimiento de datos y optimización de la experiencia del cliente. Además, AI y RPA apoyan a las empresas en la reducción de costos y, por lo tanto, crean un margen financiero para una mayor optimización de tu negocio principal. Sobre todo, la IA amplía las posibilidades de un robot de software y, por lo tanto, ayuda a superar los desafíos tecnológicos existentes.

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