Los fractales y la ingestión de datos son el arma secreta de AntWorks para escalar RPA, dice Asheesh Mehra

Las hormigas cooperan obedeciendo reglas simples, los bots RPA también cooperan, pero el sistema de control es más deliberado

Las hormigas no son criaturas inteligentes, obedecen conjuntos de reglas muy simples, sin embargo, el nido de hormigas, con sus túneles elaborados y grupos de búsqueda de alimento, es enormemente complejo; es como si la hormiga reina se sentara en el centro de comando, dando órdenes. Por supuesto que no, pero sabemos que un nido de hormigas es un ejemplo de un sistema emergente, un sistema complejo construido a partir de interacciones simples. No hay nada simple en los robots de software que forman RPA. Pero el sistema AntWorks RPA, conocido como ANTstein, trata de crear orden a partir del desorden, aplicando fractales y RPA, usando algoritmos basados ​​en fractales, aplicando ingesta de datos e incluso tiene algo parecido a una hormiga reina. Afirma estar resolviendo el problema que acecha al negocio de RPA, a saber, el desafío de escalar RPA.

Fractales y RPA

El matemático polaco Beniot Mandelbrot, un hombre que dijo estar interesado en el arte de la rugosidad y se describió a sí mismo como un fractalista, es el hombre que inventó la palabra fractal. Mira una línea de costa desde lejos, suele tener un aspecto accidentado, calas y ensenadas, y quizás playas. Luego haga zoom, mire una parte de esa costa, allí está la misma aspereza, mientras aparecen otras calas y ensenadas proporcionalmente más pequeñas. Luego amplíe una y otra vez, la costa puede no verse idéntica, pero se verá similar a la costa original. En el corazón de los fractales está la autosimilitud. Mandelbrot estudió cómo era posible "medir la aspereza".

Los datos también pueden ser bastante toscos, especialmente cuando no están estructurados. Esta es la esencia del sistema AntWorks, usar fractales para crear datos limpios. Se reduce a la diferencia entre un motor fractal y uno neuronal.

Asheesh Mehra, cofundador y director ejecutivo de AntWorks, lo explica con una metáfora sobre una manzana. Él dijo:“Si tengo que entrenar un motor neuronal para que reconozca una manzana, tendría que entrenarse en una manzana extra pequeña, una manzana pequeña, una manzana mediana, una manzana grande, una manzana extra grande, en todas las formas, color y forma para que el motor neuronal sea capaz de reconocer cualquier manzana que se le ocurra. Debido a que los fractales se basan fundamentalmente en el reconocimiento de patrones, debe entrenar el motor fractal solo en una manzana, independientemente del tamaño. Eso se debe a que el patrón de una manzana extra pequeña o el patrón de una manzana extra grande seguirán siendo los mismos”.

¿Cómo soportan RPA los fractales?

La "ciencia fractal", dijo Mehra, se basa en la premisa de la autosimilitud y que las redes de neuronas transportan señales similares pero no idénticas sobre patrones. La ciencia fractal es una ciencia más determinista, mientras que la neural es una ciencia más probabilística. Dado que fractal es una ciencia más determinista, necesita un conjunto de datos representativos más pequeño para el entrenamiento. Debido a que necesita un conjunto de datos representativos más pequeño para el entrenamiento, los beneficios posteriores se acumulan automáticamente. Necesita una infraestructura más delgada, menos poder de cómputo y se vuelve mucho más fácil y rápido de implementar”. Sugiere que esto contrasta con los "motores neuronales, en los que necesita grandes conjuntos de datos, lo que significa que necesita una infraestructura más grande, más poder de cómputo, lo que lleva a un aumento de costos y de tiempo para implementar la solución".

"Diría que neuronal también depende mucho de las personas, donde se necesitan grandes reservas de recursos para poder entrenar el motor", mientras que los fractales necesitan menos personas.

Ergo, dice el argumento, la RPA basada en fractales es más fácil de escalar, al menos esa es la esencia de lo que dice Mehra.

Así que esa es la idea detrás de los fractales y RPA.

Ingesta de datos

Mehra sugiere que hay cuatro tipos de datos:"estructurados, no estructurados, imágenes y datos inferidos". Él dice que la lógica detrás de AntWorks era crear un motor de ingestión de datos que pudiera leer los cuatro tipos de datos.

Pero, ¿las otras empresas de RPA no están analizando también la ingestión de datos?

Mehra admite que lo son, pero que se trata de un desarrollo reciente, por ejemplo, Decipher de Blue Prism, anunciado a principios de este año.

Mehra argumenta que si bien AntWorks llegó tarde a la fiesta de RPA, al llegar más tarde no se vio abrumado por el legado y, por lo tanto, sus herramientas de ingesta de datos están a la cabeza. De hecho, AntWorks ni siquiera se describe a sí misma como una empresa de RPA, sino como una empresa de automatización inteligente.

¿Significa eso que AntWorks hará con las empresas RPA existentes lo que Netflix hizo con Blockbusters? Eso es poco probable, pero tal vez su enfoque en los fractales y la ingestión de datos le dé un nicho suficiente para hacerse con una porción de un mercado dominado por un pequeño número de empresas que, entre ellas, han recaudado más de mil millones de dólares.

¿La RPA es una curita?

Los críticos argumentan que RPA es una solución a corto plazo para un problema que eventualmente será superado por un software más integrado.

Este es un cargo con el que, como era de esperar, las empresas de RPA no están de acuerdo. Su defensa es que RPA está evolucionando, de hecho, muchos han dejado de usar el acrónimo RPA y en su lugar dicen automatización inteligente. Por ejemplo, recientemente Jason Kingdon, presidente de Blue Prism, dijo a Information Age que:“Los críticos dicen que RPA es un breve momento entre ahora y cuando lleguemos:una gran solución para todos, pero es una completa tontería… una herramienta RPA, puede hacer el trabajo de entre nueve y 50 personas.”

Mehra sugiere que RPA puede mutar para dejar de ser un yeso pegajoso y convertirse en una automatización inteligente. “RPA es cinta adhesiva”, dice, “la automatización inteligente está usando un clavo. Si coloca una pintura con Blu Tack o cinta adhesiva, se mantendrá durante un período de tiempo, pero en algún momento se caerá. Si usas clavos, esa pintura se mantendrá por los siglos de los siglos hasta que ocurra un terremoto o algo así”.

¿Qué tiene esto que ver con las hormigas?

Finalmente, esto nos lleva a las hormigas y, en particular, a la hormiga reina, o lo que AntWorks llama el bot reina.

Mehra explica:“El bot reina está monitoreando constantemente a los bots hormiga. Si el bot reina ve que un bot en particular ha fallado, asigna la tarea de ese bot a otro escritorio”.

El enfoque del bot reina también hace posible algo llamado gestión inteligente de la fuerza laboral. Por ejemplo, en el caso de una compañía de seguros, puede haber tres bots, uno haciendo reclamos, uno de nómina y un tercero de cuentas por pagar. Si el bot que trabaja en los reclamos tiene problemas con la carga de trabajo, pero los otros dos ya terminaron el día, el bot reina puede asignar los dos bots con poco trabajo para ayudar al primer bot.

No es exactamente como un hormiguero. La hormiga reina no da órdenes, no hay un plan maestro, cada hormiga crea el orden siguiendo reglas simples que están integradas en ella, como seguir a otras hormigas. Pero si ve un nido de hormigas como una metáfora, con la hormiga reina al mando, los trabajadores siguiendo sus órdenes, entonces eso parece ser una aproximación a lo que AntWorks y su producto ANTstein pretenden.