¿Cuáles son las diferencias claves entre RPA y IPA?

Sin duda, el siglo XXI se ha caracterizado por la transformación digital. Con la creciente expansión del internet y la tecnología celular, los humanos han cambiado su manera de relacionarse. Asimismo, la tecnología empresarial ha venido a revolucionar la forma en la que las compañías funcionan y el día a día a los empleados. Cada vez más, tareas efectuadas por personas son delegadas a máquinas

Aquí es donde entra el Robotic Process Automation (RPA), una tecnología orientada al uso de software con el objetivo de automatizar tareas repetitivas dentro de aplicaciones informáticas, ahorrando tiempo y disminuyendo la interacción humana. Por ejemplo, si piensas en un servicio de mailing, con la aplicación de RPA el contenido de los correos podía ser descargado, archivados y reenviados a partir de su título y carácter sin necesidad de la intervención humana.

Estas tareas que varían poco en cada iteración son fácilmente efectuadas por automatización, al igual que ciertos procesos contables que a una persona le tomaría mucho más tiempo realizar. Sin embargo, en algunos casos es necesaria la racionalización de datos y no un simple proceso repetitivo. Es por eso que surge la IPA, que integra Inteligencia Artificial, la que no solamente tiene la capacidad de archivar los corres, sino que puede sustraer y priorizar la información importante de cada uno de ellos

Es decir, les da un lado humano a los robots, ya que tiene la capacidad de intuir comportamientos, generar juicios e incluso tener rasgos creativos. Lo más impresionante es que puede mimetizar actitudes humanas y con el tiempo incluso mejorarlas. Esta tecnología es capaz de eliminar procesos y eficientar muchos procesos durante el costumers journey

En vez de definirlos como conceptos aislados, es pertinente aclarar que la IPA integra tecnologías de RPA, juntos con otros elementos.

Elementos de la IPA 

Robotic Process Automation

Como se mencionó anteriormente, es una herramienta de automatización capaz de efectuar tareas de rutina como la extracción de datos y limpieza de interfaz. Puede generar documentos, reportes y hacer cálculos. Es muy útil en las áreas de finanzas, contabilidad, gestión de cadenas de suministros y en algunos procesos dentro de recurso humanos. 

Flujos de trabajo inteligente

Una herramienta de administración de procesos que integra tareas realizadas por humanos y máquinas. Ésta permite que los usuarios puedan rastrear y monitorear el estatus de un proceso en tiempo real, generando también, datos estadísticos y coordinando transferencias. 

Machine learning y análisis de datos avanzado

Una de las características más revolucionarias de la IPA: La capacidad de hacer predicciones. Con el uso de algoritmos, se puede analizar información recopilada y generar juicios propios. Se habla de capacidad de intuición y generación de conocimientos. El análisis de datos avanzados puede encontrar insights.

Mismos que se definen como el santo grial del marketing, ya que revelan características y motivaciones del consumidor más allá de lo obvio. Éstos requieren de una investigación profunda basada en la observación y la deducción de varias cuestiones para detectar los motivadores, creencias o valores que empujan a un cliente. 

Generación de lenguajes naturales o NLG

Mejor conocido por su nombre en inglés natural language generation, tiene como finalidad traducir el lenguaje computacional a un lenguaje humano. Esta tecnología se puede usar para generar reportes escritos a partir de datos, por ejemplo. Algo que resulta en un proceso bastante complejo porque requiere elección de léxico y recursos gramaticales. 

Agentes Cognitivos

La mezcla perfecta entre la aplicación de machine learning y la generación de lenguajes naturales. Los agentes cognitivos se pueden visualizar casi como un empleado o “agente” más. Éste es capaz de comunicarse, aprender y hacer decisiones basadas en lo que se conoce como “detección emocional” en donde las máquinas pueden detectar sentimientos humanos a partir de reconocimiento facial

Los agentes cognitivos son especialmente convenientes en el soporte a cliente, en donde puede apoyar a clientes por teléfono y chat formulando respuestas inteligentes para resolver dudas. Imagina este tipo de servicios aplicado en aerolíneas. El número de personas que se requiere para resolver dudas sobre salidas, vuelos y equipajes es impresionante. La reducción de costos al eliminar a este personal es millonaria.

En resumen, la Intelligence Process Automation es un proceso mucho más completo que el simple uso de la RPA, ya que implementa muchas más herramientas de software y conlleva acciones dirigidas al análisis y al pensamiento propio no solo a la repetición. RPA se dirige a “hacer” mientras que la IPA va más hacia “pensar”.

Al ser una herramienta tan novedosa, muchos vendedores han aprovechado para vender la RPA como IPA, misma que es muy práctica y que puede reducir algunos costos considerablemente pero que no combina las novedosas tecnologías del Intelligence Process Automation. Lagash puede ofrecerte soluciones integrando la más novedosa tecnología empresarial.