Es posible que cada una de estas tecnologías pueda ser confusa y de alguna manera no saber o tener claro cuál es la idónea a elegir para una solución empresarial. Seguramente has escuchado alguno de estos términos, ya sea en blogs, sitios web e incluso en las descripciones de algunos servicios o productos, las tecnologías disruptivas han hecho que su presencia sea audaz. El hecho de que todos tengamos dispositivos con inteligencia artificial en nuestros hogares es una señal de que la tecnología ha llegado tan lejos.
Si llegamos a pensar que la inteligencia artificial, la automatización de procesos robóticos y el Machine Learning no tienen nada en común, debemos de empezar por saber que son conceptos relacionados. A menudo, las personas usan estos nombres de manera intercambiable e incorrecta, lo que genera confusión entre las empresas que buscan las últimas soluciones tecnológicas.
Comprender las diferencias entre ellas nos ayudará a identificar y comprender dónde están las mejores oportunidades para realizar las inversiones correctas en la tecnológica adecuada.
Según IBM, “la automatización robótica de procesos (RPA), también conocida como robótica de software, utiliza tecnologías de automatización para imitar las tareas administrativas de los trabajadores humanos, como extraer datos, completar formularios, mover archivos, etc. Combina API para integrar y realizar tareas repetitivas entre aplicaciones empresariales y de productividad. Al implementar scripts que emulan procesos humanos, las herramientas de RPA completan la ejecución autónoma de diversas actividades y transacciones en sistemas de software no relacionados».
En ese sentido, las diferentes herramientas de RPA permiten realizar tareas altamente lógicas que no requieren interferencia humana, ya que esta automatización imitará las acciones humanas reduciendo el empleo de recursos humanos para tareas repetitivas.
Con un conjunto claro de instrucciones, RPA puede realizar cualquier tarea. Pero hay una cosa que recordar, los sistemas RPA no tienen la capacidad de aprender sobre la marcha. Si hay un cambio en su tarea, tendrá que ingresar manualmente el nuevo conjunto de instrucciones.
Según Microsoft, “la inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático para lidiar con la ambigüedad, haciendo predicciones utilizando datos recopilados previamente y aprendiendo de los errores en esas predicciones para generar predicciones más nuevas y precisas sobre cómo comportarse en el futuro. ”.
En ese sentido, la principal diferencia entre RPA e IA es la inteligencia. Si bien estas tecnologías realizan tareas de manera eficiente, solo la IA puede hacerlo con capacidades similares a la inteligencia humana.
Según Gartner, «los algoritmos avanzados de Machine Learning se componen de muchas tecnologías (como el Deep Learning, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural), que se utilizan en el aprendizaje supervisado y no supervisado, que operan guiados por lecciones de la información existente».
Entendamos que el Machine Learning es parte de la inteligencia artificial, por lo que los dos términos no se pueden usar indistintamente. Y esa es la diferencia entre RPA y ML, la inteligencia del Machine Learning proviene de la inteligencia artificial, pero la RPA carece de toda la inteligencia.
No, pero pueden trabajar juntos. La combinación de AI y RPA se denomina automatización de procesos inteligentes o SPA.
También conocido como automatización inteligente de procesos o IPA, este dúo facilita un flujo de trabajo automatizado con capacidades avanzadas que RPA mediante el aprendizaje automático. La parte RPA del sistema trabaja para realizar las tareas, mientras que la parte de aprendizaje automático se centra en el aprendizaje. En resumen, las soluciones SPA pueden aprender a realizar una tarea específica con la ayuda de patrones.
Las tres tecnologías, AI, RPA y ML, y el dueto, SPA, ofrecen interesantes posibilidades para el futuro. Pero solo cuando las empresas toman la decisión correcta, se pueden cosechar las recompensas.