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Robotic Process Automation versus Inteligencia Artificial

Muchas personas a menudo preguntan sobre la diferencia entre la Automatización robótica de procesos (RPA) y la Inteligencia Artificial (IA).


RPA es un robot de software que imita las acciones humanas, mientras que la IA es la simulación de la inteligencia humana por máquinas.


La IEEE Standards Association publicó la ´Guide for Terms and Concepts in Intelligent Process Automation´ en junio de 2017. El propósito de esta norma es promover la claridad y la coherencia en el uso de terminologías en esta industria todavía naciente.


Según IEEE SA, RPA se refiere al uso de una "instancia de software preconfigurada que utiliza reglas de negocio y coreografía de actividad predefinida para completar la ejecución autónoma de una combinación de procesos, actividades, transacciones y tareas en uno o más sistemas de software no relacionados para entregar un resultado o servicio con la gestión humana de excepciones."


LA IA es "la combinación de automatización cognitiva, aprendizaje automático (ML), razonamiento, generación y análisis de hipótesis, procesamiento de lenguaje natural y mutación de algoritmo intencional que produce conocimientos y análisis en o por encima de la capacidad humana".


Para simplificar, se puede pensar en RPA como un robot de software que imita las acciones humanas, mientras que la IA se ocupa de la simulación de la inteligencia humana por máquinas.


RPA e IA no son más que diferentes extremos de un continuo conocido como IA.


En el nivel más fundamental, RPA se asocia con "hacer", mientras que la IA y la ML se refieren al "pensamiento" y al "aprendizaje", respectivamente. O muscular contra cerebro, si quieres.


Vamos a usar el procesamiento de facturas como ejemplo.

Sus proveedores le envían las facturas electrónicas por correo electrónico, descarga las facturas en una carpeta, extrae la información relevante de las facturas y, finalmente, crea las facturas en su software de contabilidad.


En este escenario, RPA es adecuado para automatizar el trabajo gruñón de recuperar correos electrónicos (para simplificar, la recuperación se basa en el asunto del correo electrónico), la descarga de los archivos adjuntos (es decir, facturas) en una carpeta definida y crear las facturas en el software de contabilidad (principalmente a través de acciones de copiar y pegar).


Por otro lado, se requiere que la IA "lea" de forma inteligente las facturas y extraiga la información pertinente, como el número de factura, el nombre del proveedor, la fecha de vencimiento de la factura, la descripción del producto, los importes adeudados y muchos más.


¿Por qué es así?

Esto se debe a que las facturas son esencialmente datos no estructurados o, en el mejor de los casos, semiestructurados. Por ejemplo, diferentes proveedores tienen diferentes plantillas de factura y formatos. También hay un número variable de partidas individuales en las diferentes facturas.


Dado que cada actividad en RPA necesita ser programada o programada explícitamente, es prácticamente imposible enseñar al bot exactamente dónde extraer la información relevante para cada factura recibida. De ahí la necesidad de que la IA descifre la factura de la manera que lo haría un humano.

Sin duda, es posible gestionar el procesamiento de facturas solo a través de RPA.


En este caso, implementaremos lo que comúnmente se conoce como automatización asistida. La automatización asistida, o Automatización robótica de escritorios (RDA), es como un asistente virtual que trabaja mano a mano con sus empleados humanos.


Volviendo a nuestro ejemplo, después de que las facturas se hayan descargado, se pasarán a través de un software de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) que intentará extraer la información requerida. A continuación, un operador humano validará esta información antes de devolver el trabajo al bot RPA para crear las facturas en el sistema.


La ventaja clave, por lo tanto, de utilizar una solución de RPA e IA es que se puede lograr directamente a través del procesamiento (con una intervención humana mínima). Las desventajas son el aumento de los costos y las complejidades de los proyectos.


Otra diferencia clave entre RPA e IA radica en su enfoque. RPA es altamente basado en procesos: se trata de automatizar procesos repetitivos basados en reglas que normalmente requieren interacción con múltiples sistemas de TI dispares. Para las implementaciones de RPA, los talleres de descubrimiento de procesos suelen ser un requisito previo para trazar el proceso "tal cual" existente y documentarlos en el documento de definición de procesos (PDD).


La IA, por otro lado, tiene que ver con datos de buena calidad. Para nuestro ejemplo de procesamiento de facturas, nos preocuparemos por encontrar suficientes facturas de muestra para entrenar nuestros algoritmos de ML, asegurando que nuestras muestras sean de buena calidad (particularmente si las facturas son escaneadas), asegurándonos de que las facturas sean representativas del conjunto de datos, entre otros.


A partir de entonces, la tarea consiste en seleccionar un algoritmo de ML adecuado y, a continuación, entrenar el algoritmo lo suficiente para que sea capaz de reconocer otras facturas nuevas de forma más rápida y precisa de lo que un humano podría.


Al final del día, RPA e IA no son más que valiosos kits de herramientas que se pueden utilizar para ayudar a la transformación digital de su organización.

La elección de implementar RPA o AI (o ambos) realmente depende de su caso de uso específico, y garantizar que "se ajuste a propósito" es la clave.


Para el caso de la RPA, muchas organizaciones han citado razones tales como querer capturar las "low hanging fruits", la implementación rápida y el tiempo de comercialización (generalmente en cuestión de semanas o meses), bajos costos y complejidades, y otros.


Y muchos están haciendo la apuesta inteligente de usar RPA como el primer paso en las escaleras digitales a la automatización inteligente.


Nota: este articulo tiene como fuente https://medium.com/@cfb_bots/the-difference-between-robotic-process-automation-and-artificial-intelligence-4a71b4834788