¿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.