9 usos comunes de RPA e IA
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.
1. Servicio de atención al cliente
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:
    - Extraer la información relevante de las facturas, actualizar los registros financieros y automatizar el proceso de conciliación
- Agilizar el proceso de reembolso automatizando la validación de las solicitudes de reembolso, actualizando los registros financieros e iniciando las transacciones de reembolso
- Automatizar los procesos de reserva de citas, incluido comprobar la disponibilidad, enviar correos electrónicos de confirmación y actualizar los calendarios
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.
2. Instituciones financieras
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.
3. Gestión de riesgos y cumplimiento
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.
4. Gestión de inventarios
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. 
5. Incorporación de empleados
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.
5. Incorporación de 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.
6. Optimización de campañas de marketing
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. 
7. Atención médica 
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.
8. Recomendaciones de comercio electrónico
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.
9. Mantenimiento inteligente
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