Qué son la IA y la RPA:las diferencias, la exageración y cuándo usarlos juntos

La automatización robótica de procesos (RPA) y la inteligencia artificial (IA) han recibido mucha atención en los últimos años por su capacidad para impulsar ganancias nunca antes vistas en productividad, eficiencia y satisfacción del cliente.

De hecho, se espera que el mercado global de RPA alcance los $25,56 mil millones para 2027, y se pronostica que el mercado de IA alcance la cifra monumental de $390,9 mil millones para 2025. Pero a pesar de las muchas conversaciones que estas nuevas tecnologías han provocado recientemente, todavía hay mucha confusión sobre qué los diferencia, en qué es excepcionalmente bueno cada uno y cómo son cada vez más capaces de trabajar en conjunto.

Las empresas modernas se componen tanto de procesos simples como de aquellos ricos en toma de decisiones complejas y, como tales, necesitan tecnologías complementarias para manejar la gama completa de sus flujos de trabajo. En un lado del espectro se encuentra RPA, que prospera en sistemas que tienen un flujo claro paso a paso. Por otro lado se encuentra la IA, que puede aumentar y mejorar la toma de decisiones humanas en procesos complejos.

Juntos, RPA e IA desempeñan un papel importante en el impulso de la eficiencia operativa y un papel importante para ayudar a transformar la forma en que funciona su empresa.

Primero, ¿qué es RPA?

RPA es una tecnología de automatización central que actúa como la columna vertebral de los robots de software que pueden interactuar con los sistemas digitales para liberar a los humanos del trabajo repetitivo, lento y sin valor agregado. Básicamente, RPA puede eliminar el trabajo que odia de su plato.

RPA funciona mejor cuando se usa para manejar procesos basados ​​en reglas donde los flujos de trabajo no cambian con el tiempo o requieren una alta tasa de intervención humana para el manejo de exenciones. Por sí mismo, RPA puede manejar hábilmente algunos de los procesos más comunes y lentos que respaldan su negocio, como:

• Iniciar sesión en aplicaciones

• Conexión a las API del sistema

• Copiar y pegar datos

• Extracción y procesamiento de contenido estructurado de documentos

• Abrir correos electrónicos y archivos adjuntos

• Extraer datos de la web

Como base de la hiperautomatización, la tendencia tecnológica estratégica número uno para 2020 según Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 informe:RPA allana el camino para tecnologías de herramientas futuras como inteligencia artificial, aprendizaje automático y minería de procesos.

Al implementar RPA desde el principio, las empresas construyen el andamiaje de automatización que necesitarán para respaldar el ecosistema completo de herramientas de automatización en el futuro.

¿Qué es la IA y en qué se diferencia de la RPA?

En pocas palabras, la IA es un hermano complementario de los robots RPA que amamos. RPA e IA trabajan en conjunto para expandir la automatización a todo tipo de áreas nuevas, lo que le permite automatizar tareas más complejas.

La IA puede manejar fácilmente procesos complejos que antes solo podían ser realizados por humanos. Esto se debe a que los robots de IA pueden tomar decisiones cognitivas utilizando grandes conjuntos de datos para predecir varios resultados posibles.

La IA puede ir más allá de la "ejecución" y el "pensamiento", por ejemplo:

• Comprensión de documentos

• Pantallas de visualización (incluidos los escritorios virtuales)

• Comprender conversaciones

• Descubriendo tareas y procesos para automatizar

• Lenguaje de procesamiento

• Manejo de datos semiestructurados o no estructurados

Durante años, la IA fue un concepto relegado a la tierra de la ciencia ficción, algo que se les prometió a las empresas y a los líderes de la industria como un sueño lejano para revolucionar, en una fecha posterior, el trabajo que hacían.

Pero ya no.

Para aclarar, no estoy hablando de robots físicos que utilizan IA. Y no me refiero a la inteligencia artificial general (AGI), del tipo que Elon Musk dice que se apoderará del mundo. En cambio, estoy hablando de IA práctica que crea modelos de aprendizaje automático para negocios más eficientes y mejora la experiencia humana, no la reemplaza. Este tipo de automatización es la aplicación más práctica de la IA en el lugar de trabajo.

Sin embargo, para tener éxito, las empresas deben adoptar RPA e IA como socios.

IA y RPA:se necesitan dos para bailar tango

Como en la vida y el tango, se necesitan dos. En el mundo de la estrategia de automatización, se necesita que tanto la IA como la RPA trabajen juntas para impulsar la eficiencia operativa de la empresa. Estas dos tecnologías asociadas trabajan juntas para reducir la grasa del proceso y facilitar la vida de las personas al optimizar sus propias mitades de las operaciones empresariales.

Veo esto en casi todas las industrias del mundo. Tomemos, por ejemplo, los procesos de diagnóstico diferencial en hospitales que tienen como objetivo diagnosticar el nuevo coronavirus de 2019 (COVID-19).

Usando RPA, los hospitales pueden construir robots de software que observen un conjunto de síntomas de COVID-19, como fiebre alta y dolores corporales, y alertar a los profesionales médicos sobre nuevos casos. Pero RPA se limita a las preguntas iniciales de estilo "sí o no" y no puede evaluar adecuadamente criterios más complejos (de los cuales hay muchos en entornos de atención médica).

Pero RPA puede consolidar estos datos de referencia del paciente para un análisis de proceso predictivo más avanzado mediante IA.

Los hospitales pueden completar una evaluación inicial de pacientes con RPA y luego usar IA para interpretar las radiografías. UiPath AI Computer Vision se puede usar para detectar indicadores de neumonía relacionada con COVID-19 en pacientes y hacer recomendaciones de tratamiento.

Más allá del COVID-19, la IA se puede usar para determinar resultados clínicos, como identificar con precisión embarazos con bajo peso al nacer y reducir el tiempo de tratamiento.

Fuera del ámbito de la atención médica, la automatización habilitada por IA puede ayudar a una miríada de otras industrias a impulsar ganancias de eficiencia operativa, satisfacción de empleados y clientes, y cumplimiento mejorado. Uno de esos ejemplos que hemos visto últimamente ha sido la aplicación de IA en la industria de seguros para ayudar a predecir el fraude de reclamos utilizando el aprendizaje automático y UiPath AI Fabric.

Con estas herramientas, la empresa pudo integrar datos en fuentes de datos aisladas para predecir si partes de un reclamo eran fraudulentas y marcar y priorizar su procesamiento en consecuencia.

Al combinar RPA e IA en la práctica, las empresas aumentan sus capacidades y hacen que sus procesos sean más eficientes.

Cuándo implementar RPA y cuándo enviar AI

Hay una buena regla general para ayudarlo a determinar si un proceso debe ser manejado por RPA o AI:comience su viaje de automatización abordando primero aquellos procesos de los que puede construir un mapa mental fácilmente y luego agregue AI a los flujos de trabajo considerados demasiado complejos para RPA solo. Esto no solo le brinda a usted y a su Centro de excelencia robótico (CoE) ganancias rápidas al principio de su transformación, sino que también crea una base de automatización que luego puede escalar con IA.

RPA limpia sus procesos subyacentes para proporcionar un marco fácilmente integrado sobre sus sistemas digitales existentes. Sin esta base subyacente, la barrera de entrada para integrar la IA es mucho mayor. Sin esa base, la IA tendría que incorporarse manualmente a sus procesos principales.

Hay una excepción a este enfoque que vale la pena señalar:si ya ha invertido mucho en la automatización de procesos comerciales en el pasado, lo que significa que ya ha hecho el trabajo para garantizar la higiene de los procesos, puede buscar oportunidades para AI y RPA en conjunto. .

Independientemente, una vez que haya seleccionado y automatizado su primera capa de procesos simples, es hora de analizar aquellos flujos de trabajo considerados "demasiado complejos" solo para RPA. Estos serán sus candidatos para la IA y deben incluir:

• Flujos de trabajo en los que el resultado no se puede predecir al 100 % del tiempo (como los procesos que respaldan la valoración de la propiedad, los impagos de préstamos y las previsiones de inventario)

• Procesos altamente variables que no dependen de un conjunto claro de reglas (como comparación de currículums, decisiones de compra y traducción de idiomas)

• Procesos que se basan en datos no estructurados de documentos, artículos, imágenes, videos y correos electrónicos (como extracción de facturas, enrutamiento de correo electrónico y voz a texto)

Lectura recomendada: La inteligencia artificial ahora es más fácil:modelos básicos de UiPath para automatizar procesos más complejos

En el mundo real, estos procesos respaldados por IA pueden verse como:

• Predicción de reingreso en salud

• Optimización de precios en retail

• Detección de fraude en servicios financieros

• Orientación sobre acuerdos en servicios de proceso

Y esos son solo algunos ejemplos.

Además, a medida que automatice más y más sus operaciones, notará cuellos de botella en los que se necesita un juicio de alto nivel para moverse a través de un flujo de trabajo. Estas son más oportunidades para la IA. Además, no necesita conocimientos de ciencia de datos para comenzar con la IA.

He aquí un resumen que he compartido con los clientes:hemos sembrado muchas semillas y todo el bosque que va a crecer encima es este bosque de aplicaciones empresariales de mejora automática.

Estas tecnologías son revolucionarias y estamos entusiasmados de estar en una posición única para respaldar un nuevo futuro de los negocios en el que las empresas pueden lograr negocios óptimos habilitados para la automatización que impulsan el retorno de la inversión (ROI) como nunca antes.

La importancia de una plataforma empresarial con IA y RPA

Por mucho que amemos RPA, hay un techo en lo eficiente que puede ser cuando se limita a la automatización de procesos compatible con diagramas de flujo.

Por otro lado, si solo integra IA, carece de la infraestructura y el soporte del ciclo de vida para escalar y enfrentar una integración y escalamiento lentos.

Es por eso que elegir un proveedor que ofrezca ambos, como UiPath, lo ayuda a superar las brechas entre departamentos, procesos y verticales y aprovechar el andamiaje de RPA al implementar capacidades de IA.

Hacemos que la integración de IA y RPA sea sencilla al manejar la integración por usted y desarrollar las capacidades de RPA que ya son nativas de nuestra plataforma.

Mientras que otras empresas trabajan solo con la capa de datos subyacente y no admiten el dúplex completo de comunicación entre las aplicaciones front-end, la plataforma UiPath le permite incorporar modelos de aprendizaje automático sin problemas utilizando la base subyacente de RPA.

Haga clic en la imagen de arriba para ver una versión más grande del gráfico.

Esto le permite implementar fácilmente y realizar completamente el ROI de AI y RPA sin contratar una práctica de ciencia de datos completa para respaldarlo. Y, si ya tiene algunas capacidades internas de ciencia de datos, podemos hacer que esos equipos sean más eficientes.

Para obtener más información sobre cómo la IA y la RPA se combinan para transformar las empresas modernas, disfrute de nuestro seminario web a pedido Automatizaciones mejoradas con IA:combinación de capacidades de transformación.