¿Cuál es la diferencia entre la automatización inteligente (AI) y la RPA?
Si bien la automatización robótica de procesos (RPA) sigue siendo parte del conjunto de herramientas principal para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas, la automatización inteligente (AI) representa la evolución de las capacidades de automatización para manejar procesos y datos más complejos, aprender con el tiempo y proporcionar conocimientos más profundos a través de la incorporación de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) con RPA. Al combinar la RPA con tecnologías cognitivas, las organizaciones pueden automatizar más procesos con mayor eficiencia y menos errores, y desbloquear nuevas oportunidades de innovación y crecimiento.
¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA)?
La RPA es una tecnología para crear y ejecutar la automatización de los procesos de negocio, a veces llamados robots de software o "bots", para automatizar tareas digitales. La RPA funciona imitando acciones humanas, como hacer clic y escribir, para navegar e interactuar con aplicaciones y sistemas a través de la interfaz de usuario, tal como lo haría una persona para realizar su trabajo. Es importante destacar que la RPA requiere reglas y lógica preestablecidas y entradas de datos estructurados, donde el formato y la ubicación de los datos son consistentes en cada repetición del proceso automatizado.
¿Qué es la automatización inteligente (AI)?
La automatización inteligente, o automatización de procesos inteligentes (IPA), combina RPA con IA para automatizar procesos complejos que involucran datos no estructurados, toma de decisiones y aprendizaje. Combina la eficacia de la RPA para tareas bien definidas y basadas en reglas con herramientas cognitivas como ML y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para procesar documentos, interpretar y responder al lenguaje natural e incluso detectar y corregir errores, mejorando la resiliencia y la confiabilidad de la automatización.
Comparación de las ventajas de RPA vs. Automatización inteligente.
Como regla general, la automatización de los procesos de negocio permite ahorrar tiempo, reducir errores y aumentar la eficiencia. Pero aplicar las herramientas de automatización adecuadas, ya sea RPA independiente o una plataforma holística de automatización inteligente, a la tarea correcta puede permitir obtener beneficios adicionales, desde liberar recursos para trabajos estratégicos de mayor valor hasta transformar modelos operativos y acelerar el crecimiento.
Beneficios clave de la RPA:
- Eficiencia y ahorros: La RPA aumenta la eficiencia y permite ahorrar tiempo y costos al automatizar tareas repetitivas.
- Asignación de recursos: La RPA libera recursos humanos para trabajos más estratégicos y de valor agregado.
- Resultados inmediatos: La RPA generalmente requiere un tiempo de implementación corto y ofrece un retorno de la inversión inmediato.
- Precisión y velocidad: La RPA ejecuta tareas repetitivas de forma rápida y sin errores, ofreciendo alta precisión a alta velocidad.
Beneficios adicionales de la automatización inteligente:
- Complejidad de procesos y datos: La automatización inteligente maneja procesos complejos de principio a fin que involucran tanto datos estructurados como no estructurados.
- Flexibilidad a escala: La automatización inteligente puede manejar la complejidad y diversidad del mundo real de los procesos de negocio , así como adaptarse a las condiciones y los requisitos empresariales en evolución.
- Mejora continua: La automatización inteligente proporciona conocimientos impulsados por IA para mejorar la toma de decisiones empresariales, al mismo tiempo que mejora continuamente el rendimiento de la automatización a través del aprendizaje automático y la retroalimentación.
- Huella de automatización ampliada: La automatización inteligente permite la automatización de más tareas, procesos y flujos de trabajo, reduciendo la necesidad de intervención humana y permitiendo la transformación operativa.
Casos de uso de RPA y automatización inteligente por industria.
Caso de uso de finanzas y contabilidad: Procesamiento de facturas
La aplicación de la RPA podría automatizar lo siguiente:
- Extracción de datos: Los bots de RPA extraen datos estructurados de formularios de facturas, como números de factura, fechas, montos y detalles del proveedor.
- Entrada de datos: Los bots ingresan datos extraídos en el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) de la organización.
- Validación: Los bots validan los datos aplicando reglas predefinidas, como verificar si los montos de las facturas coinciden con los montos de las órdenes de compra.
La automatización inteligente extiende la automatización a lo siguiente:
- Datos no estructurados: La automatización inteligente utiliza IA para extraer datos no estructurados de facturas (por ejemplo, archivos PDF escaneados o imágenes), o donde el formato no es consistente.
- Gestión de excepciones: La automatización inteligente aplica el aprendizaje automático para reconocer patrones y resolver excepciones, como identificar y corregir discrepancias en el monto de las facturas.
- Toma de decisiones: La automatización inteligente utiliza IA para marcar facturas sospechosas de posible fraude en función de datos históricos y utilizando algoritmos para la detección de anomalías.
Caso de uso de operaciones de servicio: Gestión de tickets del Servicio de Asistencia al Cliente
La aplicación de la RPA podría automatizar lo siguiente:
- Creación de tickets: Los bots de RPA crean tickets de asistencia técnica extrayendo datos estructurados de formularios web o correos electrónicos.
- Enrutamiento: Los Bots dirigen los tickets al equipo de soporte adecuado según reglas predefinidas, como el tipo de problema o la prioridad seleccionada por el cliente.
- Actualizaciones de estado: Los bots actualizan el progreso registrando el estado de los tickets en el sistema de asistencia técnica.
La automatización inteligente extiende la automatización a lo siguiente:
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP): La automatización inteligente utiliza NLP para analizar datos no estructurados en las comunicaciones del cliente, incluidos correos electrónicos y registros de chat, para crear y categorizar tickets de asistencia técnica.
- Análisis de sentimientos: La automatización inteligente aplica análisis de sentimientos para priorizar tickets según el sentimiento del cliente.
- Respuestas automáticas: La automatización inteligente utiliza IA para generar respuestas automatizadas a preguntas comunes.
Caso de uso de servicios bancarios y financieros: Procesamiento de solicitudes de préstamo
La aplicación de la RPA podría automatizar lo siguiente:
- Recopilación de datos: Los bots de RPA recopilan datos estructurados de los formularios de solicitud de préstamo, como los detalles del solicitante, los ingresos y el monto del préstamo.
- Evaluación inicial: Los bots realizan una evaluación inicial en la que verifican los datos de los solicitantes frente a criterios predefinidos, como umbrales de puntaje de crédito y requisitos de ingresos.
- Carga de documentos: Los bots suben los documentos necesarios al sistema de gestión de documentos.
La automatización inteligente extiende la automatización a lo siguiente:
- Procesamiento de documentos: La automatización inteligente utiliza IA para analizar documentos no estructurados (por ejemplo, estados de cuenta bancarios y declaraciones de impuestos) para extraer información financiera relevante.
- Evaluación de riesgos: La automatización inteligente aplica modelos de aprendizaje automático para evaluar el riesgo de solicitud de préstamo, considerando factores más complejos como los patrones de gasto y la estabilidad financiera.
- Toma de decisiones automatizada: La automatización inteligente proporciona recomendaciones de aprobación o rechazo de aplicaciones a los suscriptores.
Caso de uso de Recursos Humanos: Incorporación de empleados
La aplicación de la RPA podría automatizar lo siguiente:
- Relleno de formularios: Los bots de RPA rellenan formularios de incorporación estructurados con detalles del empleado, como información personal, puesto de trabajo y fecha de inicio.
- Creación de cuenta: Los bots crean cuentas de usuario en aplicaciones de trabajo y sistemas de registro, como correo electrónico, software de Recursos Humanos y sistemas de control de acceso.
- Notificación: Los bots envían correos electrónicos de bienvenida y notificaciones a los gerentes y departamentos sobre el nuevo empleado.
La automatización inteligente extiende la automatización a lo siguiente:
- Verificación de documentos: La automatización inteligente utiliza IA para verificar documentos de nuevos empleados, como identificación, certificaciones y contratos de empleo.
- Incorporación personalizada: La automatización inteligente permite experiencias de incorporación personalizadas a través del análisis de la experiencia previa y los requisitos del puesto para planificar programas de capacitación y recursos en consecuencia.
- Seguimiento de cumplimiento: La automatización inteligente garantiza que la capacitación y la documentación de cumplimiento obligatorias se completen y se rastreen, enviando recordatorios y actualizaciones tanto a los nuevos empleados como a los gerentes de Recursos Humanos.
Caso de uso en la industria de la fabricación: Administración de la cadena de suministro
La aplicación de la RPA podría automatizar lo siguiente:
- Procesamiento de pedidos: Los bots de RPA automatizan el procesamiento de órdenes de compra, extrayendo datos estructurados de los formularios de pedido e ingresándolos en el sistema de gestión de la cadena de suministro.
- Actualizaciones de inventario: Los bots actualizan los niveles de inventario en tiempo real a medida que se procesan y completan los pedidos.
- Seguimiento de envíos: Los bots rastrean los envíos y actualizan la información de estado en el sistema de logística.
La automatización inteligente extiende la automatización a lo siguiente:
- Previsión de la demanda: La automatización inteligente utiliza IA para analizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado y factores externos como el clima y los indicadores económicos para predecir la demanda.
- Gestión de proveedores: La automatización inteligente aplica el aprendizaje automático para evaluar el desempeño de los proveedores y optimizar la selección de proveedores basada en la calidad, el costo y la confiabilidad.
- Mantenimiento predictivo: La automatización inteligente utiliza IA para predecir fallas en el equipo y programar un mantenimiento proactivo.
Evolución del software de automatización desde RPA hasta la automatización inteligente y más allá.
Productividad en repetición
La tecnología de automatización ha recorrido un largo camino desde sus inicios, cuando los equipos de TI y análisis de negocios agilizaban los procesos manuales mediante secuencias de comandos y macros básicas, lo que proporcionaba un aumento significativo de la eficiencia, aunque de alcance limitado. Pero estas automatizaciones incipientes, junto con el desarrollo de mejores herramientas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), estimulan la necesidad de las empresas de soluciones de automatización más sólidas y fáciles de usar. Dentro de este contexto, surgió la automatización robótica de procesos (RPA), y permitió a las organizaciones automatizar de manera rápida y confiable tareas rutinarias, repetitivas y basadas en reglas. Los bots de RPA podrían trabajar como humanos interactuando con varias aplicaciones de software a través de sus interfaces de usuario para ejecutar tareas laborales como la entrada de datos, el llenado de formularios, la generación de informes y el procesamiento de transacciones. La RPA por sí sola creó un cambio radical en la productividad y la precisión, particularmente en las operaciones administrativas, liberando a los trabajadores humanos para que se concentren en tareas más creativas, estratégicas y de mayor valor agregado.
Conquista de la complejidad
Al mismo tiempo que las limitaciones de RPA se volvían más evidentes ante procesos de negocio cada vez más complejos que involucraban datos no estructurados y una rápida toma de decisiones, las tecnologías de automatización cognitiva en forma de herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) estaban ganando protagonismo. Esto llevó a la evolución de la automatización inteligente, un multiplicador de fuerza que combina RPA con IA para extender las capacidades de automatización empresarial a procesos de extremo a extremo que requieren procesamiento cognitivo y aprendizaje adaptativo. Uniendo fuerzas con el procesamiento inteligente de documentos (IDP), la automatización inteligente puede trabajar con datos no estructurados, realizar análisis avanzados y tomar decisiones basadas en datos. Esta evolución ha permitido a las organizaciones automatizar no solo tareas rutinarias sino también flujos de trabajo complejos, mejorando significativamente la eficiencia operativa e impulsando la transformación digital.
Hola, IA generativa
La evolución actual de la tecnología de automatización está siendo impulsada por la IA generativa, un subconjunto de IA que puede crear contenido nuevo y generar conocimientos casi instantáneos a partir de grandes conjuntos de datos. Infundir la automatización inteligente con el poder de la IA generativa está transformando la automatización, lo que permite una flexibilidad nunca antes vista a través de la aceleración de todo el ciclo de desarrollo de la automatización y la apertura a nuevos y creativos casos de uso. Por ejemplo, en el sector sanitario, la IA generativa puede revolucionar la atención de los pacientes al analizar grandes cantidades de datos médicos para generar planes de tratamiento personalizados y predecir los resultados de los pacientes. Además, puede ayudar en el descubrimiento de fármacos simulando diversas combinaciones moleculares y prediciendo su eficacia. En el Servicio de Atención al Cliente, la IA generativa puede mejorar los chatbots al permitirles generar respuestas personalizadas y proporcionar conocimientos más profundos sobre el comportamiento del cliente.
Automatización de agentes
La próxima evolución de la automatización inteligente ya está tomando forma como agentes de IA y automatización con agentes. Los agentes de IA son entidades que combinan el poder de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la IA generativa con la capacidad de tomar acciones responsables en aplicaciones y entornos. La automatización con agentes implica aprovechar agentes de IA inteligentes para crear sistemas adaptativos y que se puedan mejorar a sí mismos con el potencial de aumentar significativamente la flexibilidad operativa, la eficiencia y la innovación. Se espera que la convergencia de las capacidades de IA generativa con la automatización inteligente defina una nueva generación de sistemas de automatización adaptativos, inteligentes y eficientes.
Elección del camino de automatización adecuado para su proceso de negocio.
La amplia gama de soluciones de automatización integrales disponibles significa que rara vez es necesario elegir estrictamente entre RPA y automatización inteligente a gran escala. Más bien, la automatización de los procesos de negocio implica seleccionar las herramientas de automatización adecuadas para aplicar a cada proceso o flujo de trabajo. Una evaluación sólida de los atributos del proceso y los requisitos operativos ayuda a determinar su camino hacia el éxito de la automatización para alcanzar los objetivos comerciales.
Capacidad de repetición
Criterios de evaluación
¿Cuál es la frecuencia y el volumen de ejecución de la tarea o el proceso?
Aplicabilidad de la RPA
Los procesos repetitivos de alta frecuencia y volumen son candidatos ideales para la RPA.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
Los procesos de frecuencia y volumen medio a alto son candidatos ideales para la automatización inteligente.
Lógica
Criterios de evaluación
¿En qué medida la tarea o el proceso sigue un conjunto de reglas o condiciones predefinidas?
Aplicabilidad de la RPA
Los procesos altamente definidos son adecuados para la RPA.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
Tanto los procesos menos definidos como los altamente definidos son candidatos para la automatización inteligente.
Estructura de datos
Criterios de evaluación
¿Qué tipo(s) de datos se utilizan en el proceso (estructurados vs. no estructurados)? ¿Es necesario extraer, transformar o procesar los datos?
Aplicabilidad de la RPA
Si hay datos estructurados disponibles, la RPA es una opción adecuada.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
Cualquier entrada de datos, incluidos los datos no estructurados, que requieran extracción y transformación, son adecuados para la automatización inteligente.
Complejidad
Criterios de evaluación
¿Cuál es el nivel de complejidad del proceso? P. ej. ¿Cuál es el número de pasos y puntos de decisión?
Aplicabilidad de la RPA
Cualquier número de pasos, menos puntos de decisión, es lo más adecuado para la RPA.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
Cualquier número de pasos y puntos de decisión es adecuado para la automatización inteligente.
Tasa de exactitud y error
Criterios de evaluación
¿Cuál es el requisito de precisión actual u objetivo y la tasa de error del proceso?
Aplicabilidad de la RPA
La RPA puede ofrecer una alta precisión.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
La automatización inteligente puede ofrecer alta precisión.
Escalar
Criterios de evaluación
¿Se espera que el proceso aumente en volumen o frecuencia con el tiempo?
Aplicabilidad de la RPA
La RPA se puede escalar de manera efectiva para procesos estáticos y consistentes.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
La automatización inteligente se puede escalar de manera efectiva para procesos con diversos grados de cambio a lo largo del tiempo.
Integraciones de aplicaciones y sistemas
Criterios de evaluación
¿Cuántas aplicaciones, sistemas o bases de datos involucra el proceso?
Aplicabilidad de la RPA
La RPA es ideal para interactuar a través de interfaces de usuario.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
La automatización inteligente está diseñada para múltiples tipos de conexión o integraciones.
Intervención humana
Criterios de evaluación
¿En qué medida la tarea o el proceso implica intervención o supervisión humana?
Aplicabilidad de la RPA
La RPA tiene capacidad para cubrir requisitos simples de intervención humana.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
La automatización inteligente tiene capacidad para flujos de trabajo complejos con intervención humana.
Orientado al cliente
Criterios de evaluación
¿El proceso afecta a clientes u otras partes externas o interactúa directamente con ellos?
Aplicabilidad de la RPA
La RPA puede ser demasiado rígida para las interacciones con el cliente, pero puede ofrecer alta precisión para los procesos predeterminados que tienen capacidad para cubrir las necesidades del cliente.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
La automatización inteligente puede ser lo suficientemente flexible y precisa como para interactuar directamente con los clientes.
Dependencias
Criterios de evaluación
¿Existen dependencias entre diferentes tareas y procesos dentro del flujo de trabajo?
Aplicabilidad de la RPA
La RPA es ideal para flujos de trabajo de baja dependencia.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
La automatización inteligente está diseñada para cualquier cantidad de dependencias de flujo de trabajo.
Dinámica y cambios
Criterios de evaluación
¿Cuál es el nivel de cambio esperado para el proceso a lo largo del tiempo? ¿Será necesario que el proceso se adapte rápidamente a los cambios en los requisitos del negocio?
Aplicabilidad de la RPA
La RPA funciona mejor en procesos estáticos.
Aplicabilidad de la automatización inteligente
La automatización inteligente es flexible y adaptable, incluso automáticamente, a los cambios en los procesos con el tiempo.
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