Superando los límites de RPA con IA

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La inteligencia artificial (IA) puede proporcionar respuestas a los límites de las tecnologías de automatización de procesos robóticos (RPA, por sus siglas en inglés) y ayudar a alcanzar niveles más altos de automatización.

Los robots están aquí para quedarse, y ahora están firmemente arraigados en las organizaciones. Sin embargo, una vez que una organización ha aprovechado los bots de RPA para reducir la carga de trabajo manual y repetitiva de múltiples funciones y procesos, los límites generalmente aparecen cuando intentan implementar RPA más ampliamente en toda la organización.

IA al servicio de la automatización de procesos.

La primera restricción de RPA se refiere al formato de datos para alimentar un robot. Los robots no pueden manejar de manera directa entradas heterogéneas o formatos no estructurados (documentos escaneados, etc.). Esto generalmente conduce a la exclusión de ciertos procesos del campo de automatización, y los usuarios deben encargarse de reprocesar manualmente los datos de entrada para alimentar al robot con datos estructurados. Esta no es una configuración ideal, ya que mantiene tareas de bajo valor para los empleados humanos.

El otro límite común son las tareas “cognitivas” que existen en muchos procesos y que no se pueden automatizar con la tecnología RPA. Estas son tareas donde las reglas no se pueden modelar y donde se requiere experiencia del personal operativo. Los ejemplos incluyen la interpretación de una solicitud expresada en un correo, el juicio sobre su prioridad y la toma de decisiones sobre la continuación para dar a un caso particular.

IA y RPA: las posibilidades de la automatización cognitiva.

Para romper el muro de la complejidad y automatizar las tareas cognitivas, es necesario movilizar las tecnologías de inteligencia artificial. Las soluciones disponibles en el mercado proporcionan servicios de IA listos para usar, como el reconocimiento óptico de caracteres (para transformar un documento impreso escaneado en un documento de texto), la transformación de voz en texto (“speech to text”) y análisis de sentimientos, etc.

Estas soluciones pueden ser útiles para muchos procesos, pero no siempre son suficientes y, en ocasiones, deben combinarse con soluciones más avanzadas. Por ejemplo, cuando los documentos de entrada de un proceso son de varias naturalezas y formatos, tiene sentido aplicar soluciones de aprendizaje automático. Estas soluciones pueden aprender automáticamente de los ejemplos proporcionados por los usuarios, mejorando drásticamente el tiempo de comercialización de la automatización en comparación con el enfoque de desarrollo clásico en el que todas las reglas deben codificarse.

Por lo tanto, la IA ofrece nuevas posibilidades de automatización al ampliar los límites de RPA, delegando aún más tareas a la máquina y generando mayores ganancias. El panorama de soluciones de RPA está evolucionando rápidamente para integrarse mejor con las soluciones de inteligencia artificial de terceros o para integrar directamente estas nuevas capacidades. Las organizaciones deben aprovechar esta nueva oportunidad para ampliar su ambición y programa de automatización aprovechando el potencial de la IA.

Para obtener más información sobre cómo las soluciones RPA y IA de Capgemini pueden brindar un valor mejorado para su organización, comunícate con: connect.mx@capgemini.com

Fabrice Perrier se centra en el impacto de la automatización inteligente en la banca y los seguros. Él apoya a los clientes en el posicionamiento y despliegue de dichas transformaciones, aprovechando el potencial de la robótica y la inteligencia artificial, así como las palancas más tradicionales, y garantiza condiciones para resultados sostenibles al involucrar a las empresas y TI en modelos operativos nuevos e industrializados.

 

Gracias a Alexis Jarroir, Experto en Inteligencia Artificial, Capgemini Invent, por su aporte a este artículo.

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