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ROBOTS INTELIGENTES O IPA
Ampliando el potencial de RPA

Debido a su facilidad de uso y rápido retorno de la inversión, hemos observado cómo Robotic Process Automation (RPA) rápidamente ha dejado de ser un elemento disruptivo para las áreas de TI de las compañías, transformándose en un estándar clave para asegurar la optimización de los procesos de negocio y así mantener adecuados niveles competitivos.
Rodrigo Rohland, CEO de KPaz.

En la actualidad, las fuerzas de trabajo digital, compuestas por robots, se han popularizado como soluciones ideales para procesos operativos y tácticos de gran volumen de transacciones y con tareas altamente repetitivas. Sin embargo, según advierte Rodrigo Rohland, CEO de KPaz, “para lograr resultados relevantes con RPA, es fundamental analizar y seleccionar adecuadamente los procesos a intervenir, asegurándose de que estén basados en reglas, cuenten con datos digitalizados y estructurados, con rutas de procesamiento definidas, y con interfaces de usuario que no cambien con frecuencia”. En este sentido, los procesos basados en datos que no están estructurados y que, según algunos estudios llegan a ser el 80% del total de los procesos, no son buenos candidatos para implementar tecnologías RPA.

Una buena noticia es que el avance de nuevas tecnologías, como Inteligencia Artificial (IA) y ciencia de datos, ha permitido el nacimiento de una nueva clase de herramientas: Intelligent Process Automation (IPA), que permite automatizar procesos que involucren contenido no estructurado.


Integración de tecnologías

Las soluciones IPA integran diferentes tecnologías basadas en IA, como:

Reconocimiento óptico e inteligente de caracteres, para convertir imágenes de documentos en texto codificado utilizando Machine y Deep Learning, a fin de entrenar a los algoritmos para una mayor precisión.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), para analizar texto, comprender el contexto, consolidar datos extraídos y asignar los campos a una taxonomía definida.

Aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo, para asegurar la mejora continua de los algoritmos de decisión, al permitir que los robots evalúen su propia eficiencia y eficacia en la ejecución de actividades.


Valor para el negocio

Estas capacidades permiten que las soluciones de IPA aprendan con el tiempo y les dan capacidades cognitivas para manejar algunas decisiones similares a las de los humanos, aplicables a todo tipo de procesos basados en documentos. Algunos ejemplos concretos donde RPA e IPA pueden generar un valor importante para el negocio son:

Una institución financiera podría usar RPA para enviar correos o mensajes automáticos a sus clientes cuando las cuotas de sus créditos estén por vencer, instando al pago oportuno. Con tecnología IPA, y gracias a su capacidad de comprender el contexto, la solución podría observar el comportamiento histórico del cliente y si cuenta con otros servicios contratados, determinando la oportunidad de vender servicios adicionales, opciones de refinanciamiento o paquetes atractivos, agregando el lenguaje apropiado a cada e-mail.

En una compañía de seguros, las soluciones IPA pueden examinar rápidamente cientos de reclamos o siniestros en distintos formatos, no necesariamente estructurados. Aplicando tecnologías de reconocimiento de caracteres, PNL y Machine Learning, la solución IPA brinda la posibilidad de identificar el texto relevante de cada caso y aquellos que indiquen posibilidad de fraude, entregando los restantes a una solución RPA que procese los siniestros y reclamos en los sistemas de la compañía.

“En KPaz entendemos que IPA no reemplaza ni compite con RPA, sino que viene a extender las fronteras y el potencial de los robots, de manera de aumentar los beneficios para nuestros clientes”, concluye el ejecutivo.

Septiembre 2020
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