La combinación de RPA e IA en la automatización inteligente de procesos transforma la forma en que operan las organizaciones aumentando la eficiencia, mejorando la toma de decisiones y agilizando los procesos.
La automatización inteligente de procesos (IPA) se ha convertido en una piedra angular de la eficiencia y la innovación. La automatización robótica de procesos (RPA) y la inteligencia artificial (IA) se sitúan a la vanguardia de esta transición, proporcionando a las organizaciones una combinación capaz de revolucionar la forma en que se llevan a cabo las operaciones.
Profundizamos en la diferencia entre la RPA y la IA, sus usos comunes, cómo interactúan y la mejor manera de preparar a su organización para aprovechar ambas tecnologías en una estrategia de IPA.
> Más información | Una mirada profunda a la automatización inteligente y la RPA
La diferencia entre la RPA y la IA es que la RPA automatiza tareas repetitivas basadas en reglas y entradas fijas, mientras que la IA implica sistemas de autoaprendizaje que pueden analizar datos, tomar decisiones y adaptarse con el tiempo.
La RPA es una tecnología que utiliza robots de software (a veces llamados simplemente bots) para llevar a cabo tareas rutinarias. La RPA funciona dentro de los límites de las reglas empresariales preprogramadas, lo que la convierte en experta en la gestión de tareas estructuradas y en el cumplimiento de un conjunto de instrucciones predefinidas.
Por ejemplo, la RPA podría emplearse para automatizar tareas rutinarias como la entrada de datos o el procesamiento de facturas, haciendo estas tareas mucho más rápido y sin errores.
La IA, por otro lado, es un concepto más amplio que se refiere a máquinas o software que exhiben capacidades que imitan o simulan la inteligencia humana. Por ejemplo, los chatbots de atención al cliente pueden aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender el contexto y responder a las consultas de los clientes con un alto grado de relevancia y personalización.
Piense en la IA como el cerebro y en la RPA como las manos.
Mientras que la RPA automatiza tareas repetitivas sin necesidad de intervención humana, la IA simula la inteligencia y la toma de decisiones humanas.
Aunque son distintas en términos de sus capacidades, la RPA y la IA a menudo trabajan en conjunto para complementar las fortalezas de cada una.
Así es como funcionan codo a codo si un cliente de un banco quiere abrir una cuenta:
Procesos de RPA:
Procesos impulsados por IA:
Según Grand View Research, se prevé que el mercado mundial de procesamiento inteligente de documentos alcance la asombrosa cifra de 11 290 millones de dólares en 2030, lo que subraya la rápida adopción de tecnologías de automatización inteligente de procesamiento (IPA) en todas las industrias.
La IPA combina tecnologías como RPA, IA, aprendizaje automático (ML) y reconocimiento óptico de caracteres (OCR). A diferencia de la automatización tradicional, la IPA puede aprender de sus interacciones y mejorar con el tiempo.
Se trata de una combinación que ofrece un enfoque integrado de la automatización, capaz de ejecutar tareas, aprender de los patrones de datos e impulsar decisiones informadas, optimizando los procesos empresariales y de TI de extremo a extremo en todas las funciones.
> Más información | Cómo obtener más valor de la automatización con la captura inteligente
Estos son algunos de los beneficios de aprovechar la RPA y la IA para la IPA de extremo a extremo:
La RPA impulsa la eficiencia en las tareas repetitivas, pero puede tener dificultades cuando se trata de gestionar datos no estructurados. La IA utiliza un razonamiento similar al humano para efectuar tareas más complejas porque es más consciente del contexto y de distintas excepciones.
En el procesamiento de documentos, la tecnología de la IA puede emplear técnicas como el reconocimiento de texto, la extracción de entidades y otras capacidades de NLP para interpretar el contenido. Esto garantiza que el sistema se vuelva consciente del contexto, comprendiendo no solo la información, sino también los matices y las relaciones entre los datos.
La combinación de RPA e IA habilita una visión más completa y holística de los datos de los clientes. La RPA puede integrar datos de distintas fuentes, lo que garantiza un perfil de cliente unificado. Después de eso, los algoritmos de IA pueden analizar estos datos para identificar patrones y proporcionar información más valiosa.
Por ejemplo, un sistema de IA podría reconocer que ciertos segmentos de clientes prefieren las compras en línea durante momentos específicos o responden positivamente a promociones particulares. Estos conocimientos van más allá de lo que podría ofrecer la analítica tradicional, ya que la IA puede discernir relaciones complejas dentro de los datos.
Las conclusiones de un informe de Deloitte sugieren que las organizaciones que actualmente están ampliando la automatización inteligente manifiestan que ya han logrado una reducción del 27 % en los costos promedio desde sus implementaciones hasta la fecha.
En el sector de atención médica, la RPA puede automatizar el sistema de procesamiento de reclamaciones, garantizando que la facturación y los pagos estén libres de errores y sean puntuales, mientras que la IA se puede utilizar para detectar reclamaciones fraudulentas. El resultado es una reducción de costos, ya que se maximiza tanto la eficiencia administrativa como la prevención del fraude.
La RPA y la IA juntas fortalecen las actividades de cumplimiento garantizando el estricto cumplimiento de los protocolos y, por lo tanto, reduciendo los riesgos.
En las instituciones financieras, la RPA se usa para automatizar los controles contra el lavado de dinero, mientras que la IA monitorea continuamente los datos transaccionales para detectar actividades sospechosas. Esta colaboración garantiza el estricto cumplimiento de la normativa y salvaguarda tanto la reputación como la estabilidad financiera de la institución.
Aquí presentamos nueve casos de uso comunes en los que la RPA y la IA trabajan al unísono para remodelar el funcionamiento de las organizaciones, así como los beneficios finales que pueden ver tus clientes.
Los bots de RPA pueden escalar fácilmente para manejar un mayor volumen de tareas de atención al cliente sin la necesidad de contrataciones adicionales. Esto resulta útil cuando se hay picos repentinos en las consultas de los clientes, ya que garantiza que el servicio siga siendo eficiente y receptivo. Por ejemplo:
La IA interviene para “clasificar” la creación y el enrutamiento de tickets. Los algoritmos de IA pueden analizar el contenido de las consultas de los clientes, clasificarlas y priorizarlas en función de la urgencia o la complejidad.
La RPA puede automatizar los procesos contables repetitivos, como el procesamiento de facturas, mientras que la IA puede detectar oportunidades de ahorro de costos y riesgos financieros importantes. Al maximizar tanto la eficiencia financiera como la precisión, esta combinación reduce la probabilidad de errores humanos y promueve la elaboración de informes financieros precisos.
La RPA y la IA también pueden crear sinergias para transformar el procesamiento de solicitudes hipotecarias y los procedimientos de conocimiento del cliente (KYC). La RPA comienza con la automatización de tareas repetitivas, como la entrada de datos y la verificación de documentos, mientras que la IA, que aprovecha el NLP y el ML, mejora los procedimientos de KYC automatizando la verificación de identidad y la evaluación de riesgos y aprendiendo de los datos históricos para detectar posibles riesgos o fraudes.
La RPA y la IA son esenciales para la gestión de riesgos y el cumplimiento porque garantizan que las evaluaciones de riesgos, las comprobaciones de cumplimiento y otros protocolos cruciales nunca se gestionen mal.
En el sector de atención médica, la RPA puede automatizar el procesamiento de las reclamaciones de seguros, mientras que la IA detecta irregularidades o reclamaciones fraudulentas. Como resultado de esta cooperación, las posibilidades de fraude y multas de las autoridades regulatorias se reducen debido a las evaluaciones de riesgo detalladas y los controles de cumplimiento que se llevan a cabo.
Los robots de RPA pueden conciliar automáticamente las mercancías recibidas con las órdenes de compra, actualizar las bases de datos de inventario y generar informes.
El análisis predictivo, un subconjunto de la IA, podría utilizar los datos históricos para proyectar la demanda con mayor precisión. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los patrones del comportamiento de compra, las preferencias de temporada y otros factores externos para predecir las necesidades futuras de inventario, de modo que su empresa pueda reducir los costos excesivos de inventario y optimizar los niveles de inventario.
Mientras que la IA puede ayudar a vincular a los candidatos a puestos de trabajo con los puestos pertinentes, la RPA puede encargarse de tareas repetitivas de incorporación relacionadas con los recursos humanos, como ingresar los datos de los nuevos empleados en los sistemas.
La integración de RPA e IA también permite la creación de flujos de trabajo de incorporación dinámicos. La IA puede evaluar las necesidades y preferencias individuales de los nuevos empleados, mientras que la RPA automatiza la ejecución de planes de incorporación personalizados, adaptando el proceso en función de los comentarios en tiempo real y los requisitos cambiantes de los empleados.
Si bien la IA puede ayudar a vincular a los candidatos a puestos de trabajo con los puestos pertinentes, la RPA puede gestionar tareas repetitivas de incorporación relacionadas con los recursos humanos, como introducir los datos de los nuevos empleados en los sistemas.
La integración de RPA e IA también permite la creación de flujos de trabajo de incorporación dinámicos. La IA puede evaluar las necesidades y preferencias individuales de los nuevos empleados, mientras que la RPA automatiza la ejecución de planes de incorporación personalizados, adaptando el proceso en función de los comentarios en tiempo real y los requisitos cambiantes de los empleados.
El NLP se puede emplear para analizar datos textuales, como reseñas de clientes o comentarios en redes sociales, lo que proporciona una comprensión más matizada del sentimiento y las preferencias. A continuación, la RPA puede integrarse con los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y las plataformas de marketing por correo electrónico para ayudar a disparar campañas de correo electrónico personalizadas.
La sinergia entre la IA y la RPA radica en sus funciones complementarias. Mientras que la IA analiza e interpreta datos intrincados de los consumidores para fundamentar estrategias de marketing específicas, la RPA automatiza la ejecución de estas estrategias, garantizando que el contenido personalizado se entregue de forma eficiente y en tiempo real.
Establecer y gestionar citas en la atención médica requiere mucho tiempo. Pero con la aplicación de la IA y la RPA, los pacientes pueden reservar citas fácilmente y recibir mensajes personalizados para confirmar, cambiar o actualizar sus registros.
Al mismo tiempo, la RPA automatiza la recuperación y el almacenamiento de los datos de los pacientes, mientras que la IA ayuda a mejorar las pruebas diagnósticas porque puede detectar irregularidades en las imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas. Esta combinación permite eliminar errores de diagnóstico, acelerar la atención al paciente y, en última instancia, mejorar los resultados de la atención médica.
La IA observa y analiza activamente las interacciones de los clientes con los productos, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para comprender el comportamiento y las preferencias de los consumidores.
La RPA puede enviar automáticamente recomendaciones personalizadas de productos por correo electrónico o dentro de una plataforma en línea. Tanto la IA como la RPA en el espacio minorista dan como resultado una situación en la que todos ganan: los clientes se benefician de una experiencia de compra más personalizada y satisfactoria, y las organizaciones pueden utilizar los datos para impulsar más compras como resultado de recomendaciones estratégicamente dirigidas.
En industrias con la maquinaria pesada o la infraestructura, la IA puede predecir cuándo podría fallar el equipo; la RPA puede programar automáticamente el mantenimiento o pedir piezas de repuesto.
La IA analiza numerosas entradas de datos, como los patrones de uso, para prever las necesidades de mantenimiento, mientras que la RPA lo complementa automatizando el proceso de programación del mantenimiento y el pedido de piezas de repuesto. Esta colaboración minimiza el tiempo de inactividad, reduce los costos de mantenimiento y garantiza el funcionamiento continuo de la maquinaria crítica.
> Lea el caso de estudio | Cómo esta empresa de moda ahorra más de 8 horas diarias de trabajo manual con la RPA
Aquí presentamos una guía paso a paso para asegurar una integración fluida:
Las organizaciones que promueven la automatización inteligente de extremo a extremo pueden satisfacer (y superar) las expectativas cambiantes de los clientes. Cuando la mayor parte del trabajo manual se automatiza en todas las funciones y equipos, el personal humano puede centrarse en la visión general.
Descubra cómo la tecnología de automatización inteligente de Hyland impulsa sus planes de transformación digital, de modo que se pueda hacer un trabajo más significativo tanto a nivel de clientes como de empleados.
Obtenga más información: Hyland Experience Automate
Vea más artículos relacionados:
