Hiperautomatización. Aclarando conceptos

Comienzo una nueva sección en la revista Tecnología y Sentido común en la que trataré temas relacionados con la automatización de procesos mediante Robotics Process Automation (RPA) e Inteligencia artificial (IA) y cómo estas tecnologías pueden aportar beneficios reales a las empresas.

La revolución tecnológica que estamos presenciando ha traído nuevas tecnologías como son la Automatización mediante Robots de software o Robotics Process Automation (RPA). Esta tecnología se está empleando en muchas empresas para mejorar los procesos, reducir costes e incrementar la satisfacción del cliente, al reducirse significativamente los tiempos de ejecución de los procesos. 

Sin embargo, muchas empresas se inician en el mundo de la automatización sin un conocimiento de las capacidades de la tecnología, errores de concepto, sin un análisis previo de sus necesidades o desconociendo cómo las soluciones que hay en el mercado responden a esas necesidades con un enfoque empresarial escalable. 

En este artículo aclararemos diversos conceptos sobre Automatización Inteligente y Robots de software. 
Los analistas, proveedores de software, a menudo nos bombardean con nuevos “palabros” que muchas veces generan confusión. Así que lo primero, vamos a intentar aclarar los conceptos. 

ACLARANDO CONCEPTOS

Automatización mediante Robots de Software o Robotics Process Automation (RPA)

El concepto de automatización existe desde hace tiempo, en ocasiones se habla de Robots cuando sólo estamos hablando de soluciones basadas en scripts, macros, scraping o similares. La Automatización de Procesos mediante Robots usa un software para crear un “Trabajador virtual o Robot” que trabaja con una o varias aplicaciones de la misma manera que hoy una persona procesa una transacción o completa un proceso. RPA no sustituye las aplicaciones que emplean las empresas, sino que trabaja con la infraestructura y los sistemas existentes para realizar las tareas que se han asignado al “Trabajador virtual o Robot”. 

Robotics Process Automation (RPA) es una tecnología , un software, que emplea un flujo de trabajo y reglas de negocio para ejecutar de manera autónoma un conjunto de actividades, transacciones y procesos. Interactúa con una o varias aplicaciones, no integradas entre sí, para generar un resultado o servicio y, que, además, incluye la gestión de excepciones que se escalan a las personas. 

Esta definición fue acuñada por IEEE Standards Association (IEEE SA) y publicada en IEEE 2755-2017 – IEEE Guide for Terms and Concepts in Intelligent Process Automation. Este grupo de trabajo, constituido por las principales empresas del sector, tiene por objetivo la calificación y coherencia de la terminología en este tipo de tecnologías. 

Emplean sistemas “low/no code”, es decir, en los que el uso de lenguajes de programación es nulo o mínimo y pueden interactuar con aplicaciones de Windows, páginas web, aplicaciones de mainframe, aplicaciones Java o incluso aplicaciones de desarrollo propio. Estos bots siguen reglas lógicas, ya sea reglas simples como “crear un informe y enviarlo por correo electrónico” o reglas complejas que implicaban muchos pasos como “presentar los impuestos de un grupo empresarial”.  

RPA constituye los cimientos sobre los que se sustenta la Automatización Inteligente y la Hiperautomación.
Estas tecnologías requieren una plataforma RPA para permitir la interacción con las aplicaciones.  

Inteligencia artificial

El término “Inteligencia Artificial” (IA) describe la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente, o la simulación del comportamiento inteligente mediante la computación. Unida a RPA, la inteligencia artificial permite analizar, categorizar y extraer datos no estructurados, no solo haciéndolos funcionales, sino también mejorando el resultado de procesos de negocio complejos automatizados. 

La Automatización Inteligente se descompone en “hacer” mediante RPA y “pensar” mediante Inteligencia Artificial 

Hiperautomatización/Automatización inteligente

A veces conocida como automatización cognitiva o hiperautoamtización, la Automatización Inteligente (IA), integra la Inteligencia Artificial (AI) con las capacidades interactivas de RPA. Los dos conceptos básicos que la automatización inteligente vinculan entre sí son pensar (AI) y hacer (RPA). 

RPA es excelente en la ejecución de acciones basadas en reglas de lógicas, pero hay etapas en los procesos en las que se requiere analizar determinada información o “pensar” para ejecutar una determinada acción. Una actividad de análisis común es la “lectura” de documentos, utilizando el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer datos alfanuméricos partiendo de imágenes. Posteriormente, se puede utilizar el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) para  identificar qué tipo de documento estamos procesando y extraer los pares entidad/dato (información estructurada) y así poder procesarlo adecuadamente. Un ejemplo típico es el procesamiento de facturas de proveedores. Las facturas se analizan mediante IDP para posteriormente integrar mediante RPA la información en los sistemas ERP.  

Sin embargo, la Automatización Inteligente se puede utilizar para mucho más que el procesamiento de facturas. Por ejemplo, se pueden emplear servicios de procesamiento de lenguaje natural (PNL) para leer correos electrónicos que proporcionan información sobre las preguntas que se hacen a un equipo de atención al cliente o a un chatbot que permite a los clientes interactuar en tiempo real con la empresa. La plataforma de PNL puede entender tanto lo que el cliente está pidiendo (o la intención de la conversación), así como el grado de energía emocional (o sentimiento), que está oculto en el uso de la palabra de la conversación de correo electrónico o chat. Esto permite lanzar las reglas de negocio con RPA para la ejecución de transacciones específicas.  

Estos son solo un par de ejemplos de la combinación de RPA y otras tecnologías para ampliar las capacidades de RPA. 

Con los avances en las tecnologías de automatización, RPA e hiperautomación continuarán evolucionando a medida que existan mejores motores de IA que den soporte a la toma de decisiones dentro de las operaciones de una empresa. Al igual que en el siglo pasado las empresas de fabricación automatizaron sus procesos mediante robots físicos y cambiaron sus modelos productivos, las empresas de servicios deben iniciar este camino para mejorar la productividad y mantenerse competitivas. El mayor riesgo es no hacer la reflexión adecuada y no pensar que estamos ante un cambio del modelo de operación, ya que los competidores que lo hagan y adopten estas tecnologías obtendrán una ventaja competitiva. 

Marcos Navarro
Experto en Automatización inteligente

[share title="Comparte este Post" facebook="true" twitter="true" linkedin="true" email="true"]