En la última década de la tecnología, las agencias gubernamentales se apresuran a adoptar nuevas medidas innovadoras como la RPA. La automatización y la inteligencia artificial (IA) están abriendo el camino para lograr una alta productividad y toma de decisiones.
El trabajo de “alto valor” es el foco principal de las agencias gubernamentales. A tal efecto, se están adoptando la automatización de procesos robóticos y tecnologías similares para disminuir los errores, mejorar el cumplimiento y eliminar las tareas administrativas repetitivas.
La automatización de procesos robóticos (RPA) es una aplicación de tecnología que automatiza total o parcialmente las actividades humanas que son manuales, basadas en reglas y repetitivas. Sin embargo, RPA carece en parte, ya que solo puede tomar decisiones simples que permitan a las agencias eliminar el trabajo transaccional, mundano y de bajo valor. La explotación de RPA podría multiplicarse agregando AI a la ecuación. La IA eleva la RPA y la acelera para completar múltiples tareas. Es muy útil para analizar datos a gran escala y permitir la toma de decisiones.
La fusión de RPA e IA ha desentrañado resultados más reales y tangibles que podrían aplicarse a soluciones digitales para civiles y agencias de defensa. Ninguna de las tecnologías puede hacer el mismo trabajo por sí sola.
Según el Libro de estrategias del programa RPA publicado por la comunidad de práctica federal RPA, el sistema actual del programa RPA reduce hasta cinco horas de carga de trabajo de los empleados. Las funciones de RPA realizan una transformación masiva en las operaciones gubernamentales a través de bots de software para automatizar tareas repetibles y de gran volumen dentro de procesos y aplicaciones heredados.
El Playbook revela además que RPA tiene la capacidad de reducir el tiempo de trabajo en 20 horas por empleado, lo que eventualmente conducirá a que las agencias gubernamentales obtengan una capacidad neta de US $ 3 mil millones.
Implementación de RPA en agencias gubernamentales
Las principales áreas de funcionamiento en el gobierno, incluidas finanzas, adquisiciones, TI, recursos humanos, seguridad y garantía de misión, están automatizando tareas con la ayuda de RPA. Entrada de datos, conciliación de datos, manipulación de hojas de cálculo, integración de sistemas, informes de datos automatizados, análisis, alcance al cliente y comunicaciones son algunas de las características de RPA.
Por ejemplo, el Centro de evaluación e investigación de medicamentos de la Administración de Alimentos y Medicamentos informó que tenía siete proyectos de RPA en desarrollo. Uno de ellos automatiza los formularios de ingesta de medicamentos y libera al personal farmacéutico y médico para la misión científica principal de la agencia en 2019. El mismo año, la Agencia de Logística de Defensa creó bots desatendidos para que trabajaran a tiempo completo. El departamento ahorró más de 200.000 horas de trabajo con el lanzamiento de 82 bots RPA.
Si las agencias gubernamentales implementan de manera efectiva RPA en la automatización, entonces el aprendizaje automático (ML) y la automatización inteligente estarán a solo unos pasos de distancia. RPA establece los componentes básicos de la IA en términos de infraestructura de TI y estandarización de acuerdo con la nota de Playbook.
Aceleración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en RPA para la gestión financiera
La aplicación de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) enriquece las características ya existentes de RPA. Se puede utilizar ampliamente en la gestión financiera para reconocer áreas como la conciliación de transacciones, la prevención de fraudes y la detección de anomalías.
Las grandes agencias financieras generalmente se tambalean para resolver y hacer coincidir cientos de miles de sus transacciones diarias. Muchos de los procesos requieren un trabajo manual pesado y tardan horas en completarse. Sin embargo, RPA puede acceder automáticamente a los datos de varios sistemas de gestión financiera. Pero se queda corto en transacciones incomparables cuando la tolerancia de datos excede los datos y documentos coincidentes. Al agregar AI y ML al proceso, acelera las transacciones financieras coincidentes o identifica el fraude mediante el manejo y las acciones asociadas.
El aprendizaje automático entrena modelos para examinar rápidamente la correlación entre transacciones históricas y actuales. La medida ayuda a minimizar el error al identificar posibles coincidencias o comportamientos irregulares en función de la transacción.
La gente debería prepararse para aceptar las innovaciones de la IA en la sociedad humana. La idea errónea de que la IA se apodera del mundo a través de sus características debe ser enterrada para un futuro mejor. Las tecnologías de IA no están diseñadas para matar el trabajo humano y llevarnos al desempleo. La IA difiere las horas de trabajo y las minimiza para utilizar el potencial humano en algo más importante y significativo. La misión de la IA es poner un trabajo alineado en el camino.
Fuente: Adilin Beatrice
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