¿Qué tecnologías hacen a la IPA tan eficiente?

Se podría decir que el Intelligent Process Automation, es un set de nuevas tecnologías que combinan procesos de automatización y machine learning. En otras palabras, integra capacidades de repetición con herramientas de próxima generación que permiten mimetizar reacciones humanas en donde se aprenden y racionalizan ciertos conceptos y acciones. 

Dentro de las soluciones digitales, la IPA presenta una innovadora opción incorporando tres herramientas esenciales que hacen viable la posibilidad de eficientar los procesos empresariales.

Machine Learning 

En teoría, el machine learning es una ciencia que busca que las computadoras capten y procesen información como seres humanos, para tomar decisiones acertadas dentro de un contexto específico como lo haría una persona o incluso de mejor manera dada la inmensa oferta de datos. Su característica principal es la autonomía de las máquinas.

Actualmente, muchas industrias y sectores están aprovechando las ventajas de esta tecnología a nivel mundial. Por ejemplo, las sugerencias de compra de Amazon están basadas a partir de las compras anteriores de un usuario y de sus búsquedas diarias. Lo mismo sucede con la plataforma de streaming Spotify, que genera playlist personalizadas según tus preferencias de grupos y géneros musicales. 

De igual forma, la detección automatizada de fraudes tiene como base el machine learning que puede juzgar comportamientos anormales en los movimientos de una tarjeta de crédito, detectando de forma rápida sin necesidad de la intervención humana. 

El machine learning es un elemento intrínseco de la inteligencia artificial. Sin embargo, son conceptos diferentes. Resumiendo un poco se podría decir que la optimización del machine learning tiene como fin último la perfección de la inteligencia artificial.  

¿Cómo aprenden las máquinas?

Para lograr que un dispositivo tenga capacidad de racionalización, se necesitan cientos de algoritmos que determinan el nivel de comprensión e interpretación de los datos. Éstos, son clasificados de la siguiente manera.

Algoritmos supervisados: Se aplican de acuerdo con a lo que se ha aprendido en el pasado para poder predecir comportamientos futuros. 

Algoritmos no supervisados: Se utilizan cuando la información no está clasificada ni ordenada, buscan encontrar estructura y organización dentro de los mismos, para generar inferencias.

Algoritmos semi supervisados: Engloban características tanto de los algoritmos no supervisados y supervisados. Generalmente, se tiene una gran cantidad de datos sin archivar y una pequeña suma de datos organizados. Los sistemas que utilizan este tipo de algoritmos tienen una gran ventana de oportunidad de optimizar su capacidad de aprendizaje.

Algoritmos de reforzamiento: Una forma de aprendizaje basada en la interacción con el ecosistema, siendo capaces de descubriendo fallas mediante prueba y error. De esta manera los algoritmos pueden encontrar el comportamiento ideal dentro de distintos contextos. 

Agentes cognitivos 

Por años, se ha trabajado en la generación de lenguajes naturales, mismos que busca poder traducir el idioma computacional al lenguaje humano basándose en cientos de elementos de lingüísticas y elección del léxico adecuado, formulando oraciones coherentes. Con estas herramientas, se da paso al surgimiento de los agentes cognitivos que son “asistentes virtuales” que pueden resolver dudas humanas. 

Un excelente ejemplo es Siri de Apple, o sus parientes menos desarrollados: los chatbots. Ya implementados por varias compañías para resolver problemáticas de servicio al cliente. Sí éstos todavía fallan bastante, pero con el rápido avance tecnológico se puede esperar que esta tecnología de paso no solo a la extinción de los call centers, sino que te permita abrir una cuenta de banco o ingresar a un paciente al hospital de manera casi automática. 

Minería de datos

La minería de datos es el proceso de análisis por el cual se generan patrones, correlaciones y se encuentran anomalías dentro de un sistema o perfil. Esta profunda examinación de datos permite que, a partir de información relevante, se puedan recortar costos, simplificar procesos y, por ende, incrementar ingresos.

El universo digital multiplica por segundos su volumen. Los datos por sí solos realmente no significan mayor conocimiento y se convierten fácilmente en basura digital, misma que solo hace que las bases de datos de las compañías este totalmente saturada.

Con un buen uso de datos, se puede filtrar todo el ruido e información inservible y utilizar información útil que, en algunos casos, tal vez parecía desechable ante los ojos de un humano. Gracias a la estadística, se entenderá qué es valioso y en qué área se puede hacer un buen uso de la información recopilada, evaluando resultados probables, que resultarán en un proceso de toma de decisiones más informado y beneficioso. 

Las soluciones digitales se tornan cada vez más como una necesidad y se convierten en verdaderos agentes de cambio dentro de una sociedad que exige cada vez más inmediatez. La automatización es un paso natural dentro de las organizaciones, con la ayuda de expertos se pueden implementar herramientas de software de manera poco agresiva que incluso mejora los canales de comunicación dentro de la compañía

Si desea profundizar en cómo esta tecnología puede impactar a su negocio, visite nuestro blog Cómo utilizar la automatización inteligente para aumentar la productividad.