IA y RPA Explicados: Diferencias, Beneficios y Estrategias de Integración

La automatización de procesos robóticos (RPA) y la inteligencia artificial (IA) han generado mucho revuelo en años recientes por su habilidad para impulsar ganancias nunca antes vistas de productividad, eficiencia y satisfacción del cliente.

De hecho, se espera que el mercado global de RPA alcance $25.56 mil millones para 2027, y el mercado de IA se pronostica alcanzar un monumental $390.9 mil millones para 2025. Pero a pesar de las muchas conversaciones que estas nuevas tecnologías han despertado recientemente, todavía hay mucha confusión sobre qué las diferencia, en qué es cada una únicamente buena, y cómo son cada vez más capaces de trabajar en tándem.

Las empresas modernas están compuestas tanto de procesos simples como de aquellos ricos en toma de decisiones compleja y, como tal, necesitan tecnologías complementarias para manejar el rango completo de sus flujos de trabajo. En un lado del espectro está el RPA, que prospera en sistemas que tienen un flujo claro, paso a paso. En el otro lado está la IA, que puede aumentar y mejorar la toma de decisiones humana en procesos complejos.

Juntos, el RPA y la IA juegan un papel importante en impulsar eficiencia operacional y un papel importante en ayudar a transformar cómo tu empresa hace trabajo.

Primero, ¿qué es el RPA?

El RPA es una tecnología de automatización central que actua como la columna vertebral de robots de software que pueden interactuar con sistemas digitales para aliviar a los humanos de trabajo repetitivo, que consume tiempo y no añade valor. Básicamente, el RPA puede quitarte de encima el trabajo que odias.

El 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 manejo de excepciones. Por sí solo, el RPA puede manejar adequadamente algunos de los procesos más comunes, y que consumen tiempo, que soportan tu negocio, tales como:

• Loguearse en aplicaciones
• Conectar a APIs de sistemas
• Copiar y pegar datos
• Extraer y procesar contenido estructurado de documentos
• Abrir correos y adjuntos
• Extraer datos de la web (scraping)

Como fundación de la hiperautomatización, la tendencia tecnológica estratégica número uno para 2020 según el reporte Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020, el RPA allana el camino para futuras herramientas tecnologías como IA, machine learning y process mining.

Al implementar RPA desde el principio, las empresas construyen el andamiaje de automatización que necesitarán para soportar el ecosistema completo de herramientas de automatización más adelante.

Qué es la IA y cómo difiere del RPA

Simplemente puesto, la IA es un hermano complementario a los robots RPA que hemos llegado a amar. El RPA y la IA trabajan en tándem para expandir la automatización a todo tipo de nuevas áreas permitiéndote automatizar más y tareas complejas.

La IA puede manejar fácilmente procesos complejos que anteriormente solo podían ser hechos por humanos solos. Esto es porque los robots de IA pueden tomar decisiones cognitivas usando grandes conjuntos de datos para predecir varios resultados posibles.

La IA puede ir más allá de la «ejecución» al «pensamiento», por ejemplo:

• Entender documentos
• Visualizar pantallas (incluyendo escritorios virtuales)
• Comprender conversaciones
• Descubrir tareas y procesos para automatizar
• Procesar lenguaje
• Manejar datos semi-estructurados o no estructurados

Por años, la IA fue un concepto relegado a la tierra de la ciencia ficción, algo que empresas y líderes de industria fueron prometidos como un sueño lejano para revolucionar, en alguna fecha posterior, el trabajo que hacían.

Pero no más.

Para clarificar, no estoy hablando de robots físicos que utilizan IA. Y no estoy hablando de inteligencia artificial general (AGI), el tipo que Elon Musk dice que va a tomar el mundo. En su lugar, hablo de IA práctica que construye modelos de machine learning para negocio más eficiente 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 abrazar tanto RPA como IA como socios.

IA y RPA: Se necesitan dos para el tango

Como en la vida y el tango, se necesitan dos. En el mundo de la estrategia de automatización, se necesitan tanto IA como RPA trabajando juntos para impulsar eficiencias operacionales empresariales. Estas dos tecnologías socias trabajan juntas para cortar la grasa del proceso y hacer la vida humana más fácil al streamline sus respectivas mitades de operaciones empresariales.

Veo esto en casi todas las industrias en la tierra. Tomemos, por ejemplo, procesos de diagnóstico diferencial en hospitales que buscan diagnosticar el coronavirus 2019 (COVID-19).

Usando RPA, los hospitales pueden construir robots de software que miran un conjunto de síntomas de COVID-19, como fiebre alta y dolores corporales, y alertan a profesionales médicos a nuevos casos. Pero el RPA está limitado al estilo inicial de preguntas «sí o no» de triaje y no puede evaluar adecuadamente criterios más complejos (de los cuales hay muchos en entornos de salud).

Pero el RPA puede consolidar estos datos base de pacientes para análisis de proceso más avanzado y predictivo por IA.

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

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

Fuera del ámbito de la salud, la automatización habilitada por IA puede ayudar a una miríada de otras industrias a impulsar ganancias de eficiencia operacional, 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 fraude de reclamaciones usando machine learning y UiPath AI Fabric.

Usando estas herramientas, la compañía fue capaz de integrar datos en fuentes de datos en silos para predecir si partes de una reclamación eran fraudulentas y marcarlas y priorizar su procesamiento en consecuencia.

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

Cuándo desplegar RPA y cuándo enviar IA

Hay una buena regla general para ayudarte a averiguar si un proceso debe ser manejado por RPA o IA: empieza tu viaje de automatización abordando primero esos procesos que puedes fácilmente construir un mapa mental y luego añade IA a flujos de trabajo considerados demasiado complejos para RPA solo. Esto no solo te da a ti y a tu Centro de Excelencia Robótico (CoE) quick wins temprano en tu transformación, sino que también construye una base de automatización que luego puedes escalar con IA.

El RPA limpia tus procesos subyacentes para proporcionar un marco fácilmente integrado sobre tus sistemas digitales existentes. Sin esta fundación subyacente, la barrera de entrada para integrar IA es mucho más alta. Sin esa fundación, la IA necesitaría ser tejida manualmente en tus procesos centrales.

Hay una excepción a este enfoque que vale la pena notar: Si ya has invertido pesadamente en automatización de procesos de negocio en el pasado, significando que ya hiciste el trabajo para asegurar higiene de proceso, puedes buscar oportunidades para IA y RPA en tándem.

Independientemente, después de que hayas seleccionado y automatizado tu primera capa de procesos simples, es hora de mirar esos flujos de trabajo considerados «demasiado complejos» para RPA solo. Estos serán tus candidatos para IA, y deberían incluir:

• Flujos de trabajo donde el resultado no puede predecirse 100% de las veces (tales como procesos que soportan valoración de propiedades, defaults de préstamos, y pronósticos de inventario)
• Procesos altamente variables que no dependen de un conjunto claro de reglas (tales como matching de currículums, decisiones de compra, y traducción de idiomas)
• Procesos que dependen de datos no estructurados de documentos, artículos, imágenes, videos y emails (tales como extracción de facturas, enrutamiento de emails, y voz a texto)

Lectura recomendada: IA Acaba de Ponerse Más Fácil: Modelos Iniciales UiPath para Automatizar Procesos Más Complejos

En el mundo real, estos procesos soportados por IA pueden parecerse a:

• Predicción de readmisión en salud
• Optimización de precios en retail
• Detección de fraude en servicios financieros
• Guía de acuerdos en servicios de procesos

Y esos son solo unos pocos ejemplos.

Adicionalmente, a medida que automatizas más y más de tus operaciones, notarás cuellos de botella donde se necesita juicio de nivel superior para moverse a través de un flujo de trabajo. Estos son más oportunidades para IA. Lo más importante, no necesitas habilidades de data science para empezar con IA.

Aquí hay un resumen que he compartido con clientes: Hemos sembrado muchas semillas y todo el bosque que va a crecer encima es este bosque de aplicaciones empresariales auto-mejorantes.

Estas tecnologías son revolucionarias, y estamos emocionados de estar posicionados de forma única para soportar un nuevo futuro de negocio donde las empresas pueden lograr negocio óptimo, habilitado por automatización, que impulse retorno de inversión (ROI) como nunca antes.

La importancia de una plataforma empresarial con tanto IA como RPA

Tan cuanto amamos el RPA, hay un techo en qué tan eficiente puedes ser cuando te limitas a automatización de procesos amigables con flujos.

Por el otro lado, si solo integras IA, careces de la infraestructura y soporte de ciclo de vida para escalar y enfrentas integración y escalado lentos.

Por eso elegir un proveedor que ofrezca ambos, como UiPath, te ayuda a superar brechas entre departamentos, procesos y verticales y aprovechar el andamiaje de RPA al desplegar capacidades de IA.

Hacemos la integración de IA y RPA indolora manejando la integración por ti y construyendo sobre las capacidades de RPA ya nativas a nuestra Plataforma.

Mientras otras empresas trabajan solo con la capa de datos subyacente y no soportan el dúplex completo de comunicación entre apps de front-end, la Plataforma UiPath te deja soltar sin problemas modelos de machine learning usando la fundación subyacente de RPA.

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

Esto te permite implementar fácilmente y realizar plenamente el ROI de IA y RPA sin contratar una práctica entera de data science para soportarlo. Y, si ya tienes algunas capacidades de data science in-house, podemos hacer esos equipos más eficientes.

Para saber más sobre cómo IA y RPA se combinan para transformar empresas modernas, disfruta nuestro webinar on-demand IA-Mejora Automatizaciones – Combinando Capacidades Transformativas.