¿IPA reemplazará a la RPA pronto?

Antes de entrar en Intelligent Process Automation (IPA), es importante definir primero qué es RPA: Robotic Process Automation (RPA) se refiere al uso de bots de software para llevar a cabo tareas repetitivas, mundanas y frecuentemente de gran volumen en el lugar de trabajo. Por lo general, estas son tareas que deben realizarse para que una empresa funcione de manera efectiva, pero que a nadie le gusta hacer.

Piense en extraer datos de una variedad de fuentes y paquetes de software, luego compilarlos en una hoja de cálculo y enviarlos a las partes interesadas correctas en una empresa. Explicar esos datos y averiguar qué hacer con ellos puede ser un trabajo valioso, pero el simple (aunque lento) acto de copiarlos y pegarlos en un nuevo documento probablemente no sea la actividad favorita de nadie.

Aquí es donde RPA entra en escena. Estas son herramientas de software que pueden realizar tareas simples basadas en reglas a escala, rápidamente y sin errores. Al hacerlo, libera a los trabajadores humanos para que lleven a cabo otras tareas más valiosas, mejorando la productividad y la satisfacción laboral.

La RPA se ha convertido en una parte cada vez más presente en muchos lugares de trabajo durante la última década. Pero hay otra nueva solución de automatización en escena: IPA. ¿Su aparición significa el final de la RPA justo cuando está comenzando a ganar impulso?

Conozca la automatización inteligente de procesos

La principal diferencia entre RPA e IPA se puede resumir en el uso de la palabra “inteligente” por parte de este último. Las herramientas de RPA están diseñadas para seguir procesos basados ​​en reglas que involucran datos estructurados. Las tareas en las que se destaca RPA pueden requerir mucho tiempo para los trabajadores humanos, pero no obstante son simples y repetitivas. La parte que lleva mucho tiempo se relaciona más con la frecuencia y la cantidad que con la dificultad para realizar estas tareas.

Mientras tanto, IPA aprovecha la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático para llevar la automatización de RPA al siguiente nivel. A diferencia de RPA, IPA puede tratar con datos semiestructurados o no estructurados, es decir, datos que, aunque tienen una estructura interna, no se almacenan en un formato estructurado como una base de datos. Utilizando tecnologías cognitivas de vanguardia, la API puede hacer frente a tareas más complejas. Puede utilizar tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) o el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para realizar tareas que anteriormente habrían requerido que una persona estuviera al tanto.

Automatizar tareas más complejas

No se trata de reemplazar las tareas de valor agregado de nivel superior en las que RPA libera a los trabajadores humanos para que dediquen su tiempo. Sin embargo, sí permite que estas herramientas realicen trabajos más complejos. A diferencia de RPA, IPA también puede aprender y adaptarse a la nueva información que aprende a lo largo del camino. Además, puede tratar de forma eficaz escenarios basados ​​en casos extremos o excepciones a las reglas. Esto significa que puede ayudar a adaptarse a diferentes flujos de trabajo y aprender a realizar tareas más complicadas y similares a las humanas.

La mejor manera de ilustrar el poder potencial de las soluciones IPA es con algunos ejemplos de casos de uso. Por ejemplo, en la industria de seguros, IPA podría ser una herramienta invaluable dentro de un departamento de reclamos al extraer datos de formularios de reclamos en una variedad de formatos (tanto documentos completados digitalmente como escaneados) y luego ingresarlos en la Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) del departamento. sistema. Esta es una tarea que, actualmente, puede llevar al departamento de reclamaciones cientos de horas cada año para ingresar datos. Puede ser un trabajo repetitivo, pero también es lo suficientemente complejo como para que no se pueda manejar fácilmente con la RPA tradicional.

¿IPA significa el final de la RPA?

En resumen, la respuesta es no. No hay duda de que IPA es una tecnología más inteligente que RPA. Con el tiempo, está claro que los avances tecnológicos significan que las herramientas de RPA con el poder adicional de la inteligencia artificial y las capacidades de aprendizaje automático crecerán en popularidad. IPA puede ayudar a automatizar escenarios en los que la RPA tradicional no lo es, lo que permite a las empresas y organizaciones automatizar procesos que antes parecían no automatizables.

Pero ver esto como una competencia, en la que para que IPA gane, RPA debe perder, es un error. No se trata tanto de formatos en competencia como de uno es la siguiente iteración del otro. Es como comparar el iPhone 12 más nuevo con el iPhone 6. ¿Es un modelo mejor que el otro? Por supuesto que es. Pero ambos son parte de la misma línea tecnológica y, aunque uno podría ser superior, todavía hay mucho que se puede hacer en un iPhone 6, dependiendo de lo que se necesite.

Mirando a largo y corto plazo

A largo plazo, IPA puede beneficiar a las organizaciones ayudándolas a automatizar tareas cada vez más complejas de acuerdo con un flujo de trabajo más adaptable. Esto no niega la utilidad de la RPA moderna en la actualidad. Muchas tareas se pueden automatizar de manera eficiente mediante los procesos simples y paso a paso que implica la RPA. Las organizaciones pueden comenzar automatizando las tareas simples y repetitivas que desean entregar a las máquinas, y luego escalar los esfuerzos para atacar también otros problemas y tareas.

Piense en ello un poco como recoger fruta de un árbol. Hay muchas cosas que se pueden recoger de las ramas más bajas sin necesidad de una escalera. Sin embargo, una vez que se hayan recogido, una escalera le permitirá recoger la fruta de las ramas más altas y más difíciles de alcanzar. Al consultar a expertos en RPA e IPA, las empresas pueden tener una buena idea de qué tareas pueden automatizarse y cuál es la mejor forma de automatizarlas para maximizar el retorno de la inversión. Los resultados pueden cambiar las reglas del juego para las empresas, tanto a corto como a largo plazo.

Por Annika Micheli