Nuestros 25 principales recursos de 2020 para hacer realidad la IA empresarial

Este no será el primer año que alguien predijo que llegaría la inteligencia artificial (IA). Pero 2020 fue diferente:la pandemia de COVID-19 ha acelerado significativamente el ritmo de adopción de tecnologías de transformación digital.

Los clientes con los que hablamos quieren usar la automatización y la IA para generar resiliencia mientras se preparan para el futuro. De cara al 2021, no hay vuelta atrás:la era de la inteligencia artificial empresarial está sobre nosotros. Y no somos los únicos que lo decimos:Forrester también predice:"Ha llegado el momento de que la IA brille".

Lo que importa es la combinación:agregar IA a la automatización ha ampliado drásticamente el alcance de lo que las empresas pueden automatizar. 2020 dejó en claro que la IA no es solo una tendencia. La IA es un pilar de la empresa totalmente automatizada™ y una empresa totalmente automatizada lleva la IA a todas las facetas del trabajo. El potencial de la automatización es enorme. Creemos que el poder de la IA puede hacerlo casi ilimitado. En esta publicación, hemos recopilado y resumido los mejores recursos que el equipo de IA de UiPath ha reunido en 2020. Encontrará un tesoro de recursos, desde videos hasta artículos y estudios de casos, que mostrarán por qué 2020 fue un año importante. año para la IA. Más que eso, saldrás sabiendo por qué 2021 será aún mejor.

Combina IA y RPA para obtener los beneficios de ambos

La IA empresarial es más poderosa y accesible una vez que las empresas la combinan con RPA. Además de una base de automatización, la IA puede fluir en todas las facetas del trabajo, mejorando algunos procesos y transformando otros. A lo largo de 2020, pensamos profundamente en lo que significaba la combinación de IA y RPA y lo que podría ofrecer.

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

No se preocupe si tiene dudas sobre las diferencias entre IA y RPA. Idealmente, las tecnologías funcionan en estrecha colaboración, por lo que no se le puede culpar por confundirlas. En este artículo, analizamos las diferencias entre los dos.

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

AI y RPA:transformadores por sí solos, aún más poderosos juntos

Aquí, articulamos cómo la RPA y la IA juntas pueden liberar el potencial que está latente en el otro. 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 una manera simple, escalable y segura.

UiPath AI + RPA:habilitación de la expansión de automatización ilimitada

Una forma en que nos gusta pensar en la unión de estas dos tecnologías es, bueno, a través de la lente de una pareja.

En el siguiente video, una pareja está a punto de comprar una casa. Un problema:la mayoría de los bancos no pueden procesar las solicitudes de hipotecas de manera eficiente. Eso deja a nuestra pareja afuera en el frío, esperando su casa, y deja a su banco esperando que cambie un ciclo lento de ingresos. Es decir, a menos que elijan AI Superior Bank.

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

La cartera que permite llevar la IA a la RPA

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

Como tal, hemos incorporado IA en cada parte de la plataforma UiPath. A través de nuestra cartera, puede automatizar más procesos al:

1. Encontrar más oportunidades de automatización en todas partes:con AI y RPA juntos, puede descubrir oportunidades de automatización y construir una mejor canalización de automatización.

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

3. Insertar IA en robots fácilmente:con UiPath StudioX y UiPath AI Fabric*, puede incorporar habilidades de IA e implementar IA con la facilidad de arrastrar y soltar.

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

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

*Nota del editor:UiPath AI Fabric ahora es Centro de IA .

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

Como escribimos anteriormente, COVID-19 demostró ser un acelerador para la transformación digital. Los procesos impulsados ​​por RPA e IA pronto se convertirán en la nueva normalidad, y las empresas que quieran seguir siendo competitivas tendrán que implementar RPA e IA ahora e implementarlas profundamente. En esta publicación, discutimos cinco formas diferentes en que las empresas pueden usar RPA e IA para tener éxito, incluso después de una pandemia. Si su C-suite todavía tiene dudas sobre la automatización, esta es la publicación que debe llevarles.

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

La inteligencia artificial empresarial necesita una base para tener éxito. Sin ella, incluso los líderes empresariales más innovadores se quedan sin timón. Un estudio de Accenture muestra que el 76% de los ejecutivos luchan por escalar la IA en sus negocios. Peor aún, muchos ejecutivos de C-suite, hasta tres de cada cuatro, temen que si no escalan la IA en los próximos cinco años, cerrarán. El deseo de futuro está ahí, así como el miedo a quedar relegado al pasado. Lo que falta es comprender de dónde proviene la IA y qué significa para respaldar su desarrollo.

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

A Daniel Dines, nuestro fundador y director ejecutivo, le gusta decir que la automatización no es nueva. La automatización se remonta a los albores de la humanidad, cuando algunos de los primeros humanos intentaron reducir el costo de su trabajo. La IA es mucho más moderna (y eficiente, afortunadamente). En esta publicación, repasamos la historia de la IA, desde su introducción en los sagrados salones de la academia hasta sus aplicaciones comerciales en la vida real. Este viaje es fascinante y beneficia a cualquier líder empresarial saber dónde está arraigado el futuro.

Combinar OCR con IA y RPA para análisis de datos avanzado

La IA requería muchas tecnologías condicionales, entre ellas el reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Una vez equipados con OCR, los robots de software pueden digerir datos no estructurados (que representan alrededor del 80% al 90% de todos los datos) y generar texto codificado por máquina. Si agrega IA a la mezcla, los robots de software pueden interpretar los datos resultantes utilizando pistas de contexto, lo que significa que pueden manejar la variabilidad en los datos sin procesar y separar los documentos según sea necesario. La trifecta:AI, RPA y OCR brindan resultados que ninguno de los tres puede lograr solo.

UiPath responde a la consulta de la Comisión Europea sobre inteligencia artificial

2020 vio muchos grandes eventos en IA fuera del mundo empresarial inmediato, el principal de ellos, la Comisión Europea que produjo el libro blanco "Sobre la 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 la mejor manera de regular la IA, como:

• Adopte un enfoque gradual, proporcionado y basado en el riesgo.

• Armonizar las regulaciones para lograr coherencia en todo el mercado de la UE.

• Proporcione definiciones concisas y claras de IA.

Es una discusión que hemos estado felices de tener y estamos felices de seguir teniendo. En 2021, a medida que crece la IA, esperamos que la discusión evolucione.

Estudiar los casos de uso de la inteligencia artificial empresarial

Los casos de uso de la IA empresarial tienden a clasificarse en tres grupos:procesos altamente variables, flujos de trabajo con resultados impredecibles y tareas que utilizan datos no estructurados. En la vida real, estos casos de uso pueden parecerse a la predicción de readmisión en el cuidado de la salud, la optimización de precios en el comercio minorista, la detección de fraudes en los servicios financieros y más. A lo largo de 2020, intentamos resaltar estos casos de uso y hacer que la IA se sintiera real.

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

• En Cómo la IA puede mejorar y escalar continuamente las automatizaciones, aprendimos cómo Evros, una empresa en la industria de integración de sistemas y servicios administrados de TI, está utilizando la automatización inteligente para reducir las cargas de trabajo humanas y cómo Cognizant está ayudando a sus clientes a agregar IA a RPA.

• En Heritage Bank:impulsando la automatización con RPA e IA, aprendimos cómo el banco mutuo más grande de Australia logró una precisión del 98 % con un modelo de aprendizaje automático (ML) (creado por UiPath) que implementaron en AI Fabric.

• En Gran compañía de seguros de salud utiliza el centro de IA de UiPath para optimizar los resultados clínicos, aprendimos cómo Amitech ahorró $11 millones usando UiPath y la combinación de IA y automatización.

Tenemos muchos más casos de uso de donde provienen. Explore más casos de uso de servicios bancarios y financieros. O profundice en los casos de uso de atención médica.

Y si prefiere videos, consulte una lista de reproducción que incluye muchos más casos de uso.

Haga que sea fácil comenzar con la IA

Una de nuestras misiones es hacer que la IA sea accesible. No nos sirve a nosotros ni a ti si la IA empresarial sigue siendo un objetivo elevado, una tecnología con la que sueñas pero que nunca usas. En el transcurso de 2020, invertimos en formas de facilitar que cualquier persona comience a usar IA.

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

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

Vuelva a entrenar fácilmente los modelos de inicio de IA para obtener resultados más precisos

Por supuesto, comenzar con los modelos de inicio es, bueno, solo el comienzo. Estos modelos brindan una base sólida para sus esfuerzos de IA, pero, eventualmente, querrá ir más allá de ellos. En este artículo, explicamos cómo puede modificar y volver a entrenar sus modelos ML. Presentamos tres razones por las que podría necesitar volver a capacitarse:

• Su modelo actual no está capacitado para manejar conjuntos de datos específicos.

• Tu modelo actual podría mejorar un poco.

• Los datos del mundo real requieren que su modelo actual evolucione.

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

Presentamos la comprensión de documentos de UiPath:una forma más eficiente de procesar documentos de forma inteligente

En 2020, presentamos UiPath Document Understanding, una nueva tecnología que permite que los robots de software analicen e interpreten incluso los documentos más complejos y sin estructura. Armados con IA, los robots de software de UiPath ahora pueden leer, extraer, interpretar y actuar sobre los datos. En el pasado, esto solo era posible para documentos con estructuras fijas, como formularios, pasaportes o licencias. Ahora, los robots de software pueden usar IA para comprender documentos con diferentes diseños o sin estructuras fijas, como recibos, facturas y currículos.

Aprovechamiento del ecosistema de comprensión de documentos

La comprensión de documentos se explica mejor como un ecosistema, no como una función. En este artículo, explicamos cómo tecnologías como OCR, extractores basados ​​en plantillas (TBE), aprendizaje no supervisado (USL) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) combinan fuerzas para impulsar la comprensión de documentos verdaderamente avanzada.

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

Otra ventaja clave de la comprensión de documentos es la capacidad que proporciona para utilizar enfoques basados ​​en reglas y 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 extracción de datos basada en modelos. Con ese entendimiento compartido, profundizamos en algunos de los desafíos comunes que enfrentan las empresas al aplicar estos enfoques y revisamos los beneficios que las empresas pueden lograr una vez que los combinan.

Aumente la eficiencia operativa y mitigue los riesgos con la comprensión de documentos

En 2020, elaboramos algunos documentos técnicos detallados que analizaban cómo las empresas podían aprovechar las nuevas funciones de UiPath. En este, nos enfocamos en UiPath Document Understanding, un ecosistema impulsado por IA que permite que los robots de software lean e incluso comprendan todo tipo de documentos. Lea este documento técnico para comprender cómo elegir su solución de procesamiento de documentos y cómo usarla para impulsar la eficiencia operativa.

Reuniendo el poder de la IA y RPA con AI Center

Otro documento técnico que elaboramos se centró en la IA, la RPA y uno de nuestros productos más interesantes:UiPath AI Center. Las oportunidades para la automatización mejorada por IA son muchas y, en este documento técnico, profundizamos en cómo podría implementar y escalar la IA, especialmente con el apoyo de UiPath AI Center.

Mejores resultados empresariales mediante la puesta en marcha de la inteligencia artificial a escala

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

• Define tu problema

• Comprenda sus datos

• Cree el modelo de aprendizaje automático

• Implementar un modelo en evolución

Este proceso de cuatro fases le brinda una operación de ML flexible, fácil de mantener y escalable.

Hazte mejor para prepararte para 2021

Nuestra investigación mostró un deseo generalizado por el conocimiento de la IA. Más del 80 % de los desarrolladores de RPA en nuestra encuesta The Impact of RPA on Employee Experience, por ejemplo, indicaron que querían aprender sobre AI/ML. Además, varios desarrolladores de RPA en nuestro Informe sobre el estado de los desarrolladores de RPA de UiPath dijeron que querían agregar ML y ciencia de datos a sus conjuntos de habilidades. El hambre está ahí y, en respuesta, hemos agregado cursos relevantes a la Academia UiPath.

UiPath Academy ahora incluye cursos sobre:

• Centro de IA

• Comprensión del documento

• Visión por computadora con IA

La mejora de las habilidades será una parte esencial del éxito en 2021. Los empleados inteligentes la perseguirán y las organizaciones inteligentes la alentarán y la proporcionarán.

El futuro de la inteligencia artificial empresarial está aquí, así que hagamos que sea bueno. Comience su prueba empresarial hoy.