RPA vs IA Conversacional: diferencias clave y beneficios compartidos para tu negocio

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

Mientras RPA está orientada más hacia automatización de back-end, la IA conversacional se presta a automatizar interacciones humanas y más personalizadas. En algunos casos de uso, las dos tecnologías se intersectan. Pero, ¿dónde se encuentra la automatización de procesos de back-end con la automatización impulsada por conversación?

Identificar la diferencia

RPA involucra la gestión de procesos rígidos, predecibles, donde no hay ambigüedad sobre la solicitud, lo que contrasta con IA conversacional, donde la intención del usuario dicta qué tareas se emprenden en respuesta a una solicitud. Chatbots o asistentes digitales usan interfaces de mensajería, o control por voz, para tener una interacción conversacional. La fluidez de la conversación requiere que la automatización de procesamiento de lenguaje natural (NLP) sea altamente flexible, para que la intención se interprete correctamente y las tareas correctas se emprendan para resolver la solicitud.

Apoyar viajes de cliente

Donde un proceso involucra conversación humana, como interacciones de cliente o RRHH, la IA conversacional entra en juego.

Considera el escenario de comprar una nueva póliza de seguro. Usualmente, agentes de seguros van de ida y vuelta con un cliente para recopilar múltiples documentos de prueba que necesitan ser validados y adjuntados al registro del cliente para que la póliza pueda finalizarse. Lidiar con grandes números de nuevos clientes y gestionar su onboarding es consumidor de tiempo y costoso para compañías de seguros.

Usar un chatbot o asistente digital para preguntar "Por favor suba una imagen de su carné de conducir aquí", o "¿Puede subir una copia de su extracto bancario reciente?" quita la carga al agente humano de seguir persiguiendo estos documentos, y también ofrece una experiencia de cliente más fluida y conveniente mientras pasan por el viaje de onboarding. Esta es la esencia de la IA conversacional; mejora el engagement digital de cliente y resultados de servicio, mientras reduce el coste de gestionar pasos rutinarios en un viaje de usuario.

En el back-end, RPA puede entrar en juego en el escenario de onboarding, automatizando comprobaciones de cumplimiento repetitivas en documentos recopilados y actualizando sistemas de registro con la información del cliente. Las dos juntas pueden ser muy poderosas en hacer viajes de cliente completos fluidos, más rápidos y más eficientes.

Tecnologías complementarias

La IA conversacional ahora permite a empresas automatizar interacciones clave con clientes y/o empleados, habilitando una ola completamente nueva de potencial de automatización que, combinada con RPA, puede reducir significativamente la necesidad de intervenciones humanas en procesos de negocio end-to-end.
RPA e IA conversacional pueden trabajar mano a mano. Por ejemplo, cuando un cliente solicita una hipoteca hay muchos pasos por los que tienen que pasar, lo que introduce fricción e ineficiencia que puede resultar en que el banco pierda al cliente.

Un bot de hipoteca que puede comprometerse con el cliente justo al inicio de la solicitud, solicitar su prueba de identidad, ingresos, y facturas de servicios recientes y luego pasar esto a procesos de back-office para validación, elimina gran parte de esta fricción. RPA puede usarse para los procesos de validación, mientras el asistente digital gestiona preguntas del cliente, entiende intenciones, recopila documentos relevantes y mantiene al cliente informado de cualquier problema. La valoración de propiedad puede proporcionarse automáticamente via RPA usando datos de mercado inmobiliario, para que el cliente pueda ser actualizado proactivamente sobre el estado de su solicitud de hipoteca via el asistente digital.

¿Quién manda?

Las iniciativas RPA son generalmente lideradas por TI, con input de departamentos de negocio como finanzas, producción, o distribución, y tienen el objetivo primario de reducir coste y aumentar eficiencia reduciendo procesos manuales y minimizando involucración humana.

La IA conversacional está diseñada para mejorar y automatizar engagement y reducir coste, mientras aún permite bots traspasar a humanos cuando se requiere. Como tal, normalmente es liderada por departamentos de negocio como servicio al cliente, RRHH, y ventas, con input limitado de TI.

¿IA sin científicos de datos?

Muchas organizaciones creen que la Inteligencia Artificial es compleja y costosa, requiriendo grandes presupuestos y equipos de científicos de datos para construir modelos de lenguaje natural y algoritmos de machine learning. Sin embargo, construir bots de IA conversacional no requiere necesariamente este nivel de inversión. Motores de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) como Google DialogFlow, Amazon Lex, y Microsoft LUIS están ampliamente disponibles y hacen lo suficientemente fácil poblar un bot con intenciones y expresiones que están en el corazón de diseñar una experiencia conversacional que puede usarse para automatizar interacciones.

Low-code

Además, plataformas de IA conversacional han emergido que ofrecen un enfoque low-code para construir chatbots, crear flujos de trabajo, e integrar de forma segura a sistemas de negocio comunes para que gente de negocio pueda diseñar y desplegar sus propios asistentes digitales sin necesitar habilidades de codificación o IA. Blueprints de bot out-of-the-box y herramientas ayudan a empresas a llevar chatbots al mercado más rápido, con menos dependencia de recursos TI o científicos de datos, y con la facilidad de clicar, arrastrar y soltar.

Conclusión

Las empresas están trabajando para transformar digitalmente procesos de negocio centrales para habilitar mayor automatización de procesos de back-end y fomentar experiencias de cliente más fluidas y auto-servicio en el front-end. Estamos viendo bancos, aseguradoras, retailers, proveedores de energía y telcos trabajando para desarrollar sus propios asistentes digitales con un número creciente de habilidades, mientras aún proporcionan una experiencia de marca consistente.

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

Ya sea que una empresa esté aplicando RPA o IA conversacional, o ambas, es importante primero entender el problema de negocio que necesita resolverse, y luego identificar dónde los bots harán una diferencia inmediata. Luego considerar la inversión requerida, barreras a implementación exitosa, y resultados de negocio esperados. Es mejor empezar pequeño con un caso de uso estrechamente enfocado y KPIs alcanzables, en lugar de intentar hacer demasiado a la vez.

La IA conversacional y RPA son tecnologías de automatización muy poderosas. Cuando se diseñan bien, un chatbot puede automatizar hasta el 80% de consultas rutinarias que llegan a un centro de servicio al cliente o helpdesk TI, ahorrando a una organización tiempo y dinero y permitiéndole escalar sus operaciones. Sin embargo, outliers o casos especialistas aún son mejor manejados por agentes humanos. El Principio de Pareto también se aplica a RPA. La automatización en su mejor momento se encarga de la mayoría de tareas rutinarias y repetitivas, dejando el trabajo más único, valioso y gratificante para humanos.