Inteligencia Artificial y RPA

El RPA puede multiplicar su potencial con la inteligencia artificial, partiendo del hecho de que al ser una tecnología asequible y sencilla, más adelante en un futuro, los robots no necesitarán asistencia humana para aprender e interpretar información, incluso desestructurada. Es por esta razón que la sinergia entre ambas tecnologías puede llevar a soluciones aún más eficientes donde juntas puedan resolver las necesidades críticas del negocio, causando un mayor impacto en la cadena organizacional.

RPA vrs INTELIGENCIA ARTIFICIAL

RPA

• Los robots no imitan la forma de pensar ni el lenguaje de los seres humanos.

• Procesan datos estructurados y algunos semi estructurados.

• Automatizan procesos mediante reglas de negocio definidas por la organización.

• Los robots son deterministas.

• Su mantenimiento y gestión es sencilla.

Inteligencia Artificial

• Los sistemas cognitivos son capaces de aprender, razonar y hablar como lo haría un ser humano, lo que implica un proceso de entrenamiento en el tiempo.

• Pueden procesar datos estructurados, semi estructurados y no estructurados.

• Según los datos que recopilen, los bots pueden aprender o cambiar su comportamiento a lo largo del tiempo sin estar programados. Esto se conoce como aprendizaje de máquina (machine learning).

• Tecnología probabilista, aunque puede ser en algún momento determinista.

• Deben tener un tratamiento mucho más particular y dedicado.


    “Las entidades tradicionales que sean incapaces de aprovechar la integración entre los ‘chatbots’, las APIs bancarias y el ‘software’ RPA con inteligencia artificial perderán pronto su ventaja competitiva” (Steffen Sorrell, consultor de Juniper).
Inteligencia Artificial

¿Dónde aplicar ambas tecnologías?

Desde cualquier producto RPA se puede llamar fácilmente a un servicio externo de inteligencia artificial. Por ejemplo, ya existen múltiples robots que llaman a los servicios de Google Cloud Natural Language, IBM Watson o Microsoft Azure Text Analytics entre otras opciones. De acá surgen los chatbots los cuales pueden llegar a utilizar machine learning (algoritmos) para poder extraer información de documentos (estructurados y no estructurados) y que el robot pueda realizar una tarea u otra dependiendo de esta información.

Algunos de los casos de aplicación pueden ser:

  • • Agendar citas
  • • Matrícula de cursos
  • • Determinar conductas de los clientes y de manufactura para previsión de inventario y producción
  • • Atención de cliente
  • • Reclutamiento y preselección de candidatos en puestos de trabajos

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