En pocas palabras, la automatización robótica de procesos (RPA) se puede comparar con el trabajador diligente que automatiza movimientos repetitivos. Por el contrario, la automatización inteligente de procesos (IPA) transforma esto en una orquesta, agregando notas cognitivas y armonías de IA.
Así como un director da forma a la actuación de un conjunto, lo ayudaremos a determinar qué sinfonía de automatización resuena mejor con sus objetivos organizacionales.
¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA)?
La automatización robótica de procesos utiliza robots de software para realizar tareas repetitivas basadas en reglas en aplicaciones digitales. Estas tareas normalmente tienen entradas, acciones y salidas definidas.
Los ejemplos incluyen el ingreso de datos, la recuperación de registros, la actualización de la información del cliente y la finalización de pasos específicos en la configuración de la cuenta.
El RPA funciona mejor cuando las acciones y los insumos necesarios son suficientemente predecibles. Un bot puede seguir instrucciones configuradas, pero no comprende inherentemente información ambigua ni decide de forma independiente cómo manejar una situación desconocida.
RPA e inteligencia artificial son conceptos distintos. La IA puede agregar capacidades como interpretación o clasificación de documentos, mientras RPA realiza las acciones que ha sido configurada para ejecutar.
Para conocer la relación más amplia entre la automatización de tareas y la automatización a nivel de proceso, lea RPA frente a BPA.
¿Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA)?
La automatización inteligente de procesos combina IA con flujos de trabajo, reglas comerciales, integraciones y otras tecnologías de automatización para respaldar los procesos comerciales.
Dependiendo del caso de uso, una implementación de IPA puede incluir:
Aprendizaje automático
Procesamiento del lenguaje natural
Procesamiento inteligente de documentos
Flujos de trabajo y reglas de negocio
RPA u otras integraciones de sistemas
Estas capacidades pueden ayudar a los equipos a interpretar información, evaluar condiciones y coordinar acciones. No todas las implementaciones necesitan todas las tecnologías y no se requiere RPA cuando otros métodos de integración son más adecuados.
El aprendizaje automático utiliza patrones aprendidos a partir de datos para realizar predicciones o clasificaciones.
El aprendizaje supervisado utiliza ejemplos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado identifica patrones sin etiquetas predefinidas. En un proceso automatizado, estas técnicas podrían ayudar a clasificar solicitudes, identificar actividades inusuales o priorizar casos para su revisión.
Agregar aprendizaje automático no significa que un bot se evalúe y mejore automáticamente. Las actualizaciones del modelo requieren un proceso de retroalimentación, pruebas y supervisión adecuados.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural ayuda al software a analizar el lenguaje humano. Puede respaldar actividades como categorizar mensajes, identificar información en texto y determinar el tema de una solicitud de un cliente.
La PNL se utiliza a menudo en chatbots y otras interfaces conversacionales. Esas herramientas pueden conectarse a aplicaciones a través de API, integraciones o RPA, pero inherentemente no requieren que los bots se comuniquen con los usuarios.
Procesamiento inteligente de documentos
El procesamiento inteligente de documentos combina capacidades como clasificación de documentos, reconocimiento óptico de caracteres y extracción para convertir el contenido del documento en información utilizable.
Por ejemplo, puede capturar detalles del cliente de un formulario de incorporación o información de factura de un documento enviado.
La información extraída aún necesita controles adecuados. Los valores faltantes, inconsistentes o inciertos deben seguir una ruta de revisión definida en lugar de avanzar automáticamente.
Flujos de trabajo inteligentes
La introducción de IA y bots en un proceso crea nuevas transferencias. Los equipos necesitan saber cuándo debe ejecutarse una acción automatizada, cuándo una persona debe revisar un resultado y qué sucede si un paso falla.
En conjunto, estas capacidades hacen que las responsabilidades y los próximos pasos sean más claros en el trabajo automatizado y humano.
IPA vs RPA: ¿cuáles son las diferencias clave?
Manejo de información
RPA normalmente funciona con información estructurada e instrucciones predecibles.
IPA puede agregar capacidades para interpretar documentos, idiomas y otras entradas variadas. No se garantiza que esa interpretación sea correcta, por lo que la validación sigue siendo importante.
Realizar acciones
RPA se centra en completar tareas configuradas, como ingresar información o recuperar un registro.
IPA coordina el manejo de información, la lógica de decisión y las acciones dentro de un proceso más amplio. Un bot puede realizar una de esas acciones.
Respondiendo al cambio
Es posible que un bot RPA necesite reconfigurarse cuando cambia la interfaz de una aplicación o los requisitos de una tarea.
Los procesos habilitados por IA también requieren mantenimiento a medida que cambian los datos, los tipos de documentos, los modelos o las condiciones operativas. La IPA no elimina la necesidad de realizar pruebas y actualizaciones controladas.
Gestión de la supervisión
RPA necesita monitoreo para detectar fallas, acciones incompletas y cambios en las aplicaciones.
La IPA también necesita controles para la extracción inexacta, la clasificación errónea y los resultados no compatibles. Gobernanza de la IA ayuda a conectar esos controles con permisos, registros de auditoría y revisión humana.
La distinción no es sencilla: “RPA sigue reglas, mientras que IPA piensa.” Ambos requieren responsabilidades definidas, ejecución confiable y límites claros.
Conecte IA y bots mediante orquestación
IPA y RPA no son mutuamente excluyentes. La IA puede convertir el contenido del documento en información utilizable, mientras un bot realiza una acción definida utilizando el resultado validado.
El proceso más amplio aún necesita coordinar dependencias, aprobaciones y excepciones.
Orquestación universal Reúne flujos de trabajo, sistemas, personas e IA para que las automatizaciones individuales contribuyan a un resultado comercial completo.
El objetivo no es añadir IA a todas las tareas. Se trata de utilizar cada capacidad cuando mejore el proceso preservando al mismo tiempo la participación humana adecuada.
Elija la automatización en función del trabajo
RPA puede reducir el trabajo de aplicación repetitivo. IPA agrega capacidades para manejar información que requiere interpretación, clasificación o análisis.
Comience con los requisitos del proceso y luego decida qué combinación de IA, flujos de trabajo, reglas comerciales, integraciones y bots ayudará.
Explora la plataforma Decisiones para ver cómo los flujos de trabajo, las reglas, las integraciones, la IA y la gobernanza respaldan la automatización inteligente de procesos.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre IPA y RPA?+−
RPA utiliza bots de software para realizar tareas definidas. IPA combina IA con flujos de trabajo, reglas, integraciones y otras tecnologías de automatización para respaldar trabajos que pueden requerir interpretación o clasificación. RPA puede ser un componente de una implementación de IPA.
¿Pueden IPA y RPA trabajar juntos?+−
Sí. La IA puede extraer o clasificar información, las reglas pueden validarla y un bot puede realizar una tarea de aplicación autorizada. Un flujo de trabajo coordina esos pasos y enruta las excepciones para su revisión.
¿La automatización inteligente de procesos aprende automáticamente?+−
No por defecto. Una implementación de IPA puede utilizar modelos entrenados, pero eso no significa que aprenda de cada tarea completada. Los cambios de modelo requieren datos adecuados, evaluación e implementación controlada.
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