RPA y su expansión a la IA:impulsar una nueva era de alineación empresarial y de TI

'Los casos de uso de la automatización inteligente también seguirán creciendo a medida que nuevas técnicas y soluciones de IA lleguen al mercado, radicalmente cambiando el futuro lugar de trabajo.'

La automatización de procesos robóticos (RPA) nos ha llevado un largo camino hacia el desbloqueo de los beneficios de productividad ligados a los procesos manuales en los últimos años y ha impulsado una mentalidad de que las cosas pueden cambiar sin necesidad de una reingeniería masiva de sistemas.

Cuando el cambio total no es una opción realista para las organizaciones, RPA puede actuar como un catalizador para ayudar a las empresas a progresar y agregar valor, lo que les permite crear planes estratégicos en torno a las inversiones que ya han realizado en sus sistemas heredados.

La expansión hacia la inteligencia artificial (IA) es el siguiente paso de esta forma de transformación granular y más rápida, con más y más actividades comerciales automatizadas total o parcialmente por medios cada vez más sofisticados. Esto se conoce comúnmente como RPA cognitivo o CRPA.

Entonces, ¿cuáles son algunos casos de uso en el mundo real que combinan RPA e IA en soluciones de automatización inteligente más amplias?

Descubrimiento de procesos

A medida que las nuevas tecnologías digitales llegan al mercado, los profesionales de negocios se enfrentan al desafío de comprender exactamente dónde pueden ser valiosas las soluciones para impulsar la eficiencia y desarrollar un caso de negocios para su implementación.

A menudo, sabrá intuitivamente dónde hay ineficiencias, pero esto debe estar respaldado por una visión de abajo hacia arriba más basada en evidencia de lo que está sucediendo en los sistemas y dispositivos de TI de una empresa para presentar un caso sólido para la inversión:esto es donde el descubrimiento de procesos es tan importante. La diferencia entre la percepción de dónde se encuentran las ineficiencias y lo que sucede dentro del panorama de los sistemas puede ser sorprendente.

Al aprovechar el análisis, el aprendizaje automático y la IA, puede crear una vista basada en evidencia de los procesos operativos de una organización, lo que a su vez proporciona una comprensión más profunda de dónde se pueden aplicar las tecnologías digitales, ya sea cambios en el sistema o la aplicación de RPA al proceso. excepciones por ejemplo. También le permite evaluar los beneficios de estas soluciones una vez implementadas.

Gestionar datos no estructurados

A pesar del auge de las soluciones digitales y robóticas, un desafío importante para las empresas sigue siendo la gestión de formularios, correspondencia, contratos y otros contenidos de texto libre. Este es particularmente el caso con material externo, como contratos con clientes o proveedores, lo que crea la necesidad de una gestión de casos altamente manual.

Actualmente, esta es una de las áreas clave en las que las empresas buscan extender la RPA al dominio de la IA. En este contexto, RPA es el agregador, que obtiene los datos sin procesar necesarios para alimentar los componentes de IA, ya sea que se base en visión por computadora, coincidencia de patrones, clasificadores o procesamiento de lenguaje natural. Una vez que los módulos de IA hayan completado sus funciones, RPA se puede usar para enviar las respuestas a los sistemas de destino.

RPA, cuando es compatible con varios módulos de IA, puede ofrecer capacidades específicas para llevar a cabo tareas de procesamiento subjetivo que tradicionalmente realizan personas.

La interfaz conversacional

Según un estudio realizado por Capgemini este año, los asistentes de voz se convertirán en un modo dominante de interacción del consumidor en los próximos tres años:el 24% ya dice que usaría chatbots y voicebots en lugar de un sitio web. La oleada de asistentes de voz como Google Assistant, Amazon Alexa y Siri de Apple está transformando drásticamente las relaciones con los clientes, y las empresas se ven obligadas a considerar cómo pueden aprovecharlas.

Para implementar estas soluciones dentro de una empresa, necesitamos un mecanismo que abra el acceso al patrimonio de aplicaciones de una organización. Por supuesto, un voicebot o chatbot es tan inteligente como la información que puede extraer y transmitir a su usuario. La forma en que esto se combina, en este ejemplo, es empleando los robots para obtener y enviar los datos a nuestra interfaz conversacional, es decir, el chatbot, y así responder a la pregunta planteada.

Esto se logra cuando el chatbot convierte la pregunta abstracta en una serie de consultas que el sistema RPA puede entender. Luego, el robot consulta el (los) sistema (s) de registro para recuperar elementos de datos relevantes, los empaqueta y devuelve el paquete al chatbot, lo que le permite reconstruirlos en una respuesta de lenguaje natural.

RPA es un componente crucial en la apertura de aplicaciones, particularmente aquellas con las que es difícil integrarse, y les permite participar en el nuevo mundo de las interfaces conversacionales.

Velocidad de conocimiento

Todas las empresas tienen algún tipo de canal de datos que alimenta sus cadenas de suministro y almacenes. Están diseñados para tratar de proporcionar el 100% de los datos necesarios de forma regular. Si bien suele ser adecuado para generar informes, no es un conjunto de datos lo suficientemente completo para el análisis y la generación de información.

Siempre se requiere una "última milla" de análisis complementario para capturar una idea específica. Esto aumenta el conjunto de datos con datos para respaldar el análisis de las causas fundamentales de los desafíos, como el cierre de fin de mes, por ejemplo.

RPA se puede utilizar para respaldar esa última milla de extracción, proporcionando la agregación y la preparación de datos para respaldar las necesidades dinámicas de informes, sin tener que esperar a que TI corporativa amplíe las canalizaciones de datos. Esto, a su vez, nos permite predecir y hacer cosas que históricamente han sido difíciles para los humanos.

Nos cuesta predecir porque no podemos manejar grandes volúmenes de datos. Nos cuesta narrar grandes volúmenes de datos que cubren multitud de líneas de divisiones o departamentos. La IA se puede emplear para modelar y predecir o usar técnicas de generación de lenguaje natural para crear un resumen narrativo gramaticalmente correcto de los hallazgos dentro de un bloque de datos sin procesar en lugar de usar ejércitos de personas.

En muchos de los casos de uso descritos anteriormente, permanecemos en las primeras fases de aprovechamiento de los beneficios de RPA y su expansión a la IA. Sin embargo, eso solo demuestra cuánto RPA seguirá evolucionando y expandiéndose dentro de las empresas en los próximos años.

Los casos de uso de la automatización inteligente también seguirán creciendo a medida que salgan al mercado nuevas técnicas y soluciones de IA, lo que cambiará radicalmente el lugar de trabajo del futuro. Para que las empresas utilicen completamente esta tecnología, primero deben comprender cómo estas soluciones pueden transformar sus procesos y aplicar un control estricto para asegurarse de que su toma de decisiones sea efectiva.

Si las empresas se esfuerzan por implementar estas soluciones conectadas pero granulares en sus organizaciones, les ayudará a impulsar una transformación de doble velocidad, y seguirá una nueva era de alineación empresarial y de TI.