Combinar inteligencia artificial (IA) y RPA (Robotic Process Automation) ya está revolucionando la manera en que las empresas pueden abordar la automatización de procesos. La RPA se encarga de ejecutar labores repetitivas con asistentes digitales, y la IA aporta la capacidad de aprendizaje, análisis y la toma de decisiones.
En unión, crean una automatización avanzada que logra superar las limitaciones de cada tecnología, de forma separada. En Alldora queremos explorar contigo los fundamentos de esta sinergia, sus ventajas y cómo se puede implementar efectivamente.
El RPA utiliza software (asistentes digitales) para imitar las acciones humanas en interfaces digitales, tales como: copiar datos, completar formularios, gestionar correos electrónicos y extraer datos e información de sistemas legados.
Es perfecta para los procesos que se basan en reglas, fácil y rápida de implementar, con un retorno de inversión claro.
La IA engloba técnicas tales como aprendizaje automático (machine learning), visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Con esto se pueden analizar grandes volúmenes de datos, extraer patrones, clasificar contenido y tomar decisiones que se basan en contexto, algo que el RPA no puede hacer por sí solo.
Al integrar IA con bots de RPA, no solo se automatizan las tareas usuales, sino que los asistentes digitales se adaptan a excepciones y eligen caminos alternativos. Esto transforma procesos rígidos en flujos flexibles.
Los modelos de IA aprenden de cada interacción. Cada vez que se ejecuta, el sistema puede minimizar errores, optimizar los tiempos y refinar la extracción de datos, elevando la calidad de automatización de procesos.
La IA puede procesar datos generados por RPA instantáneamente, otorgando insights y predicciones que simplifican la toma de decisiones en dashboards. De esta forma, la empresa puede anticipar las necesidades y problemas, antes de tiempo.
Combinar ambas tecnologías reduce la intervención humana en labores propensas a fallos de duplicidad o transcripción, minimizando los gastos en correcciones y la recompra de insumos.
Mientras el RPA escala aumentando su número, la IA puede supervisar y gestionar la carga de trabajo, asignando recursos donde se requieren, ajustando la automatización, según las solicitudes.
Puede gestionar facturas; el RPA captura los datos y la IA válida las discrepancias, detectando duplicados y sugiriendo acciones correctivas.
También es útil para atención al cliente, donde los bots comienzan respuestas automáticas, mientras la IA interpreta lo que el cliente quiere, para dirigirse al equipo correspondiente; y procesos de recursos humanos, donde el RPA ingresa la información de los candidatos, y la IA analiza currículos para preseleccionar perfiles, según las competencias.
También es buena para el control de inventarios: la RPA actualiza las existencias y la IA, prediciendo los niveles óptimos de reabastecimiento, dependiendo los patrones de venta.
Selecciona labores de alto volumen y que son repetitivas, con reglas claras. Luego, detecta aquellos con excepciones usuales donde la IA puede aportar mayor valor.
Debes buscar soluciones de automatización avanzada, donde se integren módulos de RPA y APIs de IA. Esta compatibilidad minimiza el trabajo de integración.
Entrena algoritmos de machine learning con base en datos históricos de procesos: tickets de soporte, facturas y registros de inventario, asegurando la calidad y la variedad de los datos.
Programa escenarios básicos: acceso, navegación de pantallas, captura y envío de datos. No olvides aumentar los niveles de complejidad, mientras la IA mejora la validación y la clasificación.
Es importante implementar métricas de rendimiento: tiempos de ejecución, volumen de transacciones, tasa de errores, etc. Utiliza estas métricas para reentrenar modelos de IA y así optimizar los scripts de RPA.
La sinergia de IA y RPA evoluciona hacia los asistentes autónomos que no solo llevan a cabo labores repetitivas, sino que plantean mejoras de los procesos, anticipando cuellos de botella.
Combinarlas con tecnologías emergentes, como blockchain para la trazabilidad o IoT para los datos en tiempo real, te abrirá nuevas fronteras de eficacia en tu empresa.
Si quieres acelerar tu transformación digital, adoptando una automatización avanzada que se basa en IA y RPA, cuenta con la ayuda de Alldora.
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