En qué se diferencia la RPA de la IA conversacional y los beneficios de ambas

Por sus diferencias, ambas tecnologías pueden ser beneficiosas para las empresas.

Si bien RPA está más orientado a la automatización de back-end, la IA conversacional se presta a automatizar interacciones más personalizadas y de cara a humanos. En algunos casos de uso, las dos tecnologías se cruzan. Pero, ¿dónde se encuentra la automatización de procesos de back-end con la automatización basada en conversaciones?

Encuentra la diferencia

RPA implica la gestión de procesos rígidos y predecibles, donde no hay ambigüedad sobre la solicitud, lo que contrasta con la IA conversacional, donde la intención del usuario dicta qué tareas se llevan a cabo en respuesta a una solicitud. Los chatbots o asistentes digitales utilizan interfaces de mensajería o control por voz para tener una interacción conversacional. La fluidez de la conversación requiere que la automatización del procesamiento del lenguaje natural (NLP) sea muy flexible, de modo que la intención se interprete correctamente y se lleven a cabo las tareas adecuadas para resolver la solicitud.

Apoyar los recorridos de los clientes

Donde sea que un proceso involucre una conversación humana, como interacciones con clientes o RRHH, la IA conversacional entra en juego.

Considere el escenario de comprar una nueva póliza de seguro. Por lo general, los agentes de seguros van y vienen con un cliente para recopilar múltiples documentos de prueba que deben validarse y adjuntarse al registro del cliente para que se pueda finalizar la póliza. Tratar con un gran número de nuevos clientes y administrar su incorporación requiere mucho tiempo y es costoso para las compañías de seguros.

Usar un chatbot o un asistente digital para preguntar "Cargue una imagen de su licencia de conducir aquí" o "¿Puede cargar una copia de su estado de cuenta bancario reciente?" elimina la responsabilidad del agente humano de seguir persiguiendo estos documentos y también ofrece una experiencia de cliente más fluida y conveniente a medida que avanzan en el viaje de incorporación. Esta es la esencia de la IA conversacional; mejora la participación del cliente digital y los resultados del servicio, al tiempo que reduce el costo de administrar los pasos de rutina en el viaje del usuario.

En el back-end, RPA puede entrar en juego en el escenario de incorporación, automatizando los controles de cumplimiento repetitivos en los documentos recopilados y actualizando los sistemas de registro con la información del cliente. Los dos juntos pueden ser muy poderosos para hacer que los recorridos completos del cliente sean fluidos, más rápidos y más eficientes.

Tecnologías complementarias

La IA conversacional ahora permite a las empresas automatizar interacciones clave con clientes y/o empleados, lo que permite una ola completamente nueva de potencial de automatización que, combinada con RPA, puede reducir significativamente la necesidad de intervenciones humanas en los procesos comerciales de extremo a extremo.
RPA y la IA conversacional pueden trabajar de la mano. Por ejemplo, cuando un cliente solicita una hipoteca, debe seguir muchos pasos, lo que genera fricciones e ineficiencia que pueden provocar que el banco pierda al cliente.

Un bot hipotecario que puede interactuar con el cliente justo al comienzo de la solicitud, solicitar su prueba de identificación, ganancias y facturas de servicios públicos recientes y luego pasar esto a los procesos administrativos para su validación, elimina gran parte de esta fricción. RPA se puede utilizar para los procesos de validación, mientras que el asistente digital gestiona las preguntas del cliente, comprende las intenciones, recopila los documentos relevantes y mantiene informado al cliente sobre cualquier problema. La valoración de la propiedad se puede proporcionar automáticamente a través de RPA utilizando datos del mercado inmobiliario, de modo que el cliente pueda ser actualizado de forma proactiva sobre el estado de su solicitud de hipoteca a través del asistente digital.

¿Quién está a cargo?

Las iniciativas de RPA generalmente están dirigidas por TI, con aportes de departamentos comerciales como finanzas, producción o distribución, y tienen el objetivo principal de reducir costos y aumentar la eficiencia al reducir los procesos manuales y minimizar la participación humana.

La IA conversacional está diseñada para mejorar y automatizar el compromiso y reducir los costos, al mismo tiempo que permite que los bots se entreguen a los humanos cuando sea necesario. Como tal, normalmente está dirigido por departamentos comerciales como servicio al cliente, recursos humanos y ventas, con aportes limitados de TI.

¿IA sin científicos de datos?

Muchas organizaciones creen que la inteligencia artificial es compleja y costosa, y requiere grandes presupuestos y equipos de científicos de datos para construir modelos de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, la creación de bots de IA conversacionales no requiere necesariamente este nivel de inversión. Los motores de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) como Google DialogFlow, Amazon Lex y Microsoft LUIS están ampliamente disponibles y facilitan la tarea de poblar un bot con intenciones y declaraciones que están en el centro del diseño de una experiencia conversacional que se puede usar para automatizar interacciones.

Código bajo

Además, han surgido plataformas de IA conversacionales que ofrecen un enfoque de código bajo para crear chatbots, crear flujos de trabajo e integrarse de forma segura a los sistemas comerciales comunes para que los empresarios puedan diseñar e implementar sus propios asistentes digitales sin necesidad de codificación o habilidades de IA. Las herramientas y los modelos de bot listos para usar ayudan a las empresas a llevar los chatbots al mercado más rápido, con menos dependencia de los recursos de TI o los científicos de datos, y con la facilidad de hacer clic, arrastrar y soltar.

Conclusión

Las empresas están trabajando para transformar digitalmente los procesos comerciales centrales para permitir una mayor automatización de los procesos de back-end y fomentar experiencias de cliente más fluidas y autoservicio en el front-end. Estamos viendo a bancos, aseguradoras, minoristas, proveedores de energía y empresas de telecomunicaciones trabajando para desarrollar sus propios asistentes digitales con un número creciente de habilidades, sin dejar de brindar una experiencia de marca uniforme.

Desarrollar bots no tiene por qué ser complejo. Es más importante identificar cuidadosamente los casos de uso correctos en los que estas tecnologías generarán un ROI claro con la menor cantidad de esfuerzo.

Ya sea que una empresa esté aplicando RPA o IA conversacional, o ambos, es importante comprender primero el problema comercial que debe resolverse y luego identificar dónde los bots marcarán una diferencia inmediata. Luego considere la inversión requerida, las barreras para una implementación exitosa y los resultados comerciales esperados. Es mejor comenzar poco a poco con un caso de uso muy específico y KPI alcanzables, en lugar de tratar de hacer demasiado a la vez.

La IA conversacional y la RPA son tecnologías de automatización muy poderosas. Cuando está bien diseñado, un chatbot puede automatizar hasta el 80 % de las consultas de rutina que llegan a un centro de atención al cliente o al servicio de asistencia de TI, lo que ahorra tiempo y dinero a una organización y le permite escalar sus operaciones. Sin embargo, los agentes humanos manejan mejor los casos atípicos o especializados. El Principio de Pareto también se aplica a RPA. La automatización en su mejor momento se encarga de la mayoría de las tareas rutinarias y repetitivas, dejando el trabajo más exclusivo, valioso y gratificante para los humanos.