RPA e inteligencia artificial: ¿cómo se complementan y por qué necesitas ambas?

Pero ante ello, existe mucha confusión sobre sus diferencias, en qué son particularmente útiles por separado y la forma en la que pueden complementarse y trabajar en conjunto.

Las empresas actualmente llevan a cabo diversos procesos que requieren de tomas de decisiones complejas, y como tales, necesitan tecnologías complementarias que ayuden a manejar los flujos de trabajo y que esas decisiones se tomen basadas en información y de la mejor manera. Para ayudarlas, se encuentra por una parte la RPA, que tiene su utilidad en aquellos procesos que pueden simplificarse y que requieren de un ‘paso a paso’ sistemático. La IA por su parte, es la tecnología que puede mejorar la toma de decisiones humanas en procesos complejos y con altos flujos de datos.

Combinadas, ambas herramientas juegan un papel importante en el impulso de la eficiencia operativa y en la transformación empresarial. ¿Por qué necesita tu organización de ambas tecnologías y en qué momento trabajan en conjunto para volverse más útiles?

La RPA consiste en un software robótico que interactúa con los sistemas digitales para realizar tareas que suelen ser repetitivas, lentas y con poco valor agregado para los empleados, lo que les permite enfocarse en tareas que requieren de mayor creatividad y capacidades cognitivas. Esta tecnología funciona mejor ante flujos de trabajo basados en reglas estrictas, que no cambian y que consumen mucho tiempo, como iniciar sesión en aplicaciones, copiar y pegar datos en distintas plataformas, extraer y procesar información y documentos, abrir correos electrónicos y archivos adjuntos, llenar formularios, entre otras.

La Inteligencia Artificial, entonces, se vuelve como un ‘hermano’ que complementa las labores del software de RPA y trabajan en conjunto para expandir el poder que ofrece la automatización a todo tipo de áreas de la empresa, lo que permite automatizar cada vez más y más procesos. Con ayuda de la IA, esta automatización puede volverse más intuitiva e inteligente, ya que se trata de tecnología capaz de aprender y tomar decisiones utilizando grandes cantidades de datos así como predecir distintos escenarios o resultados posibles. 

Dicho lo anterior, es necesario que la IA y la RPA trabajen en conjunto para impulsar la eficiencia operativa que buscan las empresas. Por ejemplo, los procesos de diagnóstico en hospitales que tienen como objetivo identificar al nuevo coronavirus COVID-19 pueden analizar un conjunto de síntomas del virus, como fiebre alta y dolores corporales, y alertar a los profesionales médicos sobre nuevos casos. Primero, la RPA puede utilizarse para el llenado de prescripciones médicas limitadas en donde las respuestas son ‘sí’ y ‘no’, para luego evolucionar a la evaluación de criterios más complejos, como la intensidad de un síntoma o la frecuencia en la que aparece, cuando se añade IA para un análisis más productivo. Imagina, por ejemplo, un software de RPA que automatice la toma de radiografías, que posteriormente serán analizadas por IA.

Existe una regla general para determinar si un proceso debe ser manejado por RPA o AI: primero se requiere detectar qué procesos tienen potencial de ser automatizados y posteriormente qué flujos de trabajo son demasiado complejos para añadir a la IA.

El primer paso es detectar qué procesos pueden automatizarse y comenzar con aquellos simples que no cuentan con altos flujos de datos e información, para luego escalar con IA a los más complejos en donde el resultado no depende de reglas bien definidas, como decisiones de compra o la traducción de idiomas, por ejemplo. La Inteligencia Artificial también juega un papel importante en procesos que se basan en datos no estructurados como artículos, imágenes, videos y otro tipo de procesos como la extracción de facturas, enrolamiento de correos electrónicos y la transformación de notas de voz a texto.

En conclusión, la RPA y la Inteligencia Artificial pueden funcionar por separado, pero tienen un límite de eficiencia que se puede romper cuando ambas se integran. UiPath permite a las empresas implementar paso a paso ambas tecnologías utilizando modelos de aprendizaje automático a través de una base de RPA en distintos niveles de las organizaciones.