En el excelente artĆculo From Robotic Process Automation to Intelligent Process Automation (De la automatizaciĆ³n robĆ³tica de procesos a la automatizaciĆ³n inteligente de procesos ) (Chakraborti, 2020), el autor analiza cĆ³mo, en la Ćŗltima dĆ©cada, la automatizaciĆ³n robĆ³tica de procesos (RPA) ha impulsado la eficiencia de los procesos empresariales de forma fascinante. Sin embargo, sugiere que ahora nos encontramos en un “punto de inflexiĆ³n” dentro de esta tendencia tecnolĆ³gica, con la automatizaciĆ³n inteligente emergiendo como la progresiĆ³n lĆ³gica de la RPA.
Chakraborti cita el nuevo paradigma de la automatizaciĆ³n inteligente de procesos, que combina la automatizaciĆ³n de procesos empresariales con el aprendizaje automĆ”tico, la inteligencia artificial y los datos de clientes.
RPA es otro componente crĆtico de la automatizaciĆ³n inteligente. Ambos conceptos estĆ”n tan entrelazados que existe cierta confusiĆ³n sobre dĆ³nde empieza la automatizaciĆ³n inteligente de procesos y dĆ³nde acaba la automatizaciĆ³n robĆ³tica de procesos.
Este artĆculo explorarĆ” las diferencias y puntos en comĆŗn de ambas disciplinas y mostrarĆ” dĆ³nde se cruzan y solapan. TambiĆ©n compartiremos algunos ejemplos de automatizaciĆ³n inteligente junto con casos de uso del sector.
ĀæQuĆ© es la automatizaciĆ³n robĆ³tica de procesos?
La automatizaciĆ³n robĆ³tica de procesos (RPA ) hace referencia a un conjunto de tecnologĆas que permiten alcanzar diversos objetivos de automatizaciĆ³n de procesos empresariales (BPA). Podemos definir un proceso empresarial como un conjunto de tareas que permiten alcanzar los objetivos de la organizaciĆ³n. Por ejemplo, un proceso empresarial puede ser algo tan sencillo como realizar una comprobaciĆ³n de crĆ©dito en una solicitud de prĆ©stamo.
Los pasos necesarios para una verificaciĆ³n de crĆ©dito implican extraer el nombre de un cliente de documentos internos, hacer una solicitud a una agencia de crĆ©dito y, a continuaciĆ³n, volver a introducir el resultado en los sistemas internos. En los entornos empresariales tradicionales, estas tareas se gestionan manualmente. Sin embargo, la automatizaciĆ³n de procesos empresariales utiliza robots para realizar estas tareas, de ahĆ el tĆ©rmino AutomatizaciĆ³n RobĆ³tica de Procesos.
Las tareas de RPA deben basarse en reglas y ser predecibles. Necesitan desencadenantes, entradas y salidas claramente definidos. Como tal, el manejo de excepciones es algo que puede despistarlos. Las anomalĆas o las circunstancias excepcionales -o cualquier cosa que requiera pensar sobre la marcha- no son tareas que pueda manejar la RPA. Por supuesto, eso no quiere decir que la gestiĆ³n de excepciones sea un concepto extraƱo en el desarrollo de RPA.
Hay muchos escenarios en los que un bot no puede completar una tarea debido a un problema con el permiso de seguridad o a datos incompletos. Los desarrolladores pueden construir en torno a estas excepciones. Por ejemplo, imagine un escenario en el que crea un proceso RPA para transferir datos de facturas a una base de datos, pero la base de datos no funciona. Puede ordenar al robot que siga intentĆ”ndolo a intervalos determinados hasta que se conecte con la base de datos. Sin embargo, una vez alcanzado un nĆŗmero mĆ”ximo de intentos, lanzarĆ” una excepciĆ³n de negocio para que un trabajador manual pueda remediar la situaciĆ³n.
Lo que hemos descrito anteriormente es un escenario sencillo. Sin embargo, puede que necesite explorar la automatizaciĆ³n inteligente de procesos para crear procesos mĆ”s resistentes y sĆ³lidos que se ocupen de las excepciones de forma independiente.
Para profundizar en el tema, lea nuestra GuĆa completa de automatizaciĆ³n robĆ³tica de procesos (RPA).
ĀæQuĆ© es la automatizaciĆ³n inteligente de procesos (IPA)?
La automatizaciĆ³n inteligente de procesos hace referencia a una combinaciĆ³n de tecnologĆas que ayudan a las empresas a automatizar los flujos de trabajo y procesos existentes. Ya en 2017, McKinsey destacĆ³ los beneficios de la automatizaciĆ³n inteligente. El documento de la consultora, ampliamente difundido, AutomatizaciĆ³n inteligente de procesos: The engine at the core of the next-generation operating model, esboza cinco tecnologĆas bĆ”sicas que se unen para hacer posible la automatizaciĆ³n inteligente.
Lo son:
1. AutomatizaciĆ³n robĆ³tica de procesos (RPA):
Conjunto de herramientas que realizan tareas predecibles, repetitivas y bien definidas que tradicionalmente eran competencia de los trabajadores humanos.
2. Aprendizaje automĆ”tico y analĆtica avanzada:
Algoritmos avanzados entrenados para encontrar patrones en vastos conjuntos de datos histĆ³ricos, de modo que puedan ofrecer ideas y predicciones con una rapidez y precisiĆ³n imposibles para los investigadores humanos.
3. Generadores de lenguaje natural (NLG)
Como demuestra el Ć©xito de herramientas como ChatGPT y Pi, los generadores de lenguaje natural pueden producir texto y otros elementos creativos para facilitar la comunicaciĆ³n entre humanos y tecnologĆa.
4. Flujos de trabajo inteligentes:
Un software de procesos empresariales que gestiona el flujo de trabajo entre humanos y mĆ”quinas, garantizando la entrega, el seguimiento y la elaboraciĆ³n de informes sin problemas.
5. Agentes cognitivos:
Chatbots inteligentes que utilizan una combinaciĆ³n de ML y NLP para proporcionar representantes de atenciĆ³n al cliente automatizados que reducen la carga del personal de servicio y, en algunos casos, destacan en la venta y la comprensiĆ³n de los clientes.
Las tecnologĆas mencionadas son los componentes bĆ”sicos de una soluciĆ³n IPA. Aunque implĆcita, tambiĆ©n aƱadirĆamos la tecnologĆa de visiĆ³n por ordenador (CVT) a la lista de herramientas que componen la tecnologĆa IPA.
Las similitudes entre RPA e IPA
Aunque la RPA y la IPA son categorĆas tecnolĆ³gicas distintas, tienen un buen grado de cruce. Estas son algunas de las similitudes entre la RPA y la IPA.
1. Ambas son herramientas de automatizaciĆ³n
La conexiĆ³n mĆ”s evidente entre RPA e IPA es que ambas herramientas existen para automatizar procesos empresariales. Aunque cada soluciĆ³n adopta su propio enfoque y utiliza distintos tipos de tecnologĆa para alcanzar sus objetivos, en el fondo, su Ć©tica es ocuparse de tareas que tradicionalmente realiza el ser humano y encontrar la manera de hacerlas de forma mĆ”s eficiente, rentable y precisa.
2. La RPA es una parte central de la IPA
Otra similitud importante entre ambas tecnologĆas es el hecho de que la RPA es un componente bĆ”sico de la IPA. Aunque el aprendizaje automĆ”tico y otras tecnologĆas que imitan la cogniciĆ³n humana son partes fundamentales de la IPA, las automatizaciones se construyen sobre una base de RPA.
3. RPA e IPA comparten beneficios similares
La RPA y la IPA tambiĆ©n comparten muchas de las ventajas empresariales. Por ejemplo, ayudan a las empresas a reducir costes, ahorrar tiempo, aumentar la productividad, incrementar la satisfacciĆ³n laboral de los empleados, cumplir las normas, mejorar el servicio y reducir los errores humanos.
Diferencias entre RPA e IPA
Aunque la RPA y la IPA tienen muchos puntos en comĆŗn, hay algunos puntos de diferencia que debe comprender.
#1. Escalabilidad
Aunque la RPA destaca en la automatizaciĆ³n de tareas discretas, la orquestaciĆ³n de flujos de trabajo complejos o la gestiĆ³n de datos no estructurados es un reto habitual. IPA ofrece una combinaciĆ³n de herramientas que ayudan con los cuellos de botella de la ampliaciĆ³n, como los datos no estructurados o la toma de decisiones.
#2. Aprendizaje y adaptaciĆ³n en tiempo real
RPA es una soluciĆ³n perfecta para tareas que siguen un camino predecible, paso a paso. Por definiciĆ³n, sigue instrucciones. Por otro lado, IPA puede aprender y adaptarse en tiempo real gracias a funciones como ML.
#3. Inteligencia
La inteligencia es difĆcil de definir. Sin embargo, todos entendemos que el pensamiento humano utiliza diversas herramientas como la lĆ³gica, el razonamiento, el aprendizaje, la planificaciĆ³n y la resoluciĆ³n de problemas para generar respuestas o predicciones basadas en la informaciĆ³n.
Las herramientas de RPA pueden procesar informaciĆ³n, pero sĆ³lo mediante un estricto conjunto de reglas. BĆ”sicamente, utiliza la lĆ³gica if/then/else para gestionar los procesos empresariales. En efecto, la RPA imita la cogniciĆ³n humana, pero sĆ³lo porque se le da un mapa.
La automatizaciĆ³n inteligente, en cambio, procesa los datos de una forma que se asemeja mĆ”s a la cogniciĆ³n humana. Dado que las herramientas de automatizaciĆ³n inteligente utilizan IA, pueden salirse de los lĆmites del seguimiento de instrucciones y adaptarse y ajustarse a circunstancias cambiantes, datos no estructurados y otros factores excepcionales que pueden dejar perplejas a las herramientas de RPA.
#4. Tratamiento de datos no estructurados
RPA ayuda a los equipos a abordar tareas deterministas. Como tal, se basa en entradas predecibles, como los datos estructurados. Sin embargo, cuando se trata de lidiar con datos no estructurados o cualquier informaciĆ³n que se salga de la reserva, llegamos a los lĆmites superiores de las herramientas de RPA.
El tratamiento de datos estructurados suele recaer en trabajadores manuales. Dado que la toma de decisiones y la interpretaciĆ³n son importantes, tiene sentido recurrir a la cogniciĆ³n humana. Sin embargo, la automatizaciĆ³n inteligente puede manejar datos no estructurados gracias al uso de tecnologĆas de IA como el aprendizaje automĆ”tico.
Cabe seƱalar que las herramientas de RPA pueden utilizarse para convertir datos no estructurados en datos estructurados. Por ejemplo, el uso de herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) o de reconocimiento Ć³ptico de caracteres (ROC) ayuda a traducir estos datos en algo con lo que pueda trabajar un RPA. Sin embargo, la naturaleza de los datos no estructurados hace que este proceso sea complejo y requiere la creaciĆ³n de mĆŗltiples plantillas capaces de realizar el trabajo. Esta realidad puede provocar problemas de escalabilidad en las soluciones de RPA.
#5. RPA es mƔs rentable
Aunque las herramientas de AI tienen un alcance mĆ”s amplio que el software de RPA, estos extras tienen un coste. Uno de los aspectos mĆ”s atractivos de las herramientas de automatizaciĆ³n es su demostrado ahorro de costes. Sin embargo, teniendo en cuenta sus precios relativos, el software RPA es mĆ”s accesible para la mayor parte del mercado.
La automatizaciĆ³n inteligente es una soluciĆ³n mĆ”s flexible que puede funcionar en una gama mĆ”s amplia de entornos. Sin embargo, no todas las empresas tienen necesidades de automatizaciĆ³n complejas. En funciĆ³n del alcance de los procesos empresariales que necesite automatizar, las soluciones de RPA pueden proporcionarle todo lo que necesita.
#6. RPA es mƔs rƔpido de implantar
Las herramientas de automatizaciĆ³n inteligente ofrecen soluciones a una amplia gama de problemas. Sin embargo, cuando se trata de tiempos de implementaciĆ³n rĆ”pidos, esta complejidad se convierte en un ligero punto negativo. Las herramientas de RPA son mĆ”s sencillas y, por tanto, su implantaciĆ³n es menos costosa y requiere menos tiempo. Para los lĆderes bajo presiĆ³n para lograr la transformaciĆ³n digital en todas sus empresas, las soluciones de RPA pueden ofrecer un camino mĆ”s rĆ”pido para generar valor.
#7. Las herramientas IPA tienen una curva de aprendizaje mƔs pronunciada
Una vez mĆ”s, la complejidad relativa de estas herramientas crea ventajas e inconvenientes. Por naturaleza, la adopciĆ³n de herramientas de IPA requiere caracterĆsticas muy tĆ©cnicas, como el aprendizaje automĆ”tico.
TodavĆa hay esperanza para los equipos no tĆ©cnicos. Las empresas de consultorĆa de automatizaciĆ³n inteligente pueden hacer gran parte del trabajo pesado y del diseƱo de procesos. AdemĆ”s, las herramientas de AI son cada dĆa mĆ”s fĆ”ciles de usar.
Ejemplos de automatizaciĆ³n inteligente de procesos y casos de uso en la industria
SegĆŗn las investigaciones, en 2023 se producirĆ”n 120 zettabytes de datos. Cada aƱo, el volumen de datos producidos en todo el mundo aumenta entre un 20% y un 25%. SegĆŗn el MIT Sloan, alrededor del 80% de estos datos no estĆ”n estructurados. Aunque las herramientas de RPA han permitido a las empresas hacer mucho con los datos estructurados, estĆ” claro que el texto, el audio, los vĆdeos, los correos electrĆ³nicos, el contenido de las redes sociales, los registros de servidores, los registros de sensores y las imĆ”genes de satĆ©lite podrĆan ofrecer oportunidades notables.
La mejor forma de comprender las capacidades de la automatizaciĆ³n empresarial inteligente es a travĆ©s de ejemplos y casos de uso prĆ”cticos y reales. He aquĆ algunas formas en que la tecnologĆa de automatizaciĆ³n inteligente puede ayudar en determinados sectores.
1. 1. AtenciĆ³n al cliente
Las expectativas de servicio al cliente han crecido espectacularmente en los Ćŗltimos aƱos. El consumidor moderno exige opciones de autoservicio permanente con un alto grado de personalizaciĆ³n. La automatizaciĆ³n inteligente ayuda a las empresas a ofrecer el nivel esperado de atenciĆ³n personalizada sin los elevados gastos generales asociados a los trabajadores humanos.
Los chatbots impulsados por procesadores de lenguaje natural y conectados a plataformas de gestiĆ³n de relaciones con los clientes (CRM) pueden ofrecer excelentes experiencias a los clientes. Cuando se combinan con la gestiĆ³n automatizada del correo electrĆ³nico, el anĆ”lisis predictivo y el anĆ”lisis de opiniones, las empresas disponen de una atenciĆ³n omnicanal que se anticipa a los problemas y ayuda a fidelizar a los clientes.
2. Sanidad
La sanidad ha adoptado en gran medida la automatizaciĆ³n inteligente. La mala salud mundial hace que los hospitales estĆ©n cada vez mĆ”s ocupados, y muchos crujen bajo la presiĆ³n. Los presupuestos ajustados y la sobrecarga de trabajo del personal ponen de manifiesto la necesidad de una mayor eficiencia operativa, especialmente en tareas administrativas como la inscripciĆ³n de pacientes, la tramitaciĆ³n de seguros, la programaciĆ³n, la facturaciĆ³n y otras.
3. Finanzas
El sector financiero se ha ganado con razĆ³n la reputaciĆ³n de estar a la vanguardia de las tecnologĆas punteras. El sector, uno de los primeros en adoptar la tecnologĆa de RPA, ha seguido buscando formas de impulsar la eficiencia y cumplir las cargas normativas. La automatizaciĆ³n inteligente se utiliza en todo el espacio financiero para ayudar en la detecciĆ³n del fraude y el cumplimiento de la normativa. Sin embargo, la tecnologĆa tambiĆ©n ayuda con las operaciones, agilizando cada vez mĆ”s la toma de decisiones para las solicitudes de prĆ©stamos y mĆ”s. AdemĆ”s, tambiĆ©n puede automatizar las pruebas de software, ayudando a las instituciones financieras a crear software a medida.
4. FabricaciĆ³n
En los Ćŗltimos aƱos ha aumentado la concienciaciĆ³n pĆŗblica sobre los problemas de la cadena de suministro debido a los cuellos de botella, la inflaciĆ³n y la crisis general del coste de la vida. Los fabricantes deben adoptar la transformaciĆ³n digital a medida que evolucionan las preferencias de compra y cambia la dinĆ”mica empresarial. Esta realidad es especialmente acusada en los paĆses recientemente industrializados o en vĆas de desarrollo.
La RPA y la IPA pueden ayudar a las empresas de estos sectores a acortar distancias y mejorar los procesos y la organizaciĆ³n en toda la cadena de valor. Automatizar las Ć³rdenes de producciĆ³n, comprender y adaptarse a los cambios en las preferencias de los clientes, mejorar la logĆstica y reducir los residuos son solo algunas de las Ć”reas que pueden beneficiarse de las herramientas basadas en IA.
ĀæSon lo mismo la automatizaciĆ³n inteligente de procesos y la hiperautomatizaciĆ³n?
Aunque muchos expertos utilizan indistintamente la automatizaciĆ³n inteligente de procesos y la hiperautomatizaciĆ³n, se trata de conceptos distintos. La confusiĆ³n es comprensible. Ambas disciplinas estĆ”n a la vanguardia de la automatizaciĆ³n de los procesos informĆ”ticos y empresariales mediante el uso de la inteligencia artificial y otras tecnologĆas afines. Sin embargo, es esencial entender las diferencias entre ambos.
Como ya se ha mencionado, la automatizaciĆ³n inteligente de procesos utiliza una mezcla de tecnologĆas como IA, ML, visiĆ³n por ordenador, cognitiva, procesamiento del lenguaje natural y, por supuesto, RPA.
La hiperautomatizaciĆ³n, por su parte, es una filosofĆa o enfoque que pretende automatizar el mayor nĆŗmero posible de procesos empresariales.
Gran parte de la confusiĆ³n se debe a que la IPA forma parte de un enfoque hiperautomatizado. Sin embargo, la hiperautomatizaciĆ³n es una versiĆ³n mĆ”s sofisticada y acelerada de la AI, con un alcance mucho mayor. En lugar de ocuparse de procesos o tareas fijos, la hiperautomatizaciĆ³n funciona en todas las plataformas y tecnologĆas para maximizar la eficiencia empresarial.
Puntos de intersecciĆ³n y convergencia entre la IPA y la RPA
Hemos dedicado gran parte de este artĆculo a diseccionar los mĆ©ritos relativos de la IPA y la RPA. Aunque es Ćŗtil establecer una distinciĆ³n entre estas tecnologĆas de automatizaciĆ³n, pensar en ellas como herramientas adversarias o competidoras no es del todo correcto. La mejor manera de entender sus capacidades es como herramientas de automatizaciĆ³n complementarias.
Hay varios puntos en los que ambas herramientas se cruzan.
#1. La IPA como soluciĆ³n a las limitaciones de la RPA
En el documento CĆ³mo competir en la era de la inteligencia artificial (Mohanty y Vyas, 2018), los autores afirman que “los robots RPA harĆ”n exactamente lo que les digas, esa es su mayor fortaleza, pero tambiĆ©n su mayor debilidad.” Este sentimiento subraya un punto crĆtico sobre los lĆmites de la RPA: Como demuestra su adopciĆ³n generalizada, es una herramienta esencial en la era de la informaciĆ³n; sin embargo, los datos no estructurados y los escenarios impredecibles hacen que las empresas no puedan adoptar soluciones de RPA para todas las tareas.
El aprendizaje automƔtico puede ayudar a ampliar las capacidades de RPA, especialmente en dos Ɣreas principales. Lo son:
1. Tratamiento de datos no estructurados
2. Abrir la puerta a la toma de decisiones de orden superior
Tal y como estĆ”n las cosas, las herramientas de RPA son incapaces de lo anterior. Sin embargo, cuando se aumenta con IA, la automatizaciĆ³n puede pasar a un nuevo nivel.
#2. Como paso previo a la implantaciĆ³n de la IPA o la hiperautomatizaciĆ³n
Resulta tentador considerar la RPA, la IPA y la hiperautomatizaciĆ³n como un continuo. Sin embargo, podrĆa ser una ligera simplificaciĆ³n del asunto. El hecho es que cualquier sistema de automatizaciĆ³n complejo que incluya la IPA o la hiperautomatizaciĆ³n dependerĆ” en gran medida de la RPA. Por ello, las herramientas de RPA seguirĆ”n siendo pertinentes y necesarias en estos escenarios avanzados.
Donde este argumento es mĆ”s sĆ³lido es en el contexto de la aplicaciĆ³n. El camino hacia la hiperautomatizaciĆ³n requiere mucha investigaciĆ³n sobre quĆ© tareas pueden automatizarse. Empezar con RPA crea una base sĆ³lida para los tipos de tareas que pueden automatizarse. Permite a las empresas crear y probar flujos de trabajo de automatizaciĆ³n que, con el tiempo, podrĆ”n ampliar y aumentar con IPA.
La hiperautomatizaciĆ³n es un enfoque que consiste en automatizar todo lo que sea posible. Este aspecto variarĆ” de una empresa a otra. En algunas empresas, podrĆa implicar RPA, que es asistido en pequeƱa parte por AI; en otras, podrĆa ser una mĆ”quina de automatizaciĆ³n completa y completa con una mĆnima intervenciĆ³n humana.
#3. AnƔlisis predictivo y toma de decisiones
Los RPA realizan tareas definidas en funciĆ³n de determinados desencadenantes o entradas. Si tenemos en cuenta algunas de las ventajas de la IPA, como el anĆ”lisis de sentimientos, el procesamiento del lenguaje natural, la tecnologĆa de visiĆ³n por ordenador y las capacidades de ML, estĆ” claro que la tecnologĆa serĆ” capaz de manejar un montĆ³n de datos desordenados y convertirlos en informaciĆ³n estructurada que pueda servir como estos desencadenantes o entradas.
Las posibilidades son asombrosas. Como hemos visto en la industria mĆ©dica, la investigaciĆ³n ha demostrado que la IA superĆ³ a los radiĆ³logos en el cribado mamogrĆ”fico. Hacer estas predicciones con precisiĆ³n requiere aƱos de experiencia y conocimientos especializados que se pierden cuando alguien se jubila o abandona la empresa. La RPA aumentada por la IA puede ayudar a superar esta brecha de experiencia.
Aunque el ejemplo del cribado mamogrĆ”fico es llamativo, las ventajas de la RPA y la IPA pueden aplicarse a varios otros escenarios de gestiĆ³n empresarial que requieren una cogniciĆ³n o una toma de decisiones de alta calidad. Una vez tomadas estas decisiones, pueden desencadenar las acciones posteriores a travĆ©s de RPA, aportando un increĆble nivel de productividad a una amplia gama de empresas.
Cinco herramientas de automatizaciĆ³n inteligente
Existen varios proveedores de automatizaciĆ³n inteligente en el mercado. Cada una ofrece una combinaciĆ³n Ćŗnica de tecnologĆas, enfoques y precios diferentes. Analicemos cinco de los nombres mĆ”s importantes en el Ć”mbito de la AI.
#1. ZAPTEST
ZAPTEST es una soluciĆ³n de automatizaciĆ³n inteligente integral que ofrece herramientas de hiperautomatizaciĆ³n de Ćŗltima generaciĆ³n tanto para la automatizaciĆ³n de software como para la automatizaciĆ³n de procesos robĆ³ticos. Utiliza una mezcla de tecnologĆa de visiĆ³n por ordenador y RPA para ayudar a los usuarios a descubrir y automatizar tareas de oficina tanto frontales como de back-end. La plataforma cuenta con excelentes funciones como OCR y sĆ³lidas herramientas analĆticas. TambiĆ©n cuenta con capacidad sin cĆ³digo, ediciones gratuitas y para empresas, automatizaciĆ³n de cualquier aplicaciĆ³n a travĆ©s de plataformas y navegadores, licencias ilimitadas y un experto en ZAP a tiempo completo que trabaja como parte de los equipos del cliente (en su ediciĆ³n para empresas).
#2. IBM Cloud Pak para la automatizaciĆ³n empresarial
IBM Cloud Pak es una soluciĆ³n modular, de nube hĆbrida y automatizaciĆ³n inteligente. Esta plataforma integral de automatizaciĆ³n empresarial incluye una gran variedad de funciones, como automatizaciĆ³n de flujos de trabajo, procesamiento de documentos, minerĆa de procesos y gestiĆ³n de decisiones. TambiĆ©n incluye herramientas de bajo y ningĆŗn cĆ³digo y un buen servicio de atenciĆ³n al cliente.
#3. Plataforma de automatizaciĆ³n empresarial UiPath
UiPath ha reforzado su oferta de RPA con la automatizaciĆ³n empresarial inteligente. La plataforma utiliza tecnologĆa de visiĆ³n por ordenador y robĆ³tica desatendida (en sus palabras, “robots que manejan robots”) para lograr estos objetivos. TambiĆ©n utilizan mejoras cognitivas para comprender el lenguaje y los datos no estructurados. La plataforma de automatizaciĆ³n empresarial UiPath se integra con servicios cognitivos de terceros de proveedores como IBM, Google y Microsoft.
#4. SS&C Blue Prism Cloud
SS&C Blue Prism Cloud es otra plataforma de automatizaciĆ³n inteligente basada en la nube con capacidades de IA. La empresa tambiĆ©n ofrece servicios de automatizaciĆ³n inteligente para ayudar a los equipos a gestionar la implantaciĆ³n y el mantenimiento. AdemĆ”s de las herramientas inteligentes de automatizaciĆ³n de procesos robĆ³ticos, Blue Prism Cloud tambiĆ©n ofrece un estudio de diseƱo sin cĆ³digo, de arrastrar y soltar, y Control Room, una funciĆ³n de orquestaciĆ³n de automatizaciĆ³n de flujos de trabajo.
#5. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate, anteriormente denominada Microsoft Flow, es otra soluciĆ³n de automatizaciĆ³n inteligente sin cĆ³digo basada en la nube. El paquete ofrece una funciĆ³n llamada AI Builder que es fĆ”cil de usar, escalable y fĆ”cilmente conectable. La muy publicitada inversiĆ³n de 10.000 millones de dĆ³lares de Microsoft en ChatGPT significa que proporciona capacidades de procesamiento de lenguaje natural combinadas con una interfaz de apuntar y hacer clic que permite a los equipos no tĆ©cnicos crear flujos de trabajo inteligentes de automatizaciĆ³n de procesos robĆ³ticos.
Reflexiones finales
RPA e IPA son tecnologĆas distintas. Sin embargo, son profundamente complementarios. El verdadero poder de ambas herramientas reside en su capacidad para aumentar no sĆ³lo a los trabajadores humanos, sino tambiĆ©n entre sĆ. Como demuestran muchos ejemplos de automatizaciĆ³n inteligente, gran parte del trabajo bĆ”sico que permite la AI puede ser ejecutado por trabajadores digitales y robots. Para que la automatizaciĆ³n tenga Ć©xito es necesario desglosar y comprender los flujos de trabajo existentes. RPA puede dar cuenta de muchos de estos componentes.
Nos encontramos en el umbral de una era apasionante en el mundo laboral, en la que las capacidades cognitivas humanas pueden complementarse con la IA. La transformaciĆ³n digital es, con razĆ³n, una prioridad para las empresas de los paĆses desarrollados y en desarrollo. La adopciĆ³n de herramientas IPA y RPA formarĆ” parte central de estas transiciones, permitiendo una productividad inimaginable.
