Aunque se habla mucho sobre la Inteligencia Artificial (IA), todavía hay una dificultad para entender lo que significa el concepto. IA se refiere a las capacidades de toma de decisiones presentadas por los programas informáticos.

Esta inteligencia puede tener varias formas de “manifestación”: desde un filtro de spam para mensajes de correo electrónico hasta un algoritmo complejo para detectar posibles complicaciones de salud en un paciente. Cada vez que pensamos en la IA, las imágenes de los coches voladores y los asistentes virtuales vienen a la mente, pero lo cierto es que la tecnología está presente en nuestras rutinas. La IA va de la mano con otras tecnologías como es el caso de Robotic Process Automation (RPA). La IA permite la automatización de procesos con características específicas, lo que sería imposible solo con el uso de RPA. Les daré tres ejemplos:

  1. Determinar incertidumbres. Con IA, es posible tener en cuenta, por ejemplo, las distintas variables para cotizar el precio de venta de una propiedad con la máxima precisión.
  2. Automatizar procesos con muchas variables. Es difícil establecer reglas para procesos con muchas variables y personas involucradas. IA posibilita realizar una selección mucho más asertiva de currículums de candidatos para una vacante en particular.
  3. Procesar datos no estructurados. Artículos, documentos, imágenes, videos, correos electrónicos son ejemplos de datos no estructurados. Con IA pueden procesar todos estos datos de una manera escalable. Cuando el RPA se mejora con la IA, los robots aprenden a encontrar patrones en datos no estructurados e implementar procesos precisos.

A menudo se dice que la IA es la cabeza y el RPA son las manos que realizan lo que la cabeza determina; pero ¿por qué algunas empresas siguen siendo renuentes a combinar estas tecnologías y escalar la IA dentro de las corporaciones? La falta de talento y de comprensión de la aplicación de la tecnología, las preocupaciones de privacidad, la calidad de los datos, las barreras organizacionales y la complejidad de la integración son algunas de las dificultades señaladas. Sin embargo, ya existen soluciones de mercado que son altamente capaces de superar algunos de estos obstáculos, actuando directamente en los procesos correctos.

Cuando se agrega IA a un paso de automatización específico, el robot solicita una predicción, proporcionando los datos de proceso necesarios. Cuando la predicción vuelve, el robot actúa sobre los resultados y continúa hasta que se completa el proceso. El robot está actuando como el vehículo de entrega de la inteligencia artificial.

Por lo tanto, las automatizaciones mejoradas con inteligencia artificial requieren un vehículo de entrega (robot) que dé visibilidad a las automatizaciones y a los modelos de aprendizaje automático, y a su vez permita una fácil interacción con los trabajadores humanos para su validación y corrección.

La IA lleva a RPA a otro nivel, lo que aporta nuevas oportunidades de acción, crecimiento empresarial, reducción de costos y riesgos y mejora de la productividad. RPA e IA deben moverse juntos para que los procesos sean exitosos, para entregas de alto rendimiento, para aportar los máximos beneficios a las empresas y empleados en los más variados sectores de la economía.

Fernando Paredes es Sales Executive de UiPath México

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