IA, ML, RPA: que no te vendan gato por liebre

RPA, IA. Machine learning

Hoy en día parece que hablar de tecnologías de “transformación digital” está en boca de todos: en la empresa, en foros, en la prensa, en los congresos…
Sin embargo, solemos tener una idea muy aproximada de esas tecnologías que calificamos de “nuevas”, cuando en realidad el término IA (inteligencia artificial) se utilizó por primera vez en 1956.
Por ejemplo, suele ser complicado distinguir las diferencias técnicas y funcionales de RPA, Inteligencia artificial o Machine learning, cada una de ellas es un grupo de tecnologías diferentes, aunque todas ayudan a las empresas a automatizar y racionalizar los procesos. Intentemos entenderlas mejor.

RPA (ROBOTIC PROCESS AUTOMATION)

RPA es un «robot» (a veces llamado Bot), un programa diseñado para ejecutar una acción repetitiva a gran escala en un tiempo extraordinariamente veloz, como por ejemplo extraer información y enviarlo a otro sitio.

Un ejemplo de esto sería subir facturas a un portal, o descargar documentos bancarios de una cuenta. El usuario se beneficia de una parte pre-programada, que consiste en iniciar sesión en un portal, descarga un documento y lo trae para que lo pueda revisar y validar.
Se puede dotar a estos programas de un cierto grado de inteligencia. En este caso, a los datos extraídos se añaden unos «if statements». Los «if statements» son variables que determinan dónde debe ir la información, pero no necesariamente validan si esa información es correcta o no.
El RPA también puede resultar útil en el marco de bots conversacionales, simulando una conversación humana en función de frases simples pre-determinadas. Esto pasa por la conversión del audio en dato escrito, procesado, y en retorno, una respuesta dato expresada en voz de robot.

MACHINE LEARNING

El machine learning es una variación de la robótica en la que la máquina aprende del usuario. Hablamos de la “escucha silenciosa” del programa que graba las correcciones que le sugiere el usuario.

Digamos, por ejemplo, que tienes un cliente que cambia constantemente un número de material al realizar un pedido. Como responsable de customer service, sabes lo que el cliente está tratando de pedir. En este caso, con el machine learning puede obligar al sistema a diferir hacia el cambio correcto, tal como lo haría un ser humano en un proceso manual: se acordará que para ese cliente, cuando diga A se refiere a B. En otras palabras, lo que intuitivamente el ser humano hace lo enseña a la máquina y lo hará en mucho menos tiempo.

Ventajas de la IA, RPA, ML

IA (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)

Es un grupo de tecnologías y algoritmos que ayudan a las soluciones a tomar decisiones precisas basadas en tendencias y decisiones pasadas. Pero no toda la inteligencia artificial es la misma: algunas tecnologías de la IA son complejas y otras bastante simples. En general, si una tecnología está ayudando a tomar una decisión, sin que un usuario la obligue o la programe, se puede clasificar como inteligencia artificial.

¿Para qué es útil la IA? La mayoría de las experiencias sugieren que las tecnologías de «decisión» de la IA se utilizan para reducir las tareas manuales que consumen mucho tiempo.

El personal, los clientes y los proveedores son las líneas de vida dentro de una empresa y deben ser tratados con el mayor cuidado. En este sentido, aprovechar todas estas tecnologías en su beneficio ha demostrado dar grandes resultados.

Sin embargo, ojo que no te vendan gato por liebre. La decisión de si una tecnología es mejor que otra o más adecuada, no debe ser la preocupación del directivo, que sólo debe preocuparse en determinar sus objetivos. El que te provee de tecnología debe saber cuál o cuáles, entre RPA, ML o IA son las tecnologías más adecuadas para cada situación y contexto.

Por otra parte, el usuario no tiene por qué enterarse del tipo de tecnología que estás utilizando. Para él debe ser una solución “mágica” que le ayuda a ser más rápido, más preciso y a que su trabajo se comparta, se vea, y sea un placer llevarlo a cabo.

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