La Evolución de RPA hacia IA: Impulsando el Futuro de la Alineación Negocio-TI

'Los casos de uso de automatización inteligente también seguirán creciendo a medida que nuevas técnicas y soluciones de IA lleguen al mercado, cambiando radicalmente el lugar de trabajo del futuro.'

La automatización robótica de procesos (RPA) nos ha llevado un largo camino hacia el desbloqueo de beneficios de productividad atados en procesos manuales en los últimos años y ha galvanizado una mentalidad de que las cosas pueden cambiar sin necesidad de reingeniería masiva de sistemas.

Cuando el cambio radical no es una opción realista para las organizaciones, la RPA puede actuar como catalizador para ayudar a las empresas a progresar y agregar valor, permitiéndoles construir planes estratégicos alrededor de inversiones que ya han hecho en sus sistemas heredados.

La expansión hacia la inteligencia artificial (IA) es el siguiente paso de esta forma granular y más rápida de transformación, con cada vez más actividades empresariales total o parcialmente automatizadas por medios cada vez más sofisticados. Esto se conoce comúnmente como RPA cognitiva o CRPA.

Entonces, ¿cuáles son algunos casos de uso reales que combinan RPA e IA en soluciones de automatización inteligente más amplias?

Descubrimiento de Procesos

A medida que nuevas tecnologías digitales llegan al mercado, los profesionales de negocios se enfrentan al desafío de entender exactamente dónde las soluciones pueden ser valiosas para impulsar la eficiencia y desarrollar un caso de negocio para la implementación.

A menudo, sabrás intuitivamente dónde hay ineficiencias, pero esto debe ser respaldado por una visión más basada en evidencia, bottom-up, de lo que está sucediendo a través de los sistemas y dispositivos TI de un negocio para hacer un caso fuerte para la inversión — aquí es donde el descubrimiento de procesos es tan importante. La diferencia entre la percepción de dónde están las ineficiencias y lo que sucede dentro del panorama de sistemas puede ser sorprendente.

Al aprovechar analíticas, aprendizaje automático e IA, puedes construir una visión basada en evidencia de los procesos operacionales de una organización, lo que a su vez proporciona una comprensión más profunda de dónde se pueden aplicar tecnologías digitales — ya sean cambios de sistema o aplicación de RPA a excepciones de proceso, por ejemplo. También te permite evaluar los beneficios de estas soluciones una vez desplegadas.

Gestión de Datos No Estructurados

A pesar del auge de soluciones digitales y robóticas, un desafío significativo para las empresas sigue siendo la gestión de formularios, correspondencia, contratos y otro contenido de texto libre. Esto es particularmente el caso con material externo como contratos de clientes o proveedores, lo que crea la necesidad de gestión de casos altamente manual.

Este es actualmente uno de los ámbitos clave donde las empresas buscan extender la RPA al dominio de la IA. En este contexto, la RPA es el agregador, obteniendo los datos brutos necesarios para alimentar los componentes de IA, ya sea basado en visión por computadora, coincidencia de patrones, clasificadores o procesamiento de lenguaje natural. Una vez que los módulos de IA han completado sus funciones, la RPA puede usarse para empujar las respuestas a los sistemas objetivo.

La RPA, cuando es respaldada por varios módulos de IA, puede ofrecer capacidades específicas para realizar tareas de procesamiento subjetivo que tradicionalmente realizan las personas.

La Interfaz Conversacional

Según un estudio realizado por Capgemini este año, los asistentes de voz están destinados a convertirse en un modo dominante de interacción del consumidor en los próximos tres años — el 24% ya dice que usaría chatbots y voicebots en lugar de un sitio web. El auge de asistentes de voz como Google Assistant, Amazon Alexa y Siri de Apple está transformando dramáticamente las relaciones con los clientes, y las empresas se ven obligadas a considerar cómo pueden aprovecharlos.

Para desplegar estas soluciones dentro de un negocio, necesitamos un mecanismo que abra el acceso al patrimonio de aplicaciones de una organización. Un voicebot o chatbot es, por supuesto, tan inteligente como la información que puede extraer y transmitir a su usuario. La forma en que esto se une, en este ejemplo, es empleando los robots para buscar y entregar los datos a nuestra interfaz conversacional, es decir, el chatbot, y así responder la pregunta planteada.

Esto se logra mediante el chatbot convirtiendo la pregunta abstracta en una serie de consultas que pueden ser entendidas por el sistema RPA. El robot luego consulta el(los) sistema(s) de registro para recuperar elementos de datos relevantes, los empaqueta y devuelve el paquete al chatbot, permitiéndole reconstruir estos en una respuesta en lenguaje natural.

La RPA es un componente crucial para abrir aplicaciones — particularmente aquellas difíciles de integrar — y permitirles participar en el nuevo mundo de interfaces conversacionales.

Velocidad para el Insight

Todos los negocios tienen alguna forma de canal de datos alimentando sus cadenas de suministro y almacenes. Están diseñados para intentar proporcionar el 100% de los datos necesarios de forma regular. Aunque suele ser adecuado para informes, no es un conjunto de datos lo suficientemente completo para análisis y generación de insights.

Siempre hay una 'última milla' de análisis suplementario requerida para capturar una pieza específica de insight. Esto aumenta el conjunto de datos con datos para apoyar el análisis de causa raíz de desafíos como el cierre mensual, por ejemplo.

La RPA puede usarse para apoyar esa última milla de extracción, proporcionando la agregación y preparación de datos para apoyar las necesidades dinámicas de informes, sin tener que esperar a que TI corporativa extienda los canales de datos. Esto a su vez nos permite predecir y hacer cosas que históricamente han sido difíciles para los humanos.

Luchamos para predecir porque no podemos lidiar con los enormes volúmenes de datos. Luchamos para narrar grandes volúmenes de datos que cubren una multitud de líneas de divisiones o departamentos. La IA puede emplearse para modelar y predecir o usar técnicas de generación de lenguaje natural para crear un resumen narrativo gramaticalmente correcto de los hallazgos dentro de un bloque de datos brutos en lugar de usar ejércitos de personas.

En muchos de los casos de uso descritos arriba, permanecemos en las fases muy tempranas de aprovechar los beneficios de RPA y su expansión hacia IA. Sin embargo, eso solo demuestra cuánto continuará evolucionando y expandiéndose la RPA dentro de las empresas en los próximos años.

Los casos de uso de automatización inteligente también seguirán creciendo a medida que nuevas técnicas y soluciones de IA lleguen al mercado, cambiando radicalmente el lugar de trabajo del futuro. Para que las empresas utilicen plenamente esta tecnología, primero deben entender cómo estas soluciones pueden transformar sus procesos y aplicar una gobernanza estricta para asegurar que su toma de decisiones sea efectiva.

Si las empresas se esfuerzan por implementar estas soluciones conectadas, pero granulares, a través de sus organizaciones, les ayudará a impulsar una transformación de doble velocidad, y seguirá una nueva era de alineación entre negocio y TI.