"La combinación de IA y RPA ofrece a las empresas una ventaja competitiva" (Gerardo Murias, Automation Anywhere)

Para entender bien el concepto de Inteligencia Artificial y sus aportaciones, Murias explicó que “no es lo mismo Automatización que automatización inteligente, ni esto es lo mismo que la hiper automatización, ni ésta lo mismo que la fuerza de trabajo digital”. “La automatización inteligente es una herramienta que permite a los usuarios de una empresa ser capaces de automatizar sus procesos end-to-end, que puedan obtener métricas de analítica inmediatas y también añadir una capa extra mediante IA capaz de usar esos datos para aportar ventajas competitivas”, dijo.

Esta automatización inteligente se apoya en la RPA, que permite automatizar procesos de negocio tediosos o de mucho volumen de trabajo. “Un robot que tenga su propio asistente artificial ayuda a las empresas para que los trabajadores puedan enfocarse en tareas de mayor valor añadido. Es un paso más allá porque hay datos no estructurados que pueden venir de un correo electrónico, con una estructura no siempre predecible y un robot puede ocuparse de ello sin interacción humana. La fuerza de trabajo digital es la suma de todo. Un robot controlado por un humano, que procesa las tareas más tediosas de 7 a 10 veces más rápido”, explicó el ingeniero.

A su vez, se suma la inteligencia predictiva, que se emplea para tareas como registro de alumnos en universidades, clasificación de imágenes, e-learning, Deep learning… “La intersección entre RPA y IA podría dar lugar a aplicaciones para el reconocimiento facial y del habla, redes neuronales, aprendizaje profundo etc.

Los bots cognitivos son RPA con computación cognitiva y la computación cognitiva libera a los bots de los límites de tareas y datos predefinidos y estructurados”, prosiguió Murias. Y es que los bots, por sí solos, solo pueden realizar acciones específicas. “Por ejemplo un usuario del departamento de facturación que trabaje con un correo de Outlook que lleve un Excel y que tenga que procesar asientos contables. Puede reconocer cada fila de Excel, descargar el archivo etc.

A nivel de diferentes áreas de negocio, la mayor parte de los datos no son estructurados, pero los bots no pueden juzgar situaciones ambiguas. En ese sentido entra la fuerza de trabajo digital y la capacidad de integrar la IA en un proceso de automatización”, detalló. La plataforma de Automation Anywhere replica las acciones que un humano tomaría, más la parte cognitiva que es añadir datos no estructurados.

Además, incluye análisis inteligente para añadir competitividad al negocio. “IQ bot es decir datos y estructura; es la parte de nuestra herramienta end-to-end que procesa los datos no estructurados y semiestructurados y que, mediante aprendizaje por refuerzo, crea modelos de trabajo que permiten a un robot aprender una tarea y hacer una extracción inteligente de datos para ponerlos en un CSV, un Excel... Es aprendizaje sin supervisión con visión artificial, con lógica parcial. Aporta que el robot sea autónomo y su extracción de datos responde a un patrón”, afirmó Murias.

La plataforma también cuenta con una capacidad de analítica que “procesa y analiza los datos a tiempo real y es capaz de saber las facturas que se han lanzado, el volumen medio de trabajo, la media de facturación que lleva en el mes para aportar ventaja competitiva…”, añadió siguiendo con el ejemplo descrito en su intervención. Los casos de éxito de la empresa son aplicables a casi cualquier modelo funcional. “Trabajamos con empresas de banca y seguros, sanidad, fabricación…

Cuando aplicamos la RPA optimizamos los costos de trabajo, incrementamos la velocidad, la precisión y la disponibilidad, mejoramos el cumplimiento de los controles y la auditabilidad, proporcionamos inteligencia empresarial, transformación digital y mejora la moral de los empleados”, comentó Murias.

En su intervención, el ingeniero de ventas de Automation Anywhere comentó el caso de ANZ Bank, donde en tres años han implementado más de 2.500 robots y actualmente continúan implementando 100 nuevos cada trimestre: “En banca, permite hacer un seguimiento automatizado de las actividades financieras de los clientes y se puede detectar fraude electrónico o cualquier anomalía. Encontrar brechas de seguridad en tarjetas de crédito, cuentas bancarias… para ello se analizan enormes cantidades de datos sin errores que cuando son miles de datos, un humano puede equivocarse”. 

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