25 recursos imprescindibles para el éxito de la IA empresarial (2020)

No es la primera vez que alguien predice la llegada de la inteligencia artificial (IA). Pero 2020 fue diferente: la pandemia de COVID-19 aceleró significativamente la adopción de tecnologías de transformación digital.

Nuestros clientes quieren utilizar la automatización y la IA para crear resiliencia mientras se preparan para el futuro. De cara a 2021, no hay vuelta atrás: la era de la IA empresarial ya está aquí. Y no somos los únicos en decirlo: Forrester también predice que "ha llegado el momento de que la IA brille".

Lo que importa es la combinación: añadir IA a la automatización ha expandido drásticamente el alcance de lo que las empresas pueden automatizar. 2020 dejó claro que la IA no es solo una tendencia. La IA es un pilar de la empresa totalmente automatizada™, y una empresa totalmente automatizada incorpora la IA en cada faceta del trabajo. El potencial de la automatización es vasto. Creemos que el poder de la IA puede hacerlo casi ilimitado. En este artículo, hemos recopilado y resumido los mejores recursos que el equipo de IA de UiPath creó en 2020. Encontrarás un tesoro de recursos —desde vídeos hasta artículos y casos de estudio— que muestran por qué 2020 fue un año importante para la IA. Más aún, comprenderás por qué 2021 será aún mejor.

Combinar IA y RPA para obtener los beneficios de ambas

La IA empresarial alcanza su máximo poder y accesibilidad cuando las empresas la combinan con RPA. Sobre una base de automatización, la IA puede fluir en cada faceta del trabajo, mejorando algunos procesos y transformando otros. A lo largo de 2020, reflexionamos profundamente sobre lo que significaba la combinación de IA y RPA y lo que podía ofrecer.

Qué son la IA y la RPA: diferencias, expectativas y cuándo usarlas juntas

No te preocupes si las diferencias entre IA y RPA te resultan un poco confusas. Idealmente, estas tecnologías trabajan codo con codo, así que no es de extrañar que se confundan. En este artículo desglosamos las diferencias entre ambas.

En resumen, la RPA es una tecnología de automatización fundamental que ofrece robots de software capaces de automatizar tareas mundanas, repetitivas y basadas en reglas que a los humanos les disgusta hacer. La IA es una tecnología de automatización de vanguardia que maneja procesos cognitivos complejos utilizando grandes conjuntos de datos.

IA y RPA: transformadoras por separado, aún más poderosas juntas

Aquí explicamos cómo la RPA y la IA juntas pueden liberar el potencial latente en cada una. Con IA, los desarrolladores de RPA tienen una capacidad casi ilimitada para automatizar procesos cognitivos. Con RPA, los desarrolladores pueden insertar procesos de IA de forma simple, escalable y segura.

UiPath IA + RPA: habilitando la expansión ilimitada de la automatización

Una forma de pensar en la unión de estas dos tecnologías es a través de la lente de una pareja.

En el siguiente vídeo, una pareja está a punto de comprar una casa. El problema: la mayoría de los bancos no pueden procesar solicitudes de hipotecas eficientemente. Eso deja a la pareja esperando su casa y al banco esperando un ciclo de ingresos lento. A menos que elijan el Banco Superior IA.

Este banco, nuestro ejemplo ficticio (basado en un caso real), automatiza sus procesos con robots y dota a esos robots de IA para que puedan hacer predicciones, manejar variabilidad e interpretar contenido no estructurado. El resultado final es un proceso más eficiente que satisface tanto al cliente como a la empresa.

El portfolio que permite integrar IA en RPA

Nos centramos en la aplicación práctica de la IA en la empresa.

Por eso, hemos integrado IA en cada parte de la plataforma UiPath. A través de nuestro portfolio, puedes automatizar más procesos mediante:

1. Encontrar más oportunidades de automatización en todas partes: con IA y RPA juntas, puedes descubrir oportunidades de automatización y construir una mejor cartera de automatización.

2. Enseñar a tus robots a manejar tareas de "pensamiento": con UiPath Document Understanding, UiPath AI Computer Vision y Chatbots, puedes equipar a tus robots con la capacidad de asumir todo tipo de procesos cognitivos.

3. Insertar IA en los robots fácilmente: con UiPath StudioX y UiPath AI Fabric* (ahora AI Center), puedes añadir habilidades de IA e implementar IA con facilidad de arrastrar y soltar.

4. Aprovechar el ciclo de aprendizaje: con todas estas herramientas, puedes mejorar el rendimiento de tus robots de software y tus modelos de IA a medida que fluyen nuevos datos.

Este portfolio transforma procesos que implican, por ejemplo, revisar currículos, resolver reclamaciones y garantizar el cumplimiento de auditorías.

*Nota del editor: UiPath AI Fabric ahora se llama AI Center.

5 formas en que RPA e IA pueden posicionar a las empresas para el éxito ahora y después del COVID-19

Como mencionamos, el COVID-19 actuó como acelerante de la transformación digital. Los procesos impulsados por RPA e IA pronto serán la nueva normalidad, y las empresas que quieran seguir siendo competitivas tendrán que implementar RPA e IA ahora y hacerlo profundamente. En este artículo analizamos cinco formas en que las empresas pueden usar RPA e IA para tener éxito, incluso tras una pandemia. Si tu alta dirección aún tiene dudas sobre la automatización, este es el artículo para compartir con ellos.

Sentar las bases para el éxito de la IA con conocimiento de su historia y tecnología

La inteligencia artificial empresarial necesita una base para tener éxito. Sin ella, incluso los líderes empresariales más innovadores quedan a la deriva. Un estudio de Accenture muestra que el 76 % de los ejecutivos lucha por escalar la IA en sus empresas. Peor aún, hasta tres de cada cuatro ejecutivos de alto nivel temen que, si no escalan la IA en los próximos cinco años, sus empresas desaparecerán. El deseo de futuro está ahí, al igual que el miedo a quedar relegados al pasado. Lo que falta es una comprensión de dónde viene la IA y qué significa apoyar su desarrollo.

La historia de la IA: de la ficción futurista al futuro de la empresa

Daniel Dines, nuestro fundador y CEO, suele decir que la automatización no es nueva. Se remonta al amanecer de la humanidad, cuando los primeros humanos intentaron reducir el coste de su trabajo. La IA es mucho más moderna (y eficiente, por fortuna). En este artículo recorremos la historia de la IA, desde su introducción en los salones académicos hasta sus aplicaciones empresariales reales. Es un viaje fascinante que beneficia a cualquier líder empresarial saber dónde tiene raíces el futuro.

Combinar OCR con IA y RPA para análisis de datos avanzado

La IA necesitó muchas tecnologías precondicionales, siendo el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) la principal. Una vez equipados con OCR, los robots de software pueden digerir datos no estructurados (que representan entre el 80 % y el 90 % de todos los datos) y generar texto codificado por máquina. Si se añade IA a la mezcla, los robots pueden interpretar los datos resultantes usando pistas de contexto, lo que les permite manejar variabilidad en los datos brutos y separar documentos según sea necesario. La trifecta —IA, RPA y OCR— entrega resultados que ninguna de las tres puede lograr por separado.

UiPath responde a la consulta de la Comisión Europea sobre Inteligencia Artificial

2020 vio muchos eventos importantes en IA fuera del mundo empresarial inmediato, entre ellos la publicación por la Comisión Europea del libro blanco "Sobre Inteligencia Artificial: Un enfoque europeo para la excelencia y la confianza". Unimos fuerzas con empresas como Google y Microsoft para responder al documento. Hicimos numerosas sugerencias sobre cómo regular mejor la IA, tales como:

• Adoptar un enfoque gradual, proporcionado y basado en riesgos.
• Armonizar regulaciones para garantizar consistencia en el mercado único de la UE.
• Proporcionar definiciones concisas y claras de IA.

Es una discusión en la que hemos participado gustosamente y esperamos seguir haciéndolo. En 2021, a medida que la IA crece, esperamos que el debate evolucione.

Estudiar los casos de uso de la inteligencia artificial empresarial

Los casos de uso de la IA empresarial suelen caer en tres categorías: procesos altamente variables, flujos de trabajo con resultados impredecibles y tareas que usan datos no estructurados. En la vida real, estos casos pueden ser predicción de reingresos en sanidad, optimización de precios en retail, detección de fraude en servicios financieros, y más. A lo largo de 2020, intentamos destacar estos casos de uso y hacer que la IA se sienta real.

UiPath es una empresa centrada en el cliente, y como tal, hemos puesto a nuestros clientes y socios en primer plano siempre que ha sido posible:

• En "Cómo la IA puede mejorar y escalar automatizaciones continuamente", aprendimos cómo Evros —empresa de servicios gestionados de TI e integración de sistemas— usa automatización inteligente para reducir cargas de trabajo humanas y cómo Cognizant ayuda a sus clientes a añadir IA a RPA.
• En "Heritage Bank: Impulsando la automatización con RPA e IA", vimos cómo el mayor banco mutuo de Australia logró un 98 % de precisión con un modelo de machine learning (construido por UiPath) desplegado en AI Fabric.
• En "Gran aseguradora de salud usa UiPath AI Center para agilizar resultados clínicos", descubrimos cómo Amitech ahorró 11 millones de dólares usando UiPath y la combinación de IA y automatización.

Tenemos muchos más casos de uso. Explora más casos en banca y servicios financieros, o sumérgete en los de salud.

Y si prefieres vídeos, echa un vistazo a una lista de reproducción con muchos más casos de uso.

Facilitar el inicio con IA

Una de nuestras misiones es hacer la IA accesible. No nos sirve a nosotros ni a ti que la IA empresarial siga siendo una meta lejana, una tecnología que sueñas pero nunca usas. A lo largo de 2020, invertimos en formas de facilitar que cualquiera pueda empezar con IA.

La IA se volvió más fácil: Modelos Starter de UiPath para automatizar procesos más complejos

Los modelos starter son clave para hacer la IA más accesible. Los modelos ML son piezas de software entrenadas en grandes conjuntos de datos; los modelos starter empaquetan versiones preentrenadas que las empresas pueden desplegar usando AI Fabric. En este artículo desglosamos algunos de los principales casos de uso para IA y ML, y mostramos cómo puedes usar modelos starter para impulsar tus esfuerzos de IA.

Reentrenar fácilmente modelos starter de IA para resultados más precisos

Por supuesto, empezar con modelos starter es solo el comienzo. Estos modelos proporcionan una base robusta para tus esfuerzos de IA, pero eventualmente querrás ir más allá. En este artículo explicamos cómo modificar y reentrenar tus modelos ML. Presentamos tres razones por las que podrías necesitar reentrenar:

• Tu modelo actual no está entrenado para manejar conjuntos de datos específicos.
• Tu modelo actual podría mejorar.
• Los datos del mundo real exigen que tu modelo actual evolucione.

Muchos modelos no necesitan reentrenamiento, pero para los que sí, este conocimiento es esencial.

Presentamos UiPath Document Understanding: una forma más eficiente de procesar documentos inteligentemente

En 2020, presentamos UiPath Document Understanding, una nueva tecnología que permite a los robots de software analizar e interpretar incluso los documentos más complejos y no estructurados. Armados con IA, los robots de UiPath ahora pueden leer, extraer, interpretar y actuar sobre los datos. Antes, esto solo era posible para documentos con estructuras fijas, como formularios, pasaportes o licencias. Ahora, los robots pueden usar IA para entender documentos con diseños variables o sin estructura fija, como recibos, facturas y currículos.

Aprovechar el ecosistema de Document Understanding

Document Understanding se explica mejor como un ecosistema, no como una característica. En este artículo explicamos cómo tecnologías como OCR, extractores basados en plantillas (TBEs), aprendizaje no supervisado (USL) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) unen fuerzas para impulsar una comprensión de documentos verdaderamente avanzada.

Combinar enfoques basados en reglas y basados en modelos para mejorar el procesamiento de documentos

Otra ventaja clave de Document Understanding es la capacidad de usar tanto enfoques basados en reglas como basados en modelos para procesar documentos. En este artículo revisamos algunos de los tipos y clasificaciones de documentos más comunes y examinamos las ventajas de la extracción de datos basada en reglas y la basada en modelos. Con esa comprensión compartida, analizamos los desafíos comunes que enfrentan las empresas al aplicar estos enfoques y revisamos los beneficios que logran al combinarlos.

Aumentar la eficiencia operativa y mitigar riesgos con Document Understanding

En 2020, preparamos algunos white papers de análisis profundo sobre cómo las empresas podían aprovechar las nuevas características de UiPath. En este, nos centramos en UiPath Document Understanding, un ecosistema impulsado por IA que permite a los robots leer e incluso entender todo tipo de documentos. Lee este white paper para entender cómo elegir tu solución de procesamiento de documentos y cómo usarla para impulsar la eficiencia operativa.

Unir el poder de la IA y la RPA con AI Center

Otro white paper se centró en IA, RPA y uno de nuestros productos más emocionantes: UiPath AI Center. Las oportunidades para la automatización mejorada con IA son muchas, y en este white paper profundizamos en cómo implementar y escalar IA, especialmente con el apoyo de UiPath AI Center.

Mejores resultados empresariales al operacionalizar la Inteligencia Artificial a escala

Cuando se trata de IA, la pregunta para muchas empresas —con razón— es cómo operacionalizarla. Ha habido intentos de estandarizar el ciclo de vida de la ciencia de datos, pero hasta ahora no han tenido en cuenta que las necesidades de cada empresa son diferentes. Aquí diseccionamos cómo las empresas pueden realmente implementar ML e IA a escala. Cubrimos cuatro fases:

• Definir tu problema
• Entender tus datos
• Construir el modelo ML
• Desplegar un modelo en evolución

Este proceso de cuatro fases te brinda una operación de ML flexible, mantenible y escalable.

Capacitarse para estar listo para 2021

Nuestra investigación mostró un deseo generalizado de conocimiento sobre IA. Más del 80 % de los desarrolladores de RPA en nuestra encuesta "El impacto de la RPA en la experiencia del empleado" indicaron que querían aprender sobre IA/ML. Además, varios desarrolladores en nuestro informe "Estado de los desarrolladores de RPA de UiPath" dijeron que querían añadir ML y ciencia de datos a sus habilidades. El apetito está ahí, y en respuesta, hemos añadido cursos relevantes a UiPath Academy.

UiPath Academy ahora incluye cursos sobre:

• AI Center
• Document Understanding
• AI Computer Vision

La capacitación será una parte esencial del éxito en 2021. Los empleados inteligentes la buscarán, y las organizaciones inteligentes la fomentarán y proporcionarán.

El futuro de la inteligencia artificial empresarial ya está aquí: hagámoslo bueno. Inicia tu prueba empresarial hoy.